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Amazon-Skills

作者 nexscope-ai · nexscope-ai/Amazon-Skills

亞馬遜賣家技能組合——關鍵字研究、競品分析、商品清單稽核——專為 Claude Code、Cursor、Windsurf 和 Codex 打造。

Amazon Skills 為賣家提供專注的工具組合:針對亞馬遜 SEO 的關鍵字研究、含 BSR/評價數量脈絡的競品分析、標記政策與轉換問題的商品清單稽核,以及 PPC 策略提示詞。透過 SKILL.md 格式支援跨 Agent 使用。

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~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "amazon-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills",
        "~/.claude/skills/Amazon-Skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "amazon-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills",
        "~/.claude/skills/Amazon-Skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "amazon-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills",
        "~/.claude/skills/Amazon-Skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "amazon-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills",
        "~/.claude/skills/Amazon-Skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "amazon-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills",
        "~/.claude/skills/Amazon-Skills"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用伺服器物件陣列,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "amazon-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills",
          "~/.claude/skills/Amazon-Skills"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

claude mcp add amazon-skill -- git clone https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills ~/.claude/skills/Amazon-Skills

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: Amazon-Skills

如何為新商品清單進行亞馬遜關鍵字研究

👤 正在上架商品、需要關鍵字地圖的賣家 ⏱ ~45 min intermediate

何時使用: 上架前或重新上架時;需要依搜尋意圖整理的根關鍵字與長尾關鍵字。

前置條件
  • 已安裝技能 — git clone https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills ~/.claude/skills/amazon-skills
步驟
  1. 定義種子詞
    針對「reusable silicone food bags」進行亞馬遜關鍵字研究。請給我依搜尋意圖分類的根關鍵字、長尾關鍵字與屬性修飾詞。✓ 已複製
    → 帶有意圖標籤的分層關鍵字地圖
  2. 依價值排序
    依預估搜尋量與競爭程度排序,並標記任何疑似受限的詞彙。✓ 已複製
    → 帶有受限標記的排序清單
  3. 套用至商品清單
    將前 12 個關鍵字對應至標題、賣點與後台搜尋詞(250 字元限制)。✓ 已複製
    → 逐欄位的配置建議

結果: 已對應至各商品清單欄位的關鍵字地圖,可直接上傳使用。

注意事項
  • Claude 猜測搜尋量數字 — 要求方向性分類(高/中/低)而非具體數字;若需精確數據,請用 Helium10/Jungle Scout 驗證
搭配使用: ecommerce-skill

稽核某關鍵字下排名前 5 的競品

👤 正在進入既有類別的賣家 ⏱ ~40 min intermediate

何時使用: 即將上架,想了解「優質商品清單」的樣貌。

步驟
  1. 擷取前幾名結果
    針對關鍵字「silicone food storage bags」,分析前 5 個自然排名商品:價格、BSR、評價數量、評分、主圖風格、賣點撰寫模式。✓ 已複製
    → 含差異化洞察的競品比較表
  2. 找出你的切入點
    這 5 個競品共同的弱點是什麼?在哪裡可以差異化,同時避免陷入價格戰?✓ 已複製
    → 具體的差異化角度建議

結果: 以類別現況為依據的商品定位切入點。

注意事項
  • 評價數量與 BSR 為幻覺數據 — 要求提供商品網址;拒絕接受沒有 ASIN 連結的數字

稽核現有商品清單並產出修正清單

👤 現有商品清單表現不佳的賣家 ⏱ ~30 min beginner

何時使用: 商品已上架、流量尚可,但轉換率偏低。

步驟
  1. 貼上商品清單
    稽核以下商品清單:[貼上標題/賣點/商品描述/圖片]。標記政策風險、轉換阻礙、關鍵字缺口。✓ 已複製
    → 逐欄位的問題清單與嚴重程度
  2. 排定優先順序
    依預期效益與所需工作量排序,列出前 5 項。✓ 已複製
    → 排序後的修正清單

結果: 一份適合單次衝刺完成的商品清單修正項目。

為新品上架草擬 Sponsored Products 策略

👤 從零開始跑 PPC 的賣家 ⏱ ~30 min intermediate

何時使用: 商品剛上架,需要一個合理的初始 PPC 架構。

步驟
  1. 廣告活動架構
    設計廣告活動架構:自動探索、精確探索、廣泛研究、商品定向。總預算 $30/天的分配方式。✓ 已複製
    → 各廣告活動的預算與比對類型配比
  2. 否定關鍵字
    從第一天起,否定關鍵字清單應放入哪些詞彙?✓ 已複製
    → 初始否定關鍵字清單

結果: 一個第一天就不會亂燒錢的初始 PPC 架構。

注意事項
  • 精確比對放得太廣 — 先用自動廣告探索,再將有轉換的詞彙升級至精確比對

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

amazon-skill + ecommerce-skill

ecommerce-skill 涵蓋跨平台電商;Amazon 技能補充亞馬遜平台的深度細節

先用 ecommerce-skill 驗證商品,再用 amazon-skill 深入亞馬遜平台的具體細節。✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
Keyword research - 上架前 Claude tokens
Competitor analysis - 進入新類別時 Claude tokens
Listing audit - 現有商品清單需要優化時 Claude tokens
PPC strategy - PPC 上架時 Claude tokens

成本與限制

運行它的成本

API 配額
每次呼叫 Token 數
完整研究約 10-20k
費用
免費
提示
若需精確搜尋量數字,請搭配 Helium10/Jungle Scout;本技能負責策略層面,而非搜尋量數據。

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存: 不需要任何憑證
資料出站: 提示詞會送至 Claude

故障排查

常見錯誤與修復

Keyword volumes feel invented

要求方向性分層,而非具體數字。再用外部工具驗證。

Listing audit misses Amazon policy issues

稽核前,先將你所在類別最新的亞馬遜商品規範作為背景資料貼入提示詞

替代方案

Amazon-Skills 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
ecommerce-skill你在多個平台上販售商品亞馬遜平台的深度細節較少
Helium 10 / Jungle Scout你需要確定性的市場資料需付費,且無法在 Claude Code 內使用

更多

資源

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