Discover seasonal Amazon micro-niches from accelerating, moderate-volume keywords and then expand from the underlying event scenario. Use when the team wants future demand signals rather than today's bestseller list.
npx skills add https://github.com/xjli360/sealeap-amazon-skills --skill sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-keyword-growth-discovery
通过历史同比/环比和目标月份的搜索增长寻找事件型精准词,再从低价入口产品扩展更可盈利的同场景需求。
缺少字段时列出证据缺口,并把相关结论标为 FACT、ESTIMATE、ASSUMPTION 或 UNKNOWN;不要补造数据。
依据开发、生产、运输与上架学习周期选择未来窗口,避免追已发生的增长。
使用增长率与绝对搜索量双门槛,保留中小体量词,并对基数效应做标记。
比较多年度曲线、峰值月份和相关事件,排除一次性新闻或短期异常。
从商品、评论和搜索结果确认谁在什么活动中为何搜索该词。
若原产品经济性不足,用场景通用词跨品类寻找更高客单、低评论或更易差异化的载体。
对扩展候选重新验证精准词、直接竞品、CPC/CVR、IP、供应和首批库存。
需要外部关键词、竞品、评论或公开网页证据时,读取 references/mcp-data-plan.md,并使用 scripts/mcp_research.py。
tools/list、search-tools 和 describe,依据实时 inputSchema 构造参数。tools/call 先展示 Provider、工具、无密钥参数、预计成本与输出位置,核对已有授权;仅在授权覆盖本次范围时使用 --allow-cost,该标志不是费用上限。--output 写入 Skill 包之外的任务私有目录;不假设安装位置受仓库 .gitignore 保护。第三方数据标为估算或代理证据。结尾列出站点、数据窗口、证据来源、关键假设、缺口、风险、下一步和所有待批准动作。证据不足时写 HOLD,不得包装成可直接执行。
执行细节、证据字段和质量检查见 references/playbook.md。
Take xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-keyword-growth-discovery from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
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.