1688 商家重点品圈选 —— 基于多维度商品评分智能识别值得重点运营的商品或搜索商品。 工具能力:五维度评分(销售贡献、流量效率、成长潜力、营销ROI、商品健康度),商品分层(S/A/B/C级),搜索商品。 触发词:重点品查看、圈选重点品、圈选运营商品、今日运营重点、选品、推荐商品、商品分层、商品优先级、搜索商品。
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name: 1688-item-selection
description: |
1688 商家重点品圈选 —— 基于多维度商品评分智能识别值得重点运营的商品或搜索商品。
工具能力:五维度评分(销售贡献、流量效率、成长潜力、营销ROI、商品健康度),商品分层(S/A/B/C级),搜索商品。
触发词:重点品查看、圈选重点品、圈选运营商品、今日运营重点、选品、推荐商品、商品分层、商品优先级、搜索商品。
metadata:
openclaw:
emoji: "🎯"
requires:
bins:
- python
interactions:
- name: select_products_from_scoring
type: table
selectionType: product
description: "从评分圈选结果中选择要重点运营的商品"
required_data:
title: "表格标题,固定为'重点品圈选结果'"
columns: "列定义数组,包含商品ID、标题、等级、分层、综合得分、支付金额、买家数、访客数"
rows: "数据行数组,每行包含 id, title, level, levelName, totalScore, payAmount, buyerCount, uv"
totalCount: "数据总条数"
- name: select_products_from_search
type: table
selectionType: product
description: "从关键词搜索结果中选择商品"
required_data:
title: "表格标题,如'搜索结果: {keyword}'"
columns: "列定义数组,包含图片、商品ID、标题、最低价、最高价、状态"
rows: "数据行数组,每行包含 id, title, imageUrl, minPrice, maxPrice, status"
totalCount: "数据总条数"
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# 1688-item-selection — 商家重点品圈选
## 技能概述
智能识别商家应该重点运营的商品,基于五大维度进行综合评分和分层,输出商品清单;也可以通过关键词搜索商品。
**输出原则**:
- 仅输出商品清单(商品名称、ID、标签、选择原因)
- 不展示综合得分、不输出优化动作、不输出行动建议
- 商品优化动作由独立的"商品诊断skill"负责
- 默认推荐 3 款商品,用户可指定推荐数量(1-10 款)
- 当没有圈出重点商品时可以建议商家输入关键词搜索商品
## 评分维度
1. **销售贡献度**(30%)- 商品对店铺GMV和买家数的贡献
2. **流量效率**(25%)- 流量转化率、曝光转化、加购率
3. **成长潜力**(20%)- 平台标签(优品/潜力品)、成长分层
4. **营销ROI**(15%)- 广告投入产出比
5. **商品健康度**(10%)- 服务能力、库存、退款率
## 分层标准
- **S级(≥80分)**:重点推广品 - 加大投入抢占流量
- **A级(60-80分)**:潜力培育品 - 针对性优化短板
- **B级(40-60分)**:维持运营品 - 保持现状作为辅助
- **C级(<40分)**:优化调整品 - 诊断问题考虑下架
## CLI 命令
### configure — 配置 AK
```bash
# 查看 AK 状态
python {baseDir}/cli.py configure
# 设置 AK
python {baseDir}/cli.py configure YOUR_AK
```
配置网关鉴权所需的 AK。所有操作命令都依赖 AK,首次使用前需先配置。
### get_item_overview — 获取商品概览统计
```bash
python {baseDir}/cli.py get_item_overview
```
返回:商品总数、有销售商品数、总销售额、总买家数、总UV,以及按销售额分段的商品数量。
### get_shop_data — 获取店铺维度数据
```bash
python {baseDir}/cli.py get_shop_data
```
返回:店铺支付金额、支付买家数、在线商品数。用作商品评分的对比基准。
### score_and_select — 商品评分与圈选
```bash
python {baseDir}/cli.py score_and_select \
--shop_total '{"pay_ord_amt_1d_001": 100000, "pay_ord_byr_cnt_1d_001": 50}' \
--strategy comprehensive \
--limit 100 \
--top_n 3
```
参数说明:
| 参数 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|
| `--shop_total` | 是 | 店铺维度数据 JSON(由 get_shop_data 获取) |
| `--strategy` | 否 | 查询策略: comprehensive(默认) / sales / all |
| `--limit` | 否 | 获取商品数量上限,默认100 |
| `--top_n` | 否 | 输出排名前N的商品,默认10 |
**⚠️ 交互渲染(必须执行)**:当此命令返回的 `data.data.products` 包含 **≥2 个商品**时,**禁止**直接用 Markdown 表格输出商品数据,必须通过交互组件渲染:
1. **先读取** `{baseDir}/references/interaction-specs.md` 中的 `select_products_from_scoring` 章节,获取交互组件的完整数据结构定义
2. **再触发** `metadata.interactions` 中声明的 `select_products_from_scoring` 交互,严格按 specs 中的字段映射构造参数
### search_offer_by_keyword — 通过关键词搜索店铺商品
```bash
python {baseDir}/cli.py search_offer_by_keyword --keyword "测试" --page 1 --page_size 10
```
参数说明:
| 参数 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|
| `--keyword` | 否 | 搜索关键词(可选)。如果传入关键词后搜索无结果,**让大模型尝试换几个简短的相似词来搜索,最多尝试 3 次** |
| `--page` | 否 | 页码,默认 1 |
| `--page_size` | 否 | 每页数量,默认 10 |
**⚠️ 交互渲染(必须执行)**:当此命令返回的 `data.data.items` 包含 **≥2 个商品**时,**禁止**直接用 Markdown 表格输出商品数据,必须通过交互组件渲染:
1. **先读取** `{baseDir}/references/interaction-specs.md` 中的 `select_products_from_search` 章节,获取交互组件的完整数据结构定义
2. **再触发** `metadata.interactions` 中声明的 `select_products_from_search` 交互,严格按 specs 中的字段映射构造参数
## 生成流程
### 第1步:收集信息
从用户获取以下信息:
1. **推荐数量**(可选):需要推荐的商品数量,默认为 3 款
2. **筛选条件**(可选):类目范围、商品数量限制等
### 第2步:查询概览数据(可并行执行)
```bash
python {baseDir}/cli.py get_item_overview
python {baseDir}/cli.py get_shop_data
```
根据概览结果中的商品总数决定下一步查询策略:
- **≤200个商品**:使用 `--strategy all` 直接查询全部
- **201-500个商品**:使用 `--strategy comprehensive` 默认筛选
- **>500个商品**:使用 `--strategy comprehensive --limit 200` 限制数量
### 第3步:评分与圈选
将第2步获取的店铺数据通过 `--shop_total` 传入评分命令:
```bash
python {baseDir}/cli.py score_and_select \
--shop_total '{第2步返回的店铺数据 JSON}' \
--strategy <策略> \
--limit <N> \
--top_n <推荐数量>
```
### 第4步:生成报告与交互选择
基于评分结果,按综合得分从高到低排序,选取前 N 款商品(默认 3 款),输出结构化的 Markdown 报告。
**交互触发**:当圈选结果包含多个商品(≥2 款)时,在输出 Markdown 报告的同时,调用 `show_interaction` 并设置 `name='select_products_from_scoring'`,将 `score_and_select` 返回的 `products` 数组映射到交互数据槽位,让用户通过表格勾选要重点运营的商品。具体的字段映射规则与组件渲染数据结构请查阅 [`references/interaction-specs.md`](./references/interaction-specs.md) 中对应交互的章节。
## 报告模板
```markdown
# 重点品圈选结果
基于{策略总结},推荐以下 {N} 款商品:
1. **{商品标题}** (ID: {item_id}) —— 【{商品标签}】
- {选择原因,1-2句话说明核心数据和优势}
2. **{商品标题}** (ID: {item_id}) —— 【{商品标签}】
- {选择原因}
3. ...
```
**格式要求**:
- **商品标签**:根据商品特征标注角色,如引流款、利润款、潜力款、爆款、动销款等
- **选择原因**:1-2句话说明核心数据和优势
- **禁止内容**:不展示综合得分、不输出优化动作、不输出行动建议
## 交互能力
本 Skill 支持通过 Newton Agent 的客户端交互组件,在输出多个商品时提供可视化的表格选择体验。
### 触发规则
| 交互名称 | 触发时机 | 数据来源 |
|----------|---------|---------|
| `select_products_from_scoring` | `score_and_select` 返回 ≥2 个商品时 | `score_and_select` 返回的 `products` 数组 |
| `select_products_from_search` | `search_offer_by_keyword` 返回 ≥2 个商品时 | `search_offer_by_keyword` 返回的 `items` 数组 |
### 数据填充
- **`select_products_from_scoring`**:设置 `title` 为表格标题,`columns` 为列定义数组,将 `score_and_select` 返回的 `data.data.products` 数组逐项转换后赋值给 `rows` 槽位。每行需包含 `id`、`title`、`level`、`levelName`、`totalScore`、`payAmount`、`buyerCount`、`uv`。
- **`select_products_from_search`**:设置 `title` 为表格标题,`columns` 为列定义数组,将 `search_offer_by_keyword` 返回的 `data.data.items` 数组逐项转换后赋值给 `rows` 槽位。每行需包含 `id`(源字段 `itemId`)、`title`、`imageUrl`(源字段 `mainImage`)、`minPrice`、`maxPrice`、`status`。
**具体的字段映射规则与组件渲染数据结构请查阅 [`references/interaction-specs.md`](./references/interaction-specs.md) 中对应交互的章节。**
### 注意事项
- 调用 `table` 类型交互前,务必确保 `rows` 有真实数据,否则前端会报错
- 当结果仅有 1 个商品时,无需触发交互,直接输出 Markdown 报告即可
- 交互组件与 Markdown 报告可同时输出,互不冲突
## 安全声明
| 风险级别 | 命令 | Agent 行为 |
|---------|------|----------|
| 只读 | configure | 可直接执行,无需确认 |
| 只读 | get_item_overview | 可直接执行,无需确认 |
| 只读 | get_shop_data | 可直接执行,无需确认 |
| 只读 | score_and_select | 可直接执行,无需确认 |
| 只读 | search_offer_by_keyword | 可直接执行,无需确认 |
## 异常处理
任何命令输出 `success: false` 时:
1. **先输出 `markdown` 字段**(已包含用户可读的错误描述)
2. **再根据关键词追加引导**:
| markdown 关键词 | Agent 额外动作 |
|----------------|--------------|
| "AK 未配置" 或 "签名无效" 或 "401" | 提示用户补充有效 AK 或检查鉴权配置后重试 |
| "限流" 或 "429" | 建议用户等待 1-2 分钟后重试 |
| 其他 | 仅输出 markdown 即可 |
## 环境变量(.env)
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `SKILL_NAME` | `1688-item-selection` | skill 名称 |
| `SKILL_VERSION` | `1.0.0` | skill 版本号 |
| `SKILL_CHANNEL` | `clawhub` | 发布渠道 |
## 埋点上报
每次 CLI 命令执行时,自动向 skill 网关上报一次调用记录,用于统计 skill 调用次数。
## 输出格式
采用标准 JSON 输出:
```json
{
"success": true,
"markdown": "商品评分与圈选成功",
"data": {
"data": {
"total_scored": 50,
"returned_count": 3,
"products": [...],
"summary": {"S级": 2, "A级": 5, "B级": 20, "C级": 23}
}
}
}
```
## 评分规则
详细的评分规则和权重说明见 [scoring_rules.md](references/scoring_rules.md)。
## 数据表Schema
数据表字段定义见 [table_schema.md](references/table_schema.md)。
## 使用原则
1. **必须查询真实数据**:通过 CLI 命令获取真实数据,不要编造
2. 概览和店铺数据脚本可以并行执行以提高效率
3. 根据概览结果的商品数量决定明细查询策略
4. 此技能为只读操作,不会修改任何数据
## 免责声明:
1、您理解并同意,技能运行结果和输出内容可能因适用的AI agent、大模型不同而产生差异或幻觉,请您对重要的信息进行甄别核实。
2、您应妥善保管您的Access Key(AK),这是您运行1688技能的身份凭证,请勿提供给第三人,避免身份凭证泄露造成损失。
3、您下载安装1688技能运行时应始终保持其完整性,不得擅自篡改技能的代码、相关文件或其他内容,否则1688不对技能运行结果和输出内容承担任何法律责任。
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