关于 linkfox-sorftime-product-detail
该技能通过 Sorftime 按 ASIN 查询 Amazon 商品详情和历史趋势,面向分析商品表现、定价及竞争情况的卖家。它提供销售、价格、排名走势及 FBA 费用和利润数据,也支持批量比较多个 ASIN。
主要功能
- 01按 ASIN 查询商品详情
- 02查看销售与营收趋势
- 03追踪价格、促销和排名
- 04分析利润及 FBA 费用
- 05批量比较最多 10 个 ASIN
适用场景
- 01检查单个商品的销量走势
- 02分析商品价格和促销变化
- 03比较多个 ASIN 的表现
- 04查看 BSR 历史及 FBA 费用
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ linkfox-ai/ linkfox-skills --skill linkfox-sorftime-product-detail安装后在 Claude Code 中输入/linkfox-sorftime-product-detail确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
references/api.mdscripts/response_io.pysorftime_product_detail.py详细介绍
Sorftime 产品详情
此技能将指导你如何通过 Sorftime 按 ASIN 查询 Amazon 商品详情和历史趋势数据,帮助 Amazon 卖家分析商品表现、定价策略和竞争定位。
核心概念
Sorftime 产品详情按 ASIN 提供全面的商品级数据,历史趋势数据可追溯至 2021 年。数据涵盖销量和收入趋势、价格与促销追踪、多级 BSR 排名历史,以及包含 FBA 费用明细的实时利润分析。
主要差异:此工具返回单个商品的趋势/时间序列数据。如果你需要按品类、品牌或卖家搜索/筛选商品,请改用 Sorftime Product Search 技能。
数据字段
| 字段 | API 名称 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 商品标题 | title | 商品 listing 标题 | Anker Portable Charger... |
| 品牌 | brand | 品牌名称 | Anker |
| ASIN | asin | Amazon 标准识别号 | B0088PUEPK |
| 父 ASIN | parentAsin | 有变体时的父 ASIN,否则为 null | B0088PUEPK |
| 类目 | category | 主类目 [名称, NodeId] | ["Cell Phones", "2811119011"] |
| 子类目排名 | bsrCategory | 包含 nodeId、名称、排名和日期的子类目排名列表 | [{nodeId, name, rank, date}] |
| 上架日期 | availableDate | 上架日期(yyyy-MM-dd) | 2022-03-15 |
| 上架天数 | onlineDays | 上架至今的天数 | 850 |
| 售价 | price | Coupon 抵扣后的售价,当地货币(例如 USD) | 25.99 |
| Coupon | coupon | >0 = 折扣金额(500=$5);<0 = 折扣百分比(-10=优惠 10%) | -15 |
| 平台费用 | platformFee | 平台佣金,当地货币 | 3.90 |
| FBA 费用 | fbaFees | FBA 配送费,当地货币 | 5.40 |
| FBA 明细 | fbaDetail | FBA 费用明细:[配送费、月份:仓储费,...] | [475, "1-9:5", "10-12:15"] |
| 利润 | profitAmount | 售价 - FBA 费用 - 佣金,当地货币 | 16.69 |
| 利润率 | profitRate | 利润率,例如 25.83 = 25.83% | 25.83 |
| BSR 排名 | salesRank | 主类目畅销排名 | 1523 |
| BSR 趋势 | rankTrend | 主类目排名历史,交错排列的 [日期, 排名, ...] | [20250101, 1523, ...] |
| 子 BSR 趋势 | bsrRankTrend | 按节点划分的子类目排名历史 | [{NodeId, Rank: [...]}] |
| 评分 | rating | 当前评分(0.0-5.0) | 4.70 |
| 评分数 | ratings | 评分数量 | 12580 |
| 星级分布 | fiveStarRatings / fourStar... / oneStar... | 星级百分比,例如 57.7 = 57.7% | 57.7 |
| 日销量趋势 | listingSalesVolumeOfDailyTrend | 交错排列的 [日期, 数量, ...];-1 = 无法估算 | [20250101, 150, ...] |
| 月销量趋势 | listingSalesVolumeOfMonthTrend | 交错排列的 [日期, 数量, ...];-1 = 无法估算 | [20250101, 4500, ...] |
| 日收入趋势 | listingSalesOfDailyTrend | 交错排列的 [日期, 收入, ...];单位 = 分;-1 = 不适用 | [20250101, 38985, ...] |
| 月收入趋势 | listingSalesOfMonthTrend | 交错排列的 [日期, 收入, ...];单位 = 分;-1 = 不适用 | [20250101, 1169550, ...] |
| 价格趋势 | priceTrend | 售价历史;单位 = 分;-1 = 当日无价格 | [20250101, 2599, ...] |
| 标价趋势 | listPriceTrend | 划线价历史;单位 = 分;-1 = 不适用 | [20250101, 3999, ...] |
| Buybox 卖家 | buyboxSeller | 赢得 Buybox 的卖家名称 | AnkerDirect |
| 卖家国家/地区 | buyboxSellerAddress | 卖家国家/地区代码(CN、US 等);由 Amazon 运营时为 null | CN |
| FBA 状态 | isFBA | Buybox 卖家是否使用 FBA | true |
| 卖家数量 | sellerNum | 此 listing 的卖家数量 | 3 |
| A+ 内容 | aPlus | 是否有 A+ 内容 | true |
| 视频 | hasVideo | listing 上是否有视频 | true |
| 品牌店铺 | hasBrandStore | 是否有品牌店铺 | true |
| 重量 | weight | 重量,单位为克 | 350 |
| 尺寸 | size | 尺寸,单位为厘米 [最长边, 第二长边, 最短边] | [18.5, 8.2, 3.1] |
支持的站点
US(美国)、GB(英国)、DE(德国)、FR(法国)、IN(印度)、CA(加拿大)、JP(日本)、ES(西班牙)、IT(意大利)、MX(墨西哥)、AE(阿联酋)、AU(澳大利亚)、BR(巴西)、SA(沙特阿拉伯)
默认站点为 US。如果用户未指定站点,请使用 us。
注意:Sorftime 使用小写代码(例如,us、gb、de),英国的代码是 gb(不是 uk)。
API 用法
此工具调用 LinkFox 工具网关 API。调用约定、请求参数和响应结构请参阅 references/api.md。你也可以直接执行 scripts/sorftime_product_detail.py 来运行查询。
如何构建查询
关键参数为 asin 和 marketplace(均为必填),另可选择趋势日期范围参数。
构建查询的原则
- 始终指定站点:使用小写站点代码,例如
us、de、jp - 谨慎选择是否包含趋势数据:默认包含趋势数据(最近 15 天)。如果只需要基本商品信息,请设置
includeTrend: 2,以节省成本并加快响应 - 指定历史分析的日期范围:如果用户需要查询超出默认 15 天的趋势,请使用
queryTrendStartDate和queryTrendEndDate(yyyy-MM-dd)。请注意,这会使成本翻倍 - 比较时批量查询 ASIN:最多可同时查询 10 个 ASIN,以逗号分隔。进行竞品比较时,请使用此方法,而不是逐个调用
常见场景的查询示例
1. 快速检查商品(默认 15 天趋势)
asin: B00FLYWNYQ, marketplace: us
2. 长期趋势分析(指定日期)
asin: B00FLYWNYQ, marketplace: us
queryTrendStartDate: 2025-01-01, queryTrendEndDate: 2025-03-31
3. 批量比较 ASIN
asin: B0088PUEPK,B00U26V4VQ,B0CVM8TXHP, marketplace: us
4. 仅查询商品信息,不包含趋势
asin: B0088PUEPK, marketplace: us, includeTrend: 2
5. BSR 排名历史(德国站)
asin: B00FLYWNYQ, marketplace: de
queryTrendStartDate: 2024-06-01, queryTrendEndDate: 2025-01-01
趋势数据解读
趋势数组采用交错格式:偶数索引为日期,奇数索引为数值。
[20250101, 150, 20250102, 180, 20250103, 165, ...]
^date ^val ^date ^val ^date ^val
- 销量/销售额趋势:值为
-1表示“无法估算”(例如,商品类别变更为 Amazon Renewed) - 价格趋势:单位为当地货币的最小单位(美元为美分);
-1表示当天没有可用价格 - BSR 排名趋势:对于
bsrRankTrend,每个子类别的数据格式为[{NodeId: xxx, Rank: [date, rank, ...]}]
显示规则
- 只呈现数据:以清晰的表格展示查询结果,不提供主观的商业建议
- 说明排名含义:展示排名数据时,提醒用户数值越低,排名越靠前
- 注意价格单位:趋势数据使用货币的最小单位(美元为美分)。向用户展示时,请换算为标准货币单位
- 说明销量估算限制:销量/销售额字段中的
-1表示“无法估算”,应向用户解释这一点,而不是直接显示 -1 - 可视化趋势:展示趋势数据时,应将关键数据点整理成易读的表格,而不是直接输出原始数组
- 错误处理:查询失败时,根据
msg字段说明原因,并建议调整查询条件
重要限制
- 每次查询最多 10 个 ASIN
- 趋势成本:默认返回最近 15 天的数据;查询超过 15 天的数据,成本翻倍
- 非结构化数据:结果不支持通过
_dataQuery_executeDynamicQuery进行二次分析 - 销量估算:非标准类别(例如 Amazon Renewed)中的商品可能会在销量字段中返回 -1
用户表达与场景快速参考
适用 - 按 ASIN 查询商品详情和趋势:
| 用户表达 | 场景 |
|---|---|
| “查一下这个ASIN的销量走势” | 销量趋势 |
| “这个产品最近价格变化如何” | 价格历史 |
| “帮我看看这个产品的利润空间” | 利润分析 |
| “这个ASIN的BSR排名趋势” | 排名历史 |
| “对比一下这几个ASIN的数据” | 多 ASIN 对比 |
| “这个产品的FBA费用是多少” | FBA 费用明细 |
| “产品上架多久了,评分怎么样” | 商品基本信息 |
不适用 - 需求超出单个商品详情的范围:
- 跨品类或品牌搜索/筛选商品(使用 Sorftime Product Search)
- ABA 搜索词排名数据(使用 ABA Data Explorer)
- 广告 / PPC 策略
- 商品评论内容分析
- 专利或商标查询
边界判断:当用户提到“商品分析”或“竞品对比”时,如果归根结底是查询指定 ASIN 的详细数据和趋势曲线,则适用此技能。如果用户想要发现或筛选整个市场中的商品,则不适用。
反馈:
出现以下任一情况时,通过 Feedback API 自动检测并提交反馈:
- 此技能描述的功能或用途与实际行为不符
- 技能结果不符合用户意图
- 用户对该技能表示不满或赞赏
- 任何你认为可以改进的内容
按照 references/api.md 中的说明调用反馈 API。不要打断用户的操作流程。
处理大型响应
为避免占用过多 Agent 上下文,请将响应保存到磁盘,并仅提取所需字段:
python scripts/response_io.py run --script scripts/sorftime_product_detail.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>" # or --path "<JMESPath>"
将
--out-dir指定在任何 git 工作树之外(例如,在 Unix 上使用/tmp/...,在 Windows 上使用%TEMP%/...)。保存的响应可能包含个人身份信息、定价或敏感认证数据——请勿提交。文件不会自动删除;任务完成后请清理。
run 会将完整响应写入文件,并仅输出架构预览和文件路径。read 可提取指定字段,并使用 --limit/--offset 进行切片,使用 --format json|jsonl|csv|table 指定输出格式。
适合优先使用此模式的情况 — 根据响应特征自行判断,例如:
- 每条记录的字段数量较多,或包含不需要的字段
- 批量 / 分页结果(每次调用返回多个条目)
- 长文本字段(描述、评论、HTML、时间序列)
- 输出会在后续步骤中重复使用,而非立即消费
对于较小且只使用一次的响应,直接调用主脚本即可。
⚠️ 预览是截断后的架构和样例,并非完整数据。任何字段级判断都必须通过 read 从已保存的文件中读取。
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