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Ecommerce Full Pipeline

anbeime/ecommerce-full-pipeline

跨境电商全链路自动化工具。集成1688采集、智能清洗、多平台上架(微信小店/Shopify/TikTok)、推广方案(关键词/竞品分析/广告文案)、短视频创作(MoviePy竖屏视频)、一键代发、爆品挖掘(趋势聚合+6维评分)、闲鱼二手选品捡漏(品牌识别/虚标过滤/捡漏评分/价格监控)、全自动流水线(挖掘→采集→清洗→上架→推广→视频)。

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one command, takes just this skill from the repository
npx skills add https://github.com/anbeime/skill --skill ecommerce-full-pipeline

The instruction itself

3 sections, as written by the author

跨境电商全链路自动化工具

任务目标

  • 本技能用于:跨境电商从选品到推广的全流程自动化
  • 能力包含:
  • 1688 商品采集:关键词搜索、详情抓取、图片下载、反爬回退(Mock 数据兜底)
  • 智能数据清洗:自动翻译标题、价格标准化、供应商评分、利润率计算、批量过滤
  • 多平台上架:一键生成微信小店/Shopify/TikTok 上架模板,支持 CSV/Excel/JSON 导出
  • 推广方案生成:自动关键词生成、竞品分析、广告文案撰写、预算规划
  • 短视频创作:基于商品图片自动生成竖屏推广视频(MoviePy + Ken Burns 特效)
  • 一键代发:1688 源头直接下单,支持无痕发货备注、Playwright 浏览器自动化
  • 爆品趋势挖掘:多源趋势聚合(Google Trends)、6 维爆品评分、自动触发后续流水线
  • 闲鱼选品捡漏:二手商品搜索、品牌识别、虚标过滤、6 维捡漏评分、价格监控、智能推荐
  • 全自动流水线:爆品挖掘→采集→清洗→上架→推广→视频,一键端到端执行
  • 触发条件:用户需要开展跨境电商业务,包括选品、上架、推广、视频创作或二手选品捡漏时

前置准备

  • Python 3.8+
  • 依赖包安装:
pip install requests beautifulsoup4 lxml pyyaml pytrends moviepy pillow
  • 1688 / 闲鱼需要登录态才能完整采集,建议在已登录的浏览器环境中使用
  • 推广视频生成需要 ffmpeg(MoviePy 依赖)

操作步骤

流程一:全链路自动化(推荐)

# 自动挖掘爆品 → 采集 → 清洗 → 上架 → 推广 → 视频生成
python main.py auto-pipeline --seed-keywords "收纳盒,蓝牙耳机" --top-n 5 --product-limit 3 --platform all

流程二:1688 采集 → 上架 → 推广

# Step 1: 采集
python main.py scrape --keyword "蓝牙耳机" --pages 2 --detail --download-images

# Step 2: 清洗(过滤毛利率低于20%、供应商评分低于60分的商品)
python main.py clean --input data/raw_products.json --min-margin 0.20 --min-score 60

# Step 3: 上架(生成多平台模板)
python main.py publish --input data/cleaned_products.json --platform all --export all

# Step 4: 推广(关键词+竞品分析+广告文案+预算)
python main.py promote --input data/cleaned_products.json --limit 10 --daily-budget 50

# Step 5: 生成推广短视频
python main.py video --input data/cleaned_products.json --limit 5 --duration 15

流程三:爆品挖掘

# 自动挖掘趋势爆品
python main.py trend --categories electronics,home --top-n 10

# 指定种子词挖掘
python main.py trend --seed-keywords "充电宝,手机壳" --top-n 10

流程四:闲鱼选品捡漏

# 闲鱼搜索
python main.py xianyu --keyword "投影仪" --price-max 999 --pages 3 --condition 9成新

# 捡漏搜索(带参数需求)
python main.py hunt --keyword "投影仪 4K 云台" --budget 999 \
  --min-lumens 1000 --require-4k --require-gimbal --require-wall

# 智能推荐(多关键词综合)
python main.py recommend --keywords "投影仪,家用投影,4K投影" --budget 999 \
  --min-lumens 1000 --require-4k --require-gimbal

# 价格监控
python main.py monitor --keywords "投影仪,坚果投影" --budget 999

流程五:一键代发

python main.py fulfill --source-url "https://detail.1688.com/offer/xxx.html" \
  --receiver-name "张三" --receiver-phone "13800138000" \
  --receiver-address "北京市朝阳区xxx" --sku-spec "白色/大号" --quantity 1

核心逻辑

爆品挖掘评分模型

爆品评分 = 趋势速度 × 35% + (1-竞争度) × 25% + 利润潜力 × 25% + 供应稳定 × 15%

| 维度 | 权重 | 评分逻辑 |

|------|------|---------|

| 趋势速度 | 35% | Google Trends 搜索量变化率,近期涨幅越高分越高 |

| 竞争度 | 25% | 市场竞争强度反向指标,竞争越低分越高 |

| 利润潜力 | 25% | 1688 供货价与预估售价的利润率 |

| 供应稳定 | 15% | 供应商数量和供货稳定性 |

闲鱼捡漏评分模型

评分公式:价格优势(30分) + 性价比(20分) + 成色(15分) + 卖家信誉(15分) + 参数匹配(20分) - 风险扣分

| 维度 | 分值 | 评分逻辑 |

|------|------|---------|

| 价格优势 | 0-30 | 实际价/合理二手价的比值越低分越高,降价幅度加分 |

| 性价比 | 0-20 | 相对全新价的折扣率,折扣越大分越高 |

| 成色 | 0-15 | 全新15分 > 几乎全新13 > 99新12 > 9成新10 > 正常使用7 |

| 卖家信誉 | 0-15 | 百分百好评+10,想要人数加分 |

| 参数匹配 | 0-20 | 按用户需求参数(亮度/4K/云台等)的匹配度 |

| 风险扣分 | 0-30 | 低价高参数虚标、无品牌、商家批量出货等风险因素 |

品牌识别与虚标过滤

  • 内置 30+ 品牌识别词典(投影仪/手机/笔记本/平板等品类)
  • 虚标检测:低价高参数异常(如 ¥200 声称 3000+ 流明)
  • 黑名单过滤:已知虚标品牌关键词、商家批量出货识别

数据清洗规则

  • 自动翻译标题为英文(上架 Shopify/TikTok)
  • 价格标准化(统一为 USD)
  • 利润率 = (预估售价 - 供货价) / 预估售价
  • 供应商评分过滤、起订量筛选

推广视频生成

  • 基于 MoviePy 自动生成竖屏短视频(9:16)
  • Ken Burns 慢推拉特效
  • 商品图片轮播 + 标题叠加
  • 时长可配置(默认 15 秒)

项目结构

ecommerce-tool/
├── main.py                  # CLI 入口(13 个子命令)
├── config.yaml              # 配置文件
├── requirements.txt         # 依赖
├── ecommerce_tool/
│   ├── scraper.py           # 1688 采集模块
│   ├── cleaner.py           # 数据清洗模块
│   ├── publisher.py          # 多平台上架模块
│   ├── promoter.py           # 推广方案模块
│   ├── video_generator.py    # 短视频生成模块
│   ├── fulfillment.py        # 一键代发模块
│   ├── trend_detector.py     # 爆品挖掘模块
│   ├── xianyu_scraper.py     # 闲鱼采集模块
│   ├── bargain_hunter.py     # 捡漏分析模块
│   └── utils.py              # 工具函数

CLI 命令一览

| 命令 | 说明 |

|------|------|

| scrape | 从 1688 采集商品 |

| clean | 清洗商品数据 |

| publish | 生成上架模板(微信小店/Shopify/TikTok) |

| promote | 生成推广方案(关键词/竞品/文案/预算) |

| video | 生成推广短视频 |

| fulfill | 一键代发下单 |

| pipeline | 全流程自动化(采集→清洗→上架→推广→视频) |

| trend | 自动挖掘爆品趋势 |

| auto-pipeline | 全自动爆品流水线(挖掘→采集→上架→推广→视频) |

| xianyu | 闲鱼商品搜索 |

| hunt | 闲鱼捡漏搜索 |

| recommend | 智能推荐(多关键词综合) |

| monitor | 价格监控 |

Python API 调用

from ecommerce_tool.scraper import Scraper1688
from ecommerce_tool.cleaner import DataCleaner
from ecommerce_tool.publisher import Publisher
from ecommerce_tool.promoter import Promoter
from ecommerce_tool.video_generator import VideoGenerator
from ecommerce_tool.fulfillment import FulfillmentEngine
from ecommerce_tool.trend_detector import TrendDetector
from ecommerce_tool.xianyu_scraper import XianyuScraper
from ecommerce_tool.bargain_hunter import BargainHunter

# 1688 采集
scraper = Scraper1688(config, logger)
products = scraper.search("蓝牙耳机", pages=2)

# 爆品挖掘
detector = TrendDetector(config, logger)
candidates = detector.discover(categories=["electronics"], top_n=10)

# 闲鱼捡漏
hunter = BargainHunter(config, logger)
results = hunter.hunt(
    keyword="投影仪",
    price_max=999,
    spec_requirements={
        "min_lumens": 1000,
        "support_4k": True,
        "has_gimbal": True,
        "support_wall": True,
    },
)
print(hunter.display_results(results))

注意事项

  • 1688 / 闲鱼有反爬机制,建议设置合理请求间隔(1.5-3.5 秒)
  • 网络不可用时自动回退 Mock 数据(开发调试用)
  • 视频生成需要 ffmpeg 环境
  • 推广文案和关键词为 AI 生成参考,实际投放需人工审核
  • 闲鱼捡漏评分仅供选品参考,不构成交易建议
  • 虚标过滤不能 100% 消除假货,购买前请仔细核实

相关链接

  • 源码仓库: https://gitee.com/anbeime/ebay

How to use it

Copy the folder

Take anbeime/ecommerce-full-pipeline from the repository into ~/.claude/skills for personal use, or into .claude/skills inside a project.

Check the name does not clash

The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.

Install what it needs

The instructions reference pip. Without those the skill loads but fails at the first command.