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Amazon 商品搜索自动化技能

📖 简介

此技能通过 BrowserAct 的 Amazon Product Search API 模板，提供一站式商品数据采集服务。它会直接从 Amazon 搜索列表中提取结构化商品结果。只需输入搜索关键词、品牌筛选条件和数量限制，即可获取干净、可用的商品数据。

✨ 功能

1. 无幻觉：预设工作流可避免 AI 生成式幻觉，确保数据提取稳定、准确。
2. 无验证码问题：无需处理 reCAPTCHA 或其他验证挑战。
3. 无 IP 限制：无需处理区域 IP 限制或地理围栏。
4. 执行更快：与纯 AI 驱动的浏览器自动化方案相比，任务执行速度更快。
5. 经济高效：与消耗大量 Token 的 AI 方案相比，大幅降低数据获取成本。

🔑 API Key 设置

运行前，请检查 BROWSERACT_API_KEY 环境变量。如果未设置，不要采取其他措施；请询问用户并等待其提供。 Agent 必须告知用户：

"由于你尚未配置 BrowserAct API Key，请访问 BrowserAct Console 获取你的 Key。"

🛠️ 输入参数

调用脚本时，Agent 应根据用户需求灵活配置以下参数：

1. KeyWords（搜索关键词）

   • 类型：string
   • 说明：用户希望在 Amazon 上搜索的关键词。
   • 示例：phone、wireless earbuds、laptop stand

2. Brand（品牌筛选条件）

   • 类型：string
   • 说明：按商品列表中显示的品牌名称筛选商品。
   • 示例：Apple、Samsung、Sony

3. Maximum_date（商品数量上限）

   • 类型：number
   • 说明：在分页搜索结果中提取的商品数量上限。
   • 默认值：50

4. language（界面语言）

   • 类型：string
   • 说明：Amazon 浏览会话的界面语言。
   • 选项：en、de、fr、it、es、ja、zh-CN、zh-TW
   • 默认值：en

🚀 使用方法

Agent 应执行以下独立脚本，以实现“一行命令获取结果”：

# Example Call
python -u ./scripts/amazon_product_search_api.py "Keywords" "Brand" Quantity "language"

⏳ 执行监控

由于此任务涉及自动化浏览器操作，可能需要一些时间（数分钟）。脚本会持续输出带时间戳的状态日志（例如，[14:30:05] Task Status: running）。 Agent 指引：

• 等待脚本结果期间，持续监控终端输出。
• 只要终端持续输出新的状态日志，任务就处于正常运行状态；不要误认为任务已死锁或无响应。
• 只有当状态长时间没有变化，或脚本停止输出且未返回结果时，才应考虑触发重试机制。

📊 数据输出

成功执行后，脚本会解析并直接打印 API 响应中的结果。结果包括：

• product_title：商品名称
• product_url：详情页 URL
• rating_score：平均星级评分
• review_count：评论总数
• monthly_sales：预估月销量（如果有）
• current_price：当前售价
• list_price：原价（如果有）
• delivery_info：配送或履约信息
• shipping_location：发货地或所在地
• is_best_seller：是否标记为 Best Seller
• is_available：是否可购买

⚠️ 错误处理与重试

如果脚本执行期间发生错误（例如网络波动或任务失败），Agent 应遵循以下逻辑：

1. 检查输出内容：

   • 如果输出包含 "Invalid authorization"，则表示 API Key 无效或已过期。不要重试；请引导用户重新检查并提供正确的 API Key。
   • 如果输出不包含 "Invalid authorization"，但任务失败（例如输出以 Error: 开头或返回空结果），Agent 应自动尝试重新执行脚本一次。

2. 重试次数限制：

   • 自动重试仅限一次。如果第二次尝试失败，请停止重试，并向用户报告具体错误信息。

🌟 典型用例

1. 市场调研：搜索来自 "Sony" 的“无线耳机”，以分析当前市场。
2. 竞争监测：跟踪 Amazon 上 "Samsung" 手机的价格和库存情况。
3. 目录发现：收集“笔记本电脑支架”类别的新产品目录所需的产品标题和 URL。
4. 本地化分析：使用 "ja"（日语）搜索 Amazon，了解日本地区在售的产品。
5. 畅销商品跟踪：识别特定品牌中标记为 "Best Seller" 的产品。
6. 定价分析：比较 current_price 和 list_price，以监测折扣。
7. 销售趋势估算：使用 monthly_sales 数据估算某些商品的市场需求。
8. 配送效率研究：分析不同品牌的 delivery_info 和 shipping_location。
9. 大规模数据提取：最多收集 100 件产品，以构建全面的数据集。
10. 产品库存检查：确认特定品牌的产品当前是否 is_available，可供购买。