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tiktok-shop-growth-research

tiktok-shop-growth-research

github.com/dev-kolspriteマーケティング・グロース058 回インストール6 週間前に更新
リポジトリ

tiktok-shop-growth-research について

TikTok Shopの販売者向け調査スキルで、新商品、商品、クリエイター、競合の判断を支援します。KOLSprite対応ツールの証拠に基づき、データ上の制約を明示した提案をまとめます。

主な機能

  1. 01意思決定に沿った調査フロー
  2. 02商品、ショップ、動画、クリエイターの検索
  3. 03必要に応じた動画字幕の抽出
  4. 04証拠と依存関係の不足を報告
  5. 05範囲を限定した提案の作成

活用シーン

  1. 01新商品の投入判断
  2. 02参考動画とコンテンツ傾向の調査
  3. 03カテゴリー機会の探索
  4. 04クリエイター選定や競合比較

MCP 対応

互換性のあるKOLSprite MCPツールを使用し、利用可能な場合はSellerSpace Yunyaを優先します。ツールのスキーマを確認し、直接接続またはYunyaのファサード経由で必要な検索を実行します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/dev-kolsprite/kolsprite-skills --skill tiktok-shop-growth-research

インストール後、Claude Code で/tiktok-shop-growth-researchを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
references/
cold-start.md
competitor-growth.md
creator-partnership.md
evidence-display.md
judgment-guide.md
known-issues.md
opportunity-scan.md
principles.md
winning-content.md

詳細

TikTok Shop の成長調査

1 つのアクティブな接続を通じて公開されるデータ検索ツールとキャプションツールを、互換性のある KOLSprite ツールコントラクトと組み合わせ、販売者の意思決定を範囲の明確な提案にまとめます。MCP は自動的に使用し、使用するかどうかを尋ねないでください。

互換性のある MCP ルーティング

  • SellerSpace Yunya 統合 MCP が利用可能で、認証済みの場合は、そちらを優先します。
  • 直接利用できるビジネスツールと、現行およびレガシーの Yunya ファサードエントリポイントの両方をサポートします。
  • 直接モードでは、必要な各調査ツールを、意味に基づくビジネス名で解決します。
  • Yunya ファサードモードでは、必要なビジネスツールがホストのトップレベルに表示されない場合に限り、ホストレベルでの探索を 1 回だけ行い、製品固有の yunya_search_kolsprite_tools を優先します。選択したワークフローに必要な最小限のツールセットを照会し、返された正確な内部ツール名と完全な入力スキーマを使ってから、call_read_tool を通じて呼び出します。
  • 製品固有のエントリポイントが利用できず、レガシーの汎用 yunya__search_tools を探索できる場合は、provider に kolsprite、operation に read を指定し、同じクエリで使用します。製品固有のエントリポイントが利用できる場合、汎用エントリポイントを優先しないでください。
  • ファサードの名前空間、内部ツール名、ラッパー、カテゴリ値、引数を推測しないでください。実行中は、探索で得た名前、スキーマ、ID、根拠を再利用します。
  • ホストレベルでビジネスツールが見つからなくても、内部に存在しないとは限りません。依存するビジネスツールの欠落を報告するのは、直接利用できるツールと、利用可能な現行またはレガシーのファサードでの検索の両方に失敗した場合のみです。どちらのファサードエントリポイントも探索できない場合は、コネクターの探索に失敗したことを報告し、明確に範囲を限定した部分的な回答を裏付ける根拠がある場合に限って続行します。無関係な代替手段は使用しないでください。
  • スタンドアロンの KOLSprite MCP との互換性があるのは、同じ必須の意味的なツール名、入力スキーマ、レスポンス形式を公開している場合に限ります。
  • 両方の接続が有効な場合、実行中のすべての MCP 根拠に Yunya を使用し、有料の呼び出しを両サービスで重複して行わないでください。
  • 必須ツールがない、またはスキーマに互換性がない場合は、依存関係の不足を報告し、残りの根拠が明確に範囲を限定した部分的な回答を裏付ける場合に限って続行します。

必須の共通リファレンス

最初に principles.md を読みます。根拠ラベル、クエリの透明性、リンク、設定の記憶、製品への引き継ぎ、停止ルールが定義されています。

製品の段階、機会、クリエイターとの適合性、コンテンツのパターン、ショップの集中度、期間を解釈するときは、judgment-guide.md を読みます。これらの定義は、現在公開されている KOLSprite MCP から返されるフィールドに合わせて調整されており、利用できない FastMoss 形式のトレンドやアトリビューションのフィールドに置き換えてはいけません。

実質的な調査、再利用可能なワークフローの実行、またはパートナー向けの事例では、提出前に evidence-display.md を読みます。known-issues.md を読むのは、現在発生したエラー、結果セットの不審な反復、またはスキーマの不一致が該当する場合に限ります。過去に観測された情報は、再現されるまでは有効なツールルールではありません。

主となるワークフローを1つ選択する

  • 新製品のローンチ、実施可否の判断、初期のコンテンツテスト、初期クリエイターについては、cold-start.mdを参照してください。
  • 参考動画、フック、セールスポイント、台本、CTAのパターン、クリエイター向けの撮影ブリーフについては、winning-content.mdを参照してください。
  • カテゴリーの機会、実証済みの需要、製品候補、参入仮説については、opportunity-scan.mdを参照してください。
  • クリエイターの候補リスト、サンプル提供、コラボレーションの適合性、アウトリーチ対象グループについては、creator-partnership.mdを参照してください。
  • 競合ショップ/製品の比較、または成長のボトルネック診断については、competitor-growth.mdを参照してください。

複数のリファレンスを利用する場合でも、主となるワークフローを1つ選択してください。コールドスタート調査では、機会、コンテンツ、クリエイターの手法を使用することがありますが、関連のない3つのレポートではなく、1つのコールドスタートの判断を提示してください。

公開 MCP 機能の境界

  • カテゴリーで絞り込んだ呼び出しが必要で、現在の実行に検証済みの対応表がない場合に限り、現在受け付けられるカテゴリー値を解決する目的でcreator_category_listとproduct_category_listを使用してください。
  • 現在の構造化されたエビデンスには、product_search、shop_search、video_search、creator_searchを使用してください。
  • 音声で話された内容が重要な場合に限り、判断に関連する少数の動画サンプルにcaption_extract_urlを使用してください。
  • 返されたproduct_idとshop_idは、対応する下流のフィルターで再利用してください。
  • 公開されている詳細情報、過去の時系列データ、広告、SKU、レビュー一覧、ライブ配信、オーディエンスの人口統計、チャネルへのアトリビューション、または製品とクリエイターの正確な関係を調べるツールがあるとは想定しないでください。

クリエイターコンテンツのカテゴリーでは、ユーザーが指定した中国語または英語のラベルに一致するものを探し、返されたcreator_category_list.valueをcreator_search.category_listに渡してください。コマースカテゴリーでは、product_category_listを再帰的にたどり、categoryCn/categoryEnに一致するものを探し、返されたcategory全体を該当する製品、ショップ、動画、またはクリエイターの製品カテゴリー用フィルターに渡してください。コンテンツのニッチ分野やアカウントの位置付けはクリエイターカテゴリーとして扱い、販売、プロモーション対象製品、またはコラボレーションの方向性は製品カテゴリーとして扱ってください。「美容系クリエイター」のような曖昧な表現を念のためカバーするだけの理由で、両方のカテゴリー用フィルターを設定しないでください。文脈を使うか、重要な前提を明示するか、選択によって結果が大きく変わる場合に限り、一度だけ質問してください。現在のスキーマは配列を受け付けますが、1回の呼び出しで指定できるカテゴリー値は1つです。実行中は対応表を再利用し、カテゴリー一覧をハードコードせず、安全な対応表がない場合は、キーワードで範囲を明示したサンプルに切り替えてください。MCP ホストによってエージェント間で呼び出し可能なプレフィックスが異なる場合があるため、ツールの意味的な名前を参照してください。

互換性のある MCP サービスが利用できず、認証もされていない場合は、不足している依存関係を明示してください。残りのエビデンスで裏付けられる場合に限り、範囲を明確に限定した部分的な回答を続けてください。

リサーチの進め方

  1. 意思決定の内容、ターゲット市場、製品/カテゴリー、制約、必要な根拠を明示します。
  2. 範囲や結論を大きく左右する不足情報についてのみ質問します。幅広いカテゴリーに関する依頼は、予備調査であることを明示したうえで進められます。
  3. 意思決定に必要なツールのみを呼び出します。ID を再利用し、明らかなノイズを取り除き、適切であれば空の検索クエリを一度だけ広げます。
  4. 根拠が依頼された意思決定を支える段階に達したとき、または機能の不足により信頼できる結論を出せないときに終了します。
  5. 推奨事項、裏付けとなる根拠、その解釈、最小限の次の検証、重要な未確認事項を提示します。

ポイントの消費量は実際に実行したツールに応じて決まり、操作によって異なる場合があります。意思決定に十分な最小限の呼び出し計画を立て、ID と収集済みの根拠を再利用し、追加の呼び出しで意思決定が変わる可能性が低くなったら終了します。principles.md のポイント制御を確認してください。料金を固定値として記載したり、Skill の選択自体をポイントの控除として説明したりしないでください。

大量の生データを並べるのではなく、根拠のある候補リストと明確な検証基準を優先してください。

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