Sealeap Baize Amazon AI Listing Pipeline Agent Skill

Amazon AI Listing 生产线

目标

Turn verified product facts and third-party keyword exports into an auditable AI workflow for filtering queries, selecting ad candidates, drafting listing fields, and preserving evidence for every claim.

不可妥协的边界

• 当前 Amazon 官方政策、账户资格、站点字段和一方数据优先于本 Skill 的经验框架。
• 第三方数据一律标为估算或前台观测，不得写成 Amazon 一方事实。
• 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退，核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算；范围已明确授权时继续执行并回读核验，只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
• 一次实验只改变一个主要变量，并记录基线、样本、成功、停止和回退条件。
• 不得复制来源材料或竞品表达；输出必须按当前任务重新组织并可由现有证据支撑。
• 自然位置只是筛选先验；词义和产品事实决定能否使用。
• AI 不得补造材质、尺寸、认证、功效、比较或促销信息。

先判断任务模式

• 诊断：读取现状、证据和缺口，不生成线上写入动作。
• 方案草案：输出可审核的结构、参数范围、实验和回退值。
• 执行准备：只生成待批准变更表或 API/控制台操作草案。
• 已批准执行：仅对用户在当前会话明确批准的对象和字段执行，并立即回读核验。

用户未指定时采用“诊断”。

开始前要拿到

• 目标 marketplace、产品事实、品牌语气和当前政策约束
• 已授权的 Listing、关键词、评论/VOC、图片和竞品证据
• 每项数据的来源、时间、站点、样本和限制
• 人工审核人、发布边界和不可生成的声明或视觉特征

缺失项必须标为 NEEDS_EVIDENCE；不得猜数字、补属性或把不同站点、ASIN、变体、币种和时间窗混在一起。

工作流

先读取 references/playbook.md，确认该方法适用于当前对象。按以下顺序执行：

• 输入产品事实、目标站点、相似竞品和带来源的关键词表。
• 清理空值与明显不相关词，再以自然可见度形成候选集。
• 让模型逐词对照多个竞品属性和本品事实，输出保留或删除理由。
• 区分精准广告候选、探索词根、Listing 前台词和后台词。
• 按购买决策顺序生成标题、要点和描述，并附关键词与事实映射。
• 人工复核字符限制、敏感声明和目标站点当前规则。

最后做数据充分性检查，并把结论分成 FACT / ESTIMATE / HYPOTHESIS / UNKNOWN。若关键证据不足，状态写 HOLD。

第三方 MCP 数据

仅在自有数据不足且当前任务确实需要外部证据时，读取 references/mcp-data-plan.md，再使用 scripts/mcp_research.py。本 Skill 的外部取数目的：取得关键词、竞品 Listing 和搜索需求代理数据；模型只处理已取得证据。

• 先 doctor，再 search-tools 和 describe；工具名及参数以实时 tools/list 与 inputSchema 为准。
• Token 只从环境变量读取。不得写入命令参数、URL、Skill、报告、日志或 Git。
• tools/call 或 Actor 可能计费；先展示 Provider、工具、无密钥业务参数、预计成本与输出位置，核对已有授权覆盖后才加 --allow-cost；该标志不是费用上限。

必须交付的结果

• 清洗日志
• 关键词去向表
• Listing 草稿
• 事实与声明审计
• 数据范围、来源、采集时间、样本与限制。
• 关键假设、待补证据、风险和不可确定项。
• 若有动作：对象、旧值、新值、预期、停止条件、回退值与审批状态。

方案状态使用 READY FOR REVIEW / DRAFT / HOLD / STOP；如已执行，另行记录实际结果及回读证据。未得到明确批准时，不得声称已修改线上对象。