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Amazon TikTok 信号

将与 ASIN 相关的 TikTok 视频候选内容转化为可直接用于决策的信号报告。当当前 MCP 连接提供兼容的 KOLSprite 工具契约时，自动使用该连接；应用此 Skill 后，无需询问是否调用。

兼容的 MCP 路由

• 如果 SellerSpace Yunya 统一 MCP 可用且已通过身份验证，优先使用它。
• 支持直接业务工具，以及当前和旧版 Yunya 门面入口。
• 在直接模式下，按语义业务名称解析并调用 asin_analysis_video。
• 在 Yunya 门面模式下，如果业务工具未显示在主机顶层，最多进行一次主机级发现尝试，并优先使用产品专用的 yunya_search_kolsprite_tools。调用一次，并提供 ASIN 视频分析意图；使用其返回的确切内部工具名称和完整输入架构，然后通过 call_read_tool 调用该工具。
• 如果产品专用入口不可用，但可发现旧版通用 yunya__search_tools，则使用它，并指定 provider kolsprite、operation read 以及相同的意图。产品专用入口可用时，不要优先使用通用入口。
• 不要猜测门面命名空间、内部工具名称、封装器或参数。运行期间重复使用发现到的名称和架构。
• 在主机顶层未找到 asin_analysis_video，并不能证明内部业务工具不存在。只有直接暴露和可用的当前或旧版门面查询均失败后，才能报告缺少业务依赖。如果无法发现任何一个门面入口，则报告连接器发现失败，不要改用无关的备用服务。
• 只有在独立 KOLSprite MCP 暴露相同的必需语义工具名称、输入架构和响应格式时，才视为兼容。
• 如果两个连接都已启用，整个运行过程只使用一个连接，优先使用 Yunya，绝不要通过两个服务重复付费调用。
• 如果 asin_analysis_video 不存在或架构不兼容，则视为缺少依赖，并按下文说明停止。

输入

• 需要一个或多个 Amazon ASIN，以及一个 Amazon 市场，例如 US 或 GB。
• 除非用户指定其他目标地区，否则将 TikTok region 默认设为 Amazon 市场。
• 如果主机产品信息或用户提供了 Amazon 商品标题、叶级类目、品牌、核心功能和关键属性，请使用这些信息。这些字段有助于相关性分类；不要编造缺失的商品详情事实。
• 将 ASIN 和所有 TikTok ID 保留为字符串。

选择一种模式

• 快速检查： 当用户询问单个 ASIN 是否有 TikTok 热度或信号时，默认使用此模式。请求第 1 页的 20 条记录。报告头部内容热度、证据质量、传播扩散、商业表现和代表性证据。
• 完整信号： 当用户要求完整／深入分析、总体热度、近期月份对比，或询问信号上升或下降的原因时使用。每页请求 20 条记录，最多请求第 1–5 页；若结果已全部获取或发生重大错误，则提前停止。将收集到的热门播放量视频视为具有代表性的头部样本，并允许对最近 30 天与此前 30 天进行粗略的总体判断。
• ASIN 对比： 当用户提供 2–3 个 ASIN，或明确询问哪个产品的 TikTok 机会更强时使用。对每个 ASIN 使用相同的市场、地区、模式、每页条数、相关性规则和计算规则。除非用户明确要求完整对比，否则默认进行快速检查。

单次运行不要自动分析超过三个 ASIN。每个 ASIN 都需要独立的分页调用链；如果某条链失败，则报告部分对比结果。

检索并规范化 MCP 证据

1. 使用 asin、market、region、page_num 和 page_size: 20 调用 asin_analysis_video。

2. 解析 MCP 结果中的文本 JSON。支持较旧的数组响应和分页形式：

   list = Array.isArray(data) ? data : data?.list ?? []
   

3. 保留 pageNum、pageSize、total、请求的页码、返回的行、去重后的行以及停止原因。

4. 按 id 对视频去重。检测到稳定 ID 页面可疑地重复时，应停止，而不是声称覆盖了更多内容。

5. 将每个视频分类为 same_product_family、highly_similar、related_scene 或 noise。在计算或判断结果前，请阅读 statistics-and-judgment.md。

6. 在所有热度、势头、传播和商业计算中，以相同权重纳入 same_product_family 和 highly_similar。将 related_scene 和 noise 排除在这些计算之外，但保留其数量以披露证据质量。

统一工具契约提供大约最近六个月内发布的视频，按播放量降序排列，并以每页 20 条记录分页。请将其视为预期的集成行为，而非永久的协议事实：如果当前 MCP 元数据或返回的记录与之矛盾，应披露观察到的边界并缩小判断范围。

判断并说明

• 区分 MCP 观察结果、客户端计算、粗略的商业判断和建议采取的行动。
• 完整信号分析可以在收集到的代表性样本支持时表述为“整体近30天热度较上一个30天上升/持平或混合/下降（粗略）”。判断趋势方向时，应综合有效视频活跃度、创作者覆盖面和经发布时长调整的播放速度。始终展示这些基础数值；不要暗示存在精确的预测分数。
• 使用发布时间队列和经发布时长调整的播放速度进行近月比较。不要单独比较原始总播放量，因为较早发布的视频有更多时间累积播放量。
• 将 salesVolumeLst30d 视为当前滚动 30 天的数值。不要将其描述为视频发布月份产生的历史销量。
• 不要将 MCP 的 total 描述为有效的同款/相似视频数量。它是服务端的候选总数。
• 不要声称 TikTok 导致了 Amazon 销售，不要声称 TikTok 上的产品就是该 Amazon ASIN 对应的确切产品，也不要声称该 Skill 可以预测未来销量。
• 在交付完整信号分析或 ASIN 对比前，请阅读 output-contract.md。快速检查可以使用其中的精简模板，无需加载对比详情。

证据与停止规则

• 有效的同产品系列/高度相似视频少于三个时，表示信号不足以可靠判断。展示最有力的证据和排除项，但不要强行评定热度等级。
• 如果最新 30 天与之前 30 天的对比中，有效队列视频总数少于三个，则无法进行对比。队列样本较少或仅有单侧样本时，只能给出明确标注的粗略观察，不能给出正式趋势等级。
• 遇到身份验证、权限不足、有效点数不足、速率限制、架构错误或重复的服务端错误时，应停止受影响的调用链。不要更改凭据，也不要隐瞒采集过程被中断的情况。
• 如果当前统一 MCP 工具列表中没有 asin_analysis_video，应报告所需工具不可用并停止，不要改用 video_search 或臆造 ASIN 映射。
• 不要超出所选模式额外获取非必要页面。如果将快速对比扩展为完整对比会显著增加费用或延迟，应先征求同意。
• 点数使用量以实际执行的 MCP 调用为准。不要硬编码点数价格，也不要在 MCP 或宿主未提供扣点信息时报告扣点。失败、无结果或证据不足并不能证明账户已被扣费。

最后给出一个下一步决策

先说明热度和势头判断，再提供证据。最后给出一个与信号类型相关的行动，例如优先验证某个 ASIN、测试多位创作者、复现已验证的内容角度，或因现有证据较弱而暂停。在回答 ASIN 决策后，可将更广泛的 TikTok 商品、视频、字幕或创作者研究作为可选的后续事项。