agentCLAWHUBUnverified
Linkfox 亚马逊选品
亚马逊选品一站式 AI 工具集，整合 竞品查询/ABA/前台/Keepa/Sorftime/Jungle Scout/卖家精灵/SIF/极目/商业洞察等 12 类工具 33 项子能力，覆盖选品、关键词、竞品、评论、利基与趋势。 Skill: Linkfox 亚马逊选品 Owner: linkfox-ai Summary: 亚马逊选品一站式 AI 工具集，整合 竞品查询/ABA/前台/Keepa/Sorftime/Jungle Scout/卖家精灵/SIF/极目/商业洞察等 12 类工具 33 项子能力，覆盖选品、关键词、竞品、评论、利基与趋势。 Tags: latest:1.2.3 Version history: v1.2.3 | 2026-08-14T14:43:39.724Z | user Update from 1.2.2 to 1.2.3 v1.2.2 | 2026-08-07T10:40:30.197Z | user Update from 1.2.1 to 1.2.2 v1.2.1 | 2026-08-05T08:58:14.340Z | user Update from 1.2.0 to 1.2.1 v1.2.0 | 2026-07-1
OpenClaw
Rank
62
Safety
84
Downloads
981
Updated
Oct 11, 2026
Version
1.2.3
Source
CLAWHUB
About
What it does, and when to use it.
Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 981 downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.
Avoid when
- Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing
Public facts
Every fact links back to the source it came from.
- Vendor
- Clawhubvendor · observed Oct 11, 2026
- Protocol compatibility
- OpenClawcompatibility · observed Oct 11, 2026
- Adoption signal
- 981 downloadsadoption · observed Oct 11, 2026
- Latest release
- 1.2.3release · observed Aug 14, 2026
- Handshake status
- UNKNOWNsecurity
What changed
Newest first. Only changes that point at a source are listed.
Release 1.2.3release
Update from 1.2.2 to 1.2.3
Observed Aug 14, 2026 · source
Install and run
Setup complexity: low.
clawhub skill install s171g8b6m2khwdy9ye8bxj0wx183vd4z:linkfox-amazon-product-selection- Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.
- Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.
Contract: missing
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-linkfox-ai-linkfox-amazon-product-selection/snapshot"
Run-check
$0.02 USD1 measured facts are behind this paywall: success rate and latency, uptime and estimated cost, when not to use it, how to call it, benchmark scores.
Agents pay $0.02 in USDC. A card payment is $0.50, the smallest a card allows.
Documentation
CLAWHUB
160,000 characters of source documentation, loaded on request.
Extracted files
5 files captured from the source.
SKILL.md
--- name: linkfox-amazon-product-selection display_name: Linkfox 亚马逊选品 display_name_en: LinkFox Amazon Product Selection description: 亚马逊选品一站式 AI 工具集，整合 竞品查询/ABA/前台/Keepa/Sorftime/Jungle Scout/卖家精灵/SIF/极目/商业洞察等 12 类工具 33 项子能力，覆盖选品、关键词、竞品、评论、利基与趋势。 description_zh: 亚马逊选品一站式 AI 工具集，整合 竞品查询、ABA 搜索词分析、亚马逊前台搜索/以图搜图/商品详情/评论/Alexa 导购、商业洞察六维报告、Keepa/Sorftime 历史时序、Jungle Scout/卖家精灵/SIF/极目关键词与利基市场等 12 类底层工具、33 项子能力。覆盖美国、英国、德国、日本等 15+ 站点，支持关键词挖掘、流量反查、竞品深挖、销量与价格趋势、利基竞争格局、评论痛点、AI 市场机会报告与反向赛道筛选。当用户需要亚马逊选品、市场调研、竞品分析、关键词分析、评论挖掘、历史趋势追踪或反向找赛道时触发。各子能力完整参数见 references/ 对应文件，脚本见 scripts/。 description_en: One-stop Amazon product-selection AI toolkit integrating 33 sub-capabilities across 12 tool families — competitor lookup, ABA search-term analysis, Amazon frontend search/image-search/product-detail/reviews/Alexa, business-insight six-dimension reports and reverse selection, Keepa/Sorftime historical time series, and Jungle Scout/SellerSprite/SIF/Jiimore keyword and niche analysis. Covers 15+ marketplaces (US/UK/DE/JP…) for keyword mining, traffic reverse lookup, competitor deep-dive, sales/price trends, niche competition, review pain points, AI opportunity reports and reverse niche screening. Triggered when the user needs Amazon product selection, market research, competitor analysis, keyword analysis, review mining, historical trend tracking or reverse niche discovery. Full params per sub-capability are in references/, executable scripts in scripts/. category: e-commerce version: 1.0.0 author: LinkFox --- # Linkfox 亚马逊选品（Amazon Product Selection） 亚马逊选品一站式 AI 工具集，整合 **12 类底层工具、33 项子能力**，覆盖前台实时、历史时序、关键词与流量、利基市场、商业洞察与评论挖掘。各子能力完整参数、响应字段与错误码见 `references/` 下对应文件，可执行脚本见 `scripts/`。 ## 能力边界 ### ✅ 能力范围 - **前台实时数据**：关键词搜索排名与 SERP、以图搜图（`amazon_search`）、商品详情/五点/A+/变体（`amazon_product_detail`）、按星级筛选评论（`amazon_reviews`）、Alexa 自然语言导购（`amazon_alexa_assistant`）。 - **竞品搜索**：卖家精灵竞品查询（按关键词/ASIN/卖家/品牌/类目反查竞品，含销量、BSR、定价、评分与增长趋势，`sellersprite` 竞品查询）、极目按 ASIN 挖同细分市场竞品并按转化率/销量/价格/利润多维筛选（`jiimore` page-asins-by-asin）。 - **历史时序与趋势**：Keepa 商品详情/搜索/历史曲线（`keepa`，价格/BSR/月销/卖家数）、Sorftime 详情/搜索与趋势回看（`sorftime`，含 FBA 利润、Deal 历史、历史快照）。 - **关键词与流量分析**：ABA 搜索词挖掘（`amazon_aba_search_term`）、Jungle Scout 反查/拓展/历史/声量份额（`jungle_scout`）、SIF ASIN 关键词反查/ASIN 流量结构/关键词竞争概览/关键词下竞品流量来源拆解（`sif_search_intelligence`）、卖家精灵流量词反查（`sellersprite` 流量关键词）。 - **利基与市场分析**：极目细分市场指标/评论/竞品/潜力爆品（`jiimore`）、卖家精灵商品搜索选品、选市场列表与统计看板（`sellersprite`）、Jungle Scout 商品库与销量预估（`jungle_scout`）。 - **商业洞察与反向选品**：按关键词生成市场潜力/产品特征/评论/客户画像/搜索趋势/定价六维 AI 报告，按 30+ 商业维度反向筛选蓝海赛道（`amazon_business_insight`）。 - 覆盖美国、英国、德国、法国、日本、加拿大、意大利、西班牙、印度、墨西哥、巴西等 15+ 站点（站点集合随工具略有差异，详见各 references）。 ### ❌ 边界与限制 - **API Key 必需**：所有工具均需环境变量 `LINKFOX_AGENT_API_KEY`（或 `LINKFOXAGENT_API_KEY`）；各工具独立计费、独立限频，数据时效与站点覆盖随数据源而异。 - **计费约束**：同一会话同一参数组合默认只调用一次（脚本带 24h 本地缓存）；失败或空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探；需继续检索时先向用户说明会产生额外消耗（各工具计费规则见 `skills-version.json` 对应条目与 references 内 api.md 的 `costToken` 字段）。 - **不在范围内**：店铺运营（Listing 刊登/订单/库存，用 SP-API 系列）、广告投放与管理（用 Amazon Ads 系列）、物流与供应链规划、1688 找货
_meta.json
{
"ownerId": "kn7dmc1t4j28hem1twwyav85p182pb1j",
"slug": "linkfox-amazon-product-selection",
"version": "1.2.3",
"publishedAt": 1786718619724
}references/linkfox-aba-intelligent-query.md
--- name: linkfox-aba-intelligent-query description: 提供亚马逊ABA（品牌分析）搜索词数据的查询与分析，涵盖15个站点近3年的周维度数据，用于关键词挖掘与市场趋势分析。 --- # 亚马逊 ABA 数据挖掘（ABA Intelligent Query） 本技能用于查询和分析亚马逊 ABA（Amazon Brand Analytics）搜索词数据，帮助卖家从搜索词报告中挖掘关键词机会、排名趋势与市场洞察。完整请求参数、响应字段与错误码见 [references/api.md](references/api.md)。 ## 能力边界 ### ✅ 能力范围 - 查询亚马逊 ABA 搜索词数据，覆盖 15 个站点、近 3 年的**周维度**历史数据。 - 通过自然语言 `analysisDescription` 精确描述查询意图，后端转化为结构化查询。 - 支持关键词热度排名趋势、黑马词发现、蓝海词挖掘、季节性关键词、高点击低转化 ASIN 诊断、竞品流量分布等场景。 - 可按需生成 CSV 下载链接（最多 10,000 条）。 ### ❌ 边界与限制 - **数据粒度**：仅周维度，无日维度数据；历史范围约 3 年。 - **结果上限**：下载链接单次最多 10,000 条记录。 - **站点范围**：仅支持 15 个亚马逊站点（US、DE、BR、CA、AU、JP、AE、ES、FR、IT、SA、TR、MX、SE、NL），不含其他电商平台。 - **默认站点**：用户未指定站点时默认 US。 - **不在范围内**：广告/PPC 出价与投放策略；商品评论、Listing 文案撰写；ASIN 销量估算；用户已有本地 ABA 文件处理；利润测算、定价策略与综合市场报告。 - **成本约束**：本工具消耗积分，同一会话同一参数组合默认只调用一次；失败/空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探。 ## 核心概念 ABA（Amazon Brand Analytics）搜索词报告是亚马逊官方搜索行为数据，反映消费者真实搜索活动。本工具持有近 3 年的**周维度**数据，覆盖 15 个亚马逊站点。 **排名逻辑**：`searchFrequencyRank` 数值越小代表搜索热度越高，排名 1 为最热门搜索词。此处易混淆——用户说"排名提升"指数值变小；"排名下降"指数值变大。 ### 数据字段 | 字段 | API 名称 | 说明 | 示例 | |------|----------|------|------| | 搜索词 | searchTerm | 消费者搜索关键词 | rimel loreal | | 报告起始日期 | reportStartDate | 数据采集周起始日 | 2025-10-26 | | 站点 | region | 亚马逊站点代码 | US | | 搜索频率排名 | searchFrequencyRank | 搜索热度排名（越小越优） | 82135 | | 被点击 ASIN | clickedAsin | 被点击商品的 ASIN | B0XXXXXXXX | | 被点击商品名 | clickedItemName | 被点击商品名称 | xxx | | 点击占比排名 | clickShareRank | 该 ASIN 在该搜索词下的点击占比排名 | 1 | | 点击占比 | clickShare | 该 ASIN 占据的点击份额（0~1） | 0.28 | | 转化占比 | conversionShare | 该 ASIN 占据的转化份额（0~1） | 0.3333 | ### 支持站点 US（美国）、DE（德国）、BR（巴西）、CA（加拿大）、AU（澳大利亚）、JP（日本）、AE（阿联酋）、ES（西班牙）、FR（法国）、IT（意大利）、SA（沙特）、TR（土耳其）、MX（墨西哥）、SE（瑞典）、NL（荷兰）。 用户未指定站点时默认 **US**。 ## 调用方式 - **API 端点**：`POST /aba/intelligentQuery`（完整参数/响应/错误码见 `references/api.md`） - **Python 脚本**：`python scripts/aba_query.py '<JSON 参数>' [--inline]` - **成本约束**：同一会话同一参数组合默认只调用一次，脚本带 24h 本地缓存。需要继续检索时先向用户说明会产生额外消耗。 **输出策略（脚本默认行为）**： - **始终**将完整响应写入 `<cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-aba-intelligent-query-<timestamp>.json`（`<cwd>` 为脚本执行时的工作目录，在 Claude Code 里即当前项目目录；`<session>` 取自环境变量 `SESSION_ID`；**禁止写入 /tmp**，当前目录不可写则报错） - 响应体 ≤ 8 KB：落盘后把完整 JSON 打印到 stdout - 响应体 > 8 KB：落盘后 stdout 只输出摘要（顶层字段、常见计数如 `total`/`costToken`、最大列表字段长度 + 前 3 条样本） - 加 `--inline` 强制全量打印到 stdout（同样落盘） **读数据建议**：先看摘要判断是否足够；需要具体字段时优先用 `jq` 或 `ConvertFrom-Json` 从保存的 json 文件按需抽取，避免整份 JSON 进入上下文。 ## 查询构建 调用本工具的关键参数是 `analysisDescription`——用自然语言描述要查询的数据。该描述会在后端转化为结构化查询，因此需要**精确、具体**。 ### analysisDescription 编写原则 1. **明确站点**：在开头说明站点，如"筛选美国站"。 2. **用精确筛选条件**：用具体数值区间而非模糊描述，"排名在5万以内"远优于"排名较好"。 3. **明确时间范围**：用具体时间描述，如"过去12周"、"2024年1-9月"、"近3个月"。 4. **明确对比基线**：做趋势分析时清楚说明对比的时间点，如"4周前的排名比8周前提升30%"。 5. **处理去重逻辑**：同一搜索词 + ASIN 组合有多条记录时，说明保留哪条，如"相同搜索词相同ASIN值保留最新的一个"。 6. **忠实用户意图**：不要曲解或过度扩展用户需求，准确反映其本意。 ### 常见场景示例 **1. 搜索词热度趋势** ``` 筛选美国站，关键词"gift"在过去12周的搜索热度排名。 ``` **2. 上升黑马关键词** ``` 筛选美国站，关键词包含"gift"，2025年Q1和全年的平均搜索排名都大于50万，但最新排名冲进5万-10万的搜索词。 ``` **3. 持续增长趋势发现** ``` 筛选美国站，最新排名在20万以内，且4周前的排名比8周前提
references/linkfox-amazon-alexa-search.md
---
name: linkfox-amazon-alexa-search
description: 模拟亚马逊前台 Alexa 购物助手，通过自然语言多轮问答获取导购建议、推荐商品分组及相关 ASIN 列表。
---
# 亚马逊 Alexa 购物助手（Amazon Alexa Shopping Assistant）
本技能驱动亚马逊前台 Alexa 购物助手：用自然语言提问，获取导购回答、推荐商品分组（含 ASIN 与链接）以及可继续追问的问题。每次调用仅支持 1 条 prompt；多轮对话需由 agent 总结上文并拼接新问题发起新请求。参数与响应字段详见 [references/api.md](references/api.md)。
## 能力边界
### ✅ 能力范围
- 通过亚马逊前台 Alexa 购物助手发起自然语言问答，获取导购回答与推荐商品分组（含 ASIN、标题、价格、评分、链接）。
- 返回可继续追问的问题列表，支持 agent 总结上文后拼接新问题进行多轮对话。
- 可用 `url` 锚定具体亚马逊页面（分类页 / 搜索结果页 / 商品详情页）作为对话上下文。
- 支持 `markdown`（可读报告）与 `json`（结构化数据）两种输出格式。
### ❌ 边界与限制
- **每次仅 1 条 prompt**：`prompts` 数组只接受 1 个元素，不可一次传入多个问题。
- **无跨调用记忆**：每次调用是全新的 Alexa 会话，追问须由 agent 总结上文 + 新问题作为 `prompts[0]` 重新发起。
- **Alexa 驱动、非确定性**：相同 prompt 在不同时间/流量下可能返回不同答案。
- **站点覆盖**：主要锚定 amazon.com 前台 Alexa 体验；非美国站点的可用性取决于 Alexa 上线情况。
- **不传首页 URL**：`url` 仅在用户提供具体页面时传入；`https://www.amazon.com/` 这类首页 URL 不要传。
- **不在范围内**：关键词 SERP 全量结果与排名（用前台搜索模拟技能）；历史搜索词分析或搜索量趋势（用 ABA 数据浏览器）；已知 ASIN 的商品详情/A+/五点（用亚马逊商品详情技能）；评论情感分析（用亚马逊评论技能）；以图搜款（用图片搜索技能）；对扁平商品列表的聚合统计。
## 核心概念
1. **单轮单问题**：`prompts` 是数组但只支持 **1 个元素**，每次调用发送 1 个问题并返回 1 个回答，不要传入多个元素。
2. **跨调用无上下文**：每次调用都是全新 Alexa 会话。追问时 agent 须总结上一轮回答（关键推荐、ASIN、相关上下文），与新问题拼接后作为 `prompts[0]` 发起新请求。
3. **可选页面上下文 `url`**：仅在需要把对话锚定到**具体**亚马逊页面（分类页、搜索结果页、商品详情页）时传入。不要传 `https://www.amazon.com/` 这类首页 URL——它不提供有用上下文。无具体页面时省略 `url`。
4. **两种输出格式**：
- `markdown`（默认）：一份可读 Markdown 报告，包含问题、Alexa 回答、推荐商品分组、可继续追问的问题。
- `json`：`data` 下的结构化数组，每项含 `prompt`、`content`、`products`（分组推荐）、`followUpQuestions`、`screenshot`。
`resultsNum` 为 Alexa 实际答复的对话轮次；为 `0` 表示 Alexa 未对该输入产生可用回答。
## 调用方式
- **API 端点**：`POST /amazon/alexaSearch`（完整参数/响应/错误码见 `references/api.md`）
- **Python 脚本**：`python scripts/amazon_alexa_search.py '<JSON 参数>' [--inline]`
- **成本约束**：本工具会消耗积分；同一会话同一参数组合默认只调用一次，脚本带 24h 本地缓存。失败/空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探；需要继续检索时先向用户说明会产生额外消耗。
**输出策略（脚本默认行为）**：
- **始终**将完整响应写入 `<cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-amazon-alexa-search-<timestamp>.json`（`<cwd>` 为脚本执行时的工作目录，在 Claude Code 里即当前项目目录；`<session>` 取自环境变量 `SESSION_ID`，按用户任务自动聚合；**禁止写入 /tmp**，当前目录不可写则报错）
- 响应体 ≤ 8 KB：落盘后把完整 JSON 打印到 stdout
- 响应体 > 8 KB：落盘后 stdout 只输出摘要（顶层字段、常见计数如 `total`/`costToken`、最大列表字段的长度 + 前 3 条样本）
- 加 `--inline` 强制全量打印到 stdout（同样落盘）
**读数据建议**：先看摘要判断是否足够；需要具体字段时优先用 `jq` 或 `ConvertFrom-Json` 从保存的 json 文件按需抽取，避免整份 JSON 进入上下文。
## 使用示例
**1. 单轮购物提问**
```json
{
"prompts": ["best wireless earbuds for running on Amazon US under $100"]
}
```
**2. 追问（agent 总结上文后重新提问）**
首次调用：
```json
{
"prompts": ["best electric kettle on Amazon US"]
}
```
第二次调用（agent 总结上一轮回答并拼接追问）：
```json
{
"prompts": ["Previously Alexa recommended: 1) Cosori Electric Kettle (B07T1KY5TZ, $35.99, 4.7★), 2) Mueller Ultra Kettle (B09KC7D3HR, $29.97, 4.5★). Now compare these two on noise level and boil time."]
}
```
**3. 锚定到分类页的问题**
```json
{
"prompts": ["What are the most popular picks on this page?"],
"url": "https://www.amazon.com/s?k=electric+kettle"
}
```
**4. 结构化输出便于下游提取**
```json
{
"prompts": ["best gift ideasreferences/linkfox-amazon-opportunity-report-by-keyword.md
--- name: linkfox-amazon-opportunity-report-by-keyword description: 按关键词查询亚马逊商业洞察报告，包含市场潜力、产品特征、用户评论、人群画像、搜索趋势及定价分析。 --- # 亚马逊-机会报告（Amazon Market Opportunity Report） 本技能用于按关键词生成亚马逊商业洞察报告，帮助卖家基于数据做出选品与市场进入决策。参数与响应字段详见 [references/api.md](references/api.md)。 ## 能力边界 ### ✅ 能力范围 - 按关键词生成亚马逊商业洞察报告，基于实时亚马逊数据由 AI 分析六大维度：市场潜力、产品特征、用户评论、客户画像、搜索趋势、定价分析。 - 报告以结构化 Markdown 文档形式交付，作为选品与市场进入的决策支持。 ### ❌ 边界与限制 - **仅支持美国站**：当前 `site` 仅支持 `US`（美国市场），用户请求其他站点时需告知本工具暂不支持。 - **非结构化输出**：返回 Markdown 报告，而非结构化 JSON 数据；不能与数据查询工具配合做二次聚合分析。 - **生成耗时**：报告涉及 AI 分析，耗时长于普通数据查询。 - **快照数据**：报告反映生成时点的数据，不会持续更新。 - **不在范围内**：实时关键词排名追踪（用 ABA 或 SIF 工具）；单品详情查询（用商品详情工具）；历史价格追踪（用 Keepa）；指定 ASIN 的评论级分析（用评论工具）；广告/PPC 策略。 ## 核心概念 本工具通过分析亚马逊关键词的六大核心维度，生成综合商业洞察报告： 1. **市场潜力（Market Potential）**：搜索量、需求趋势与增长机会。 2. **产品特征（Product Characteristics）**：常见商品属性、材质、功能。 3. **用户评论（User Reviews）**：客户情感、痛点与满意度驱动因素。 4. **客户画像（Customer Profile）**：买家人群特征、偏好与行为模式。 5. **搜索趋势（Search Trends）**：关键词热度走势与季节性。 6. **定价分析（Pricing Analysis）**：价格分布与竞争价格格局。 报告由 AI 基于实时亚马逊数据生成，以结构化 Markdown 文档交付。它是用于决策支持的快照分析，而非实时监控工具。 ## 调用方式 - **API 端点**：`POST /amazon/opportunity/reportByKeyword`（完整参数/响应/错误码见 `references/api.md`） - **Python 脚本**：`python scripts/amazon_opportunity_report.py '<JSON 参数>' [--inline]` - **成本约束**：本工具会消耗积分；同一会话同一参数组合默认只调用一次，脚本带 24h 本地缓存。失败/空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探；需要继续检索时先向用户说明会产生额外消耗。 **输出策略（脚本默认行为）**： - **始终**将完整响应写入 `<cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-amazon-opportunity-report-by-keyword-<timestamp>.json`（`<cwd>` 为脚本执行时的工作目录，在 Claude Code 里即当前项目目录；`<session>` 取自环境变量 `SESSION_ID`，按用户任务自动聚合；**禁止写入 /tmp**，当前目录不可写则报错） - 响应体 ≤ 8 KB：落盘后把完整 JSON 打印到 stdout - 响应体 > 8 KB：落盘后 stdout 只输出摘要（顶层字段、常见计数如 `total`/`costToken`、最大列表字段的长度 + 前 3 条样本） - 加 `--inline` 强制全量打印到 stdout（同样落盘） **读数据建议**：先看摘要判断是否足够；需要具体字段时优先用 `jq` 或 `ConvertFrom-Json` 从保存的 json 文件按需抽取，避免整份 JSON 进入上下文。 ## 使用示例 **1. 基础商业洞察报告** ``` 帮我搜索美国站，关键词是 hair mousse travel size 的商业洞察报告 ``` **2. 细分品类调研** ``` 帮我生成美国站关键词 magnetic shelves for whiteboard 的商业洞察报告 ``` **3. 趋势选品** ``` 我想了解美国站 solar power ac unit 这个关键词的商业洞察，帮我生成报告 ``` ## 展示规则 1. **直接呈现报告**：API 在 `stdout` 字段返回 Markdown 格式报告，原样展示给用户。 2. **不做主观建议**：呈现 AI 生成的分析，不添加自己的商业建议。 3. **说明数据范围**：提醒用户报告基于时点快照，作为决策参考。 4. **错误处理**：查询失败时，依据 `msg` 字段说明原因，并建议检查关键词或重试。 5. **不支持二次分析**：本工具的输出不能作为数据查询工具的输入做进一步处理，若用户尝试需告知限制。 ## 用户表达与场景速查 **适用** —— 关键词级别的综合市场分析： | 用户说 | 场景 | |--------|------| | "帮我分析这个关键词的市场机会" | 市场机会评估 | | "给 XX 生成一份市场洞察报告" | 完整洞察报告 | | "XX 的竞争格局如何" | 竞争与定价分析 | | "XX 产品的消费者画像" | 客户行为洞察 | | "XX 这个关键词值不值得做" | 市场进入评估 | | "选品报告"、"商业洞察" | 中文市场调研请求 | 不适用场景见上方【能力边界】。 **边界判断**：当用户提到"市场分析"或"选品调研"时，若希望获得关键词市场机会的整体多维度概览，则适用本技能；若需要具体数据点（精确销量、单品详情、关键词历史排名），应引导至对应专项工具。 ## 解决认证和积分问题 发生以下异常情况时，采用以下措施来处理： ### 异常情况 - **未配置 API Key**：环境变量未配置 `LINKFOX_AGENT_API_KEY`，也未配置 `LINKFOXAGENT_API_KEY`。 - **响应 401 或 402 状态码** - **响应提示积分或余额不足**：消息含"积分余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值"，或类似含义的内容。 ### 措施 - 优先采用 skill 内的 onboarding.md 引导解决问题。 - 如找不到 onboarding.md 文件，则加载 /linkfox
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AionUi
Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!
MCPOPENCLAW
Github ReposUpdated 6mo agoRank 70
activepieces
AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
OPENCLAW
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cherry-studio
AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants.
MCPOPENCLAW
Github ReposUpdated 7mo agoRank 70
CopilotKit
The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular
OPENCLAW
Machine-readable data
The same record, as JSON, for agents and crawlers.
- Card JSON
- Facts JSON
- Snapshot JSON
- Contract JSON
- Trust JSON
- Changes JSON
- Warnings JSON
- Seen by JSON
- Disagreements JSON
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"category": "vendor",
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"events": [
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