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TikTok Shop 增长研究

通过一个活动连接中提供的数据搜索和文案工具，并结合兼容的 KOLSprite 工具契约，将卖家的决策转化为范围明确的建议。自动使用 MCP；不要询问是否使用它。

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每个必需的研究工具。
• 在 Yunya 门面模式下，如果主机顶层看不到某个必需的业务工具，最多进行一次主机级发现尝试，并优先选择产品专用的 yunya_search_kolsprite_tools。针对所选工作流，只查询最少必需的工具集；使用返回的准确内部工具名称和完整输入架构，然后通过 call_read_tool 调用它们。
• 如果无法使用产品专用入口，但可以发现旧版通用 yunya__search_tools，则使用它，并指定 provider kolsprite、operation read 和相同的查询。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、包装器、类别值或参数。在整个运行过程中复用已发现的名称、架构、ID 和证据。
• 主机级业务工具未命中并不能证明内部不存在该工具。只有在直接暴露以及可用的当前或旧版门面查询均失败后，才能报告业务依赖缺失。如果无法发现任何一个门面入口，则报告连接器发现失败；只有在现有证据支持范围明确的部分回答时才继续，不要改用无关替代方案。
• 只有当独立的 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，它才兼容。
• 如果两个连接均已启用，整个运行中的所有 MCP 证据都使用 Yunya，绝不要在两个服务之间重复付费调用。
• 如果缺少必需工具或其架构不兼容，则报告依赖缺口；只有当剩余证据支持范围明确的部分回答时才继续。

必需的共享参考资料

首先阅读 principles.md。其中定义了证据标签、查询透明度、链接、偏好记忆、产品交接和停止规则。

解读产品阶段、机会、创作者契合度、内容模式、店铺集中度或时间范围时，请阅读 judgment-guide.md。这些定义基于当前公开 KOLSprite MCP 返回的字段校准，不得用不可用的 FastMoss 风格趋势或归因字段替代。

对于实质性研究、可复用的工作流运行或面向合作伙伴的示例，请在交付前阅读 evidence-display.md。只有在遇到相符的当前错误、结果集可疑地重复或架构不匹配后，才阅读 known-issues.md；除非历史观察得到复现，否则它们不属于当前生效的工具规则。

选择一个主要工作流

• 新产品发布、是否推进决策、首轮内容测试和初始创作者：阅读 cold-start.md。
• 参考视频、钩子、卖点、脚本、CTA 模式和可供创作者直接使用的拍摄简报：阅读 winning-content.md。
• 品类机会、已验证的需求、候选产品和切入假设：阅读 opportunity-scan.md。
• 创作者候选名单、种草、合作匹配度或外联群体：阅读 creator-partnership.md。
• 竞品店铺／产品对比或增长瓶颈诊断：阅读 competitor-growth.md。

即使有多份参考资料可供使用，也要选择一个主要工作流。冷启动研究可以采用机会、内容和创作者方法，但最终仍应产出一个冷启动决策，而不是三份彼此割裂的报告。

公共 MCP 能力边界

• 仅当需要按品类筛选调用，且当前运行没有经验证的映射时，才使用 creator_category_list 和 product_category_list 获取当前可接受的品类值。
• 使用 product_search、shop_search、video_search 和 creator_search 获取当前的结构化证据。
• 仅当口播内容会影响决策时，才对少量且与决策相关的视频样本使用 caption_extract_url。
• 在受支持的下游筛选中复用返回的 product_id 和 shop_id。
• 不要假设存在公开详情、历史时间序列、广告、SKU、评价列表、直播、受众人口统计、渠道归因或精确的产品与创作者关联工具。

对于创作者内容品类，将用户提供的中文或英文标签与之匹配，并把返回的 creator_category_list.value 传给 creator_search.category_list。对于电商品类，递归遍历 product_category_list，匹配 categoryCn／categoryEn，并将返回的完整 category 值传给相关的产品、店铺、视频或创作者产品品类筛选器。将内容细分领域或账号定位视为创作者品类；将销售、推广产品或合作方向视为产品品类。不要仅仅为了回避“美妆创作者”这类模糊表述而同时设置两个品类筛选器；应结合上下文、说明重要假设，或仅在选择会实质性改变结果时询问一次。当前 schema 接受数组，但每次调用只支持一个品类值。在本次运行中复用映射，不要硬编码目录；若无法安全映射，则退回到明确说明范围的关键词样本。请使用语义化的工具名称，因为不同 MCP 主机可能会向不同 Agent 提供不同的可调用前缀。

如果没有兼容且已通过身份验证的 MCP 服务，请指出缺失的依赖项。只有在剩余证据仍足以支撑结论时，才继续提供范围明确的部分答复。

研究控制

1. 说明决策、目标市场、产品／类别、限制条件和所需证据。
2. 只询问会实质影响范围或结论的缺失信息。宽泛的类别请求可作为明确标注的初步扫描来处理。
3. 只查询决策所需的工具。复用 ID，剔除明显的污染项，并在适当时将无结果的查询范围扩大一次。
4. 当证据足以支持所请求的决策，或缺少某项能力而无法得出可靠结论时，停止。
5. 给出建议、支持性证据、解读、最小化的下一步测试和重要的未知事项。

点数用量取决于实际执行的工具，不同操作可能消耗不同数量的点数。采用足以支持决策的最小调用计划，复用 ID 和已收集的证据；当额外调用不太可能改变决策时，停止。请阅读 principles.md 中的点数控制；不要硬编码价格，也不要将 Skill 选择本身描述为扣点。

优先提供有理有据的候选清单和明确的验证标准，而不是冗长的原始数据导出。