sealeap-amazon-product-targeting
Research, diagnose, and draft Amazon Ads ASIN and category product-targeting plans that complement keyword targeting, including audience expansion, competitor and category traffic, cross-sell, upsell, self-defense, negative targeting, placement analysis, and single-variable exper
供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
リサーチ Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add xjli360/sealeap-amazon-ad-skills --skill sealeap-amazon-product-targeting
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
要レビュー
Permission surface may require sandboxing
GitHub 品質
16
59/100 品質 · 71/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Permission surface may require sandboxing · Low GitHub adoption signal
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 16
リポジトリ活動
スター 16、フォーク 1
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add xjli360/sealeap-amazon-ad-skills --skill sealeap-amazon-product-targeting
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
shell or command execution, filesystem or document access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
- GitHub adoption: 16 GitHub stars
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- 検索ソース
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add xjli360/sealeap-amazon-ad-skills --skill sealeap-amazon-product-targeting
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 63/100
- 監査
- 75/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add xjli360/sealeap-amazon-ad-skills --skill sealeap-amazon-product-targeting使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
Agent セーフティ v2
43/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- Permission surface may require sandboxing
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install xjli360-sealeap-amazon-product-targetingAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20sealeap-amazon-product-targeting%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20sealeap-amazon-product-targeting%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use sealeap-amazon-product-targeting in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20sealeap-amazon-product-targeting%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting/install
Install command: npx skills add xjli360/sealeap-amazon-ad-skills --skill sealeap-amazon-product-targeting
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting/install
LLM テキスト形式
/api/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=sealeap-amazon-product-targeting&limit=3
Agent プロンプト
Use sealeap-amazon-product-targeting for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting/install, then install with: npx skills add xjli360/sealeap-amazon-ad-skills --skill sealeap-amazon-product-targetingRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting
LLM テキスト
/api/registry/manifest/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting?format=text
インストール別名
/api/registry/install/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20sealeap-amazon-product-targeting%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Research agents
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
リサーチ Agent
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 59/100
先にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、リサーチ Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
修正GitHub スター 16
スター/フォーク活動
修正スター 16、フォーク 1; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
- GitHub adoption: 16 GitHub stars
- Stars/forks activity: 16 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Operate local tools
Local desktop
I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
概要
--- name: sealeap-amazon-product-targeting description: Research, diagnose, and draft Amazon Ads ASIN and category product-targeting plans that complement keyword targeting, including audience expansion, competitor and category traffic, cross-sell, upsell, self-defense, negative targeting, placement analysis, and single-variable experiments. Use for 商品投放, ASIN 定向, 品类定向, Product Targeting, 关键词引流遇到瓶颈, 关联流量, 互补品/替代品, 竞品详情页抢流量, 自家 ASIN 防御, Best Sellers/New Releases 候选, 自动与手动广告联动, or the local file named 如何提升关键词引流效率. Default to research and draft; verify current marketplace capabilities and never mutate live campaigns without explicit human approval. ---
# Amazon Ads 商品投放 · ASIN/品类定向与关键词联动
## 目标
把商品投放从“找一批竞品 ASIN 去打”升级为一条可复核的流量设计链:先还原商品与消费者任务,再识别关键词覆盖不到的商品页、类目节点、互补/替代和自家详情页流量,形成候选池,最后用独立 Campaign/Ad Group 做单变量验证。
源文件名与实际内容不一致:文件名是《如何提升关键词引流效率?》,但 39 页课件实际标题和正文均为《商品投放实用案例分享》。本 Skill 以实际内容为准,并保留关键词与商品投放联动部分。先读 [references/source-and-guardrails.md](references/source-and-guardrails.md)。
## 不可妥协的边界
- 商品投放包括课程中的品类定向和 ASIN 定向;“扩展商品投放”、细化条件、否定能力、广告位和支持广告产品均以当前 marketplace 控制台/API 为准。 - 课件中标为“第三方卖家意见”的 3WCS、榜单分级、欧洲站贴标签、日本站反查词和阻力带案例只能作为 `SELLER_HYPOTHESIS`,不能写成 Amazon 官方机制。 - 不声称商品投放会让系统“收录关键词”、增加自然排名或给 ASIN 贴上确定标签。只观察可测的曝光、点击、订单、流量位置和利润变化。 - 不因为竞品是 FBM、自家是 FBA 就认定一定更有竞争力;必须比较当前价格、配送承诺、评分、评价量、变体、优惠和商品匹配。 - 不复制竞品文案、素材、商标表达或虚构比较优势;只使用公开商品事实与合法定向能力。 - `store_id`、profile、ASIN 或 marketplace 不等于授权。读取与写入都必须绑定当前验证的服务端账户范围。 - 不使用固定“点击 N 次无单”否定阈值。按利润、流量、归因窗口和统计证据定义停止规则。 - 默认只读和草案。任何 target、negative target、bid、budget、placement、status 或结构变更必须逐项人工确认。
## 先声明模式
1. `RESEARCH`:只读构建流量地图与候选池;默认; 2. `DIAGNOSE`:诊断现有商品投放; 3. `DRAFT`:生成分层结构与单变量实验; 4. `RELEASE_PREP`:生成审批卡、旧值/新值、护栏和回退; 5. `APPROVED_WRITE`:只执行用户本轮明确批准的一个动作,写后复读。
## 核心工作流
### 1. 锁定对象、目标和基线
记录:
- 已验证 seller、marketplace、广告 profile、广告产品、ASIN/SKU 与父子体; - 目标只能选一个:`扩大覆盖 / 突破关键词瓶颈 / 类目节点 / 细分人群 / 交叉销售 / 升级销售 / 自家防御 / 竞品进攻`; - 当前关键词、自动和商品投放结构及近 7/14/30 天表现; - 贡献毛利、盈亏线、库存、Featured Offer、价格/优惠、评价与配送; - 基线窗口、归因窗口、当前变更和季节事件。
缺少明确目标时先输出 `NEEDS_DATA`,不要把七种场景全部混在一个 Campaign。
### 2. 建立商品事实与 3WCS 假设表
用 [references/use-cases-and-selection.md](references/use-cases-and-selection.md) 建立:
```text What: 商品身份、功能、特性、材质、颜色、尺寸、售卖方式 Who: 真实购买对象与购买任务 Where: 使用场景 Competitor: 同需求、同价格带、可替代的竞品 Substitute: 关联、互补或替代商品 ```
3WCS 来自第三方卖家观点。每一项都要绑定商品事实、账户查询或市场观察证据;不能凭想象填人群与场景。
### 3. 还原当前流量结构
至少获取:
- Campaign / Ad Group / Targeting / Search Term / Placement 报告; - advertised product 与 purchased product 维度; - 当前自动投放、手动关键词、手动商品投放及 negative targeting; - 搜索结果与详情页的当前可见广告/自然位置观察; - Brand Analytics、Search Query Performance 或账户可用的一方查询证据; - 当前 Best Sellers / New Releases、类目节点与候选 ASIN 前台事实。
按 `搜索流量 / 商品详情页 / 类目节点 / 互补 / 替代 / 自家 / 竞品` 聚合曝光、点击、花费、订单、销售和贡献利润。不要把单个低样本 ASIN 当成稳定规律。
### 4. 选择一个应用场景
课件给出七种商品投放场景:扩大覆盖、绕开关键词瓶颈、类目节点、细分人群、交叉/升级销售、自家防御、竞品进攻。具体选择器见 [references/use-cases-and-selection.md](references/use-cases-and-selection.md)。
一轮只选择一个主场景。若同时存在防御和进攻需求,拆成不同 Campaign、预算和实验卡。
### 5. 建立候选 ASIN/品类池
候选来源可以包括:
- 已有自动或商品投放中真实出单/高质量点击的 ASIN; - purchased product 与 search term 关联出的商品; - 当前类目、榜单和新品榜中的相关 ASIN; - 自家变体、配件、升级款与互补商品; - 高自然排名目标的公开观察; - 关键词流量研究中的互补/替代主题。
每个候选记录:
```text candidate / source / relationship / customer_task / relevance / price_delivery_rating_gap / observed_traffic / account_performance / profit_ceiling / risk / evidence_ids / freshness ```
候选分为:
- `TIER_1_TESTABLE`:相关、可竞争、有账户或市场证据; - `TIER_2_EXPLORE`:相关但数据不足,只能小预算探索; - `EXCLUDE`:不相关、明显不可竞争、无流量或合规风险。
### 6. 设计品类与 ASIN 定向
#### 品类定向
- 只使用当前控制台实际提供的品牌、价格、评分、配送或其它细化条件; - 记录细化前后覆盖范围,避免“精准”到没有曝光; - 类目节点必须与商品任务相关,不能只因流量大就投。
#### ASIN 定向
- 自家防御、竞品进攻、互补、替代与升级分别建组; - 拆开强竞品、可竞争竞品与探索候选; - “扩展商品投放”若当前可用,单独建组并标明系统可能扩展到替代/互补商品; - 搜索结果页曝光位置是竞价与系统匹配结果,不作展示保证。
### 7. 与关键词和自动投放联动
读取 [references/keyword-product-linkage.md](references/keyword-product-linkage.md),采用三轨结构:
```text 自动投放:发现查询与 ASIN,验证基础关联 手动关键词:精细控制搜索意图、排名与品牌防御 手动商品投放:覆盖详情页、类目、互补/替代、进攻与防御 ```
迁移规则:
1. 从自动/历史报告发现候选; 2. 验证商品与消费者任务相关性; 3. 候选 ASIN 单独进入手动商品投放; 4. 对候选 ASIN 反查到的词仍需一方查询/账户数据验证后才进入手动关键词; 5. 不在原活动立即否定,除非存在明确重复竞价问题且有证据; 6. 保留源、目的、日期与去重策略。
### 8. 否定与清理
先按当前广告产品确认支持的否定类型。候选否定必须有:
- 不相关商品事实;或 - 可复核的长期低质量流量与足够样本;或 - 明显不可竞争且不符合实验目的;或 - 品牌/商品合规风险。
将“否定整个品牌”和“否定单个 ASIN”分开评估。若同品牌仍有相关、可竞争的商品,不做整品牌否定。
### 9. 生成单变量实验卡
一张卡只允许一个 `store + campaign + unique ad group + main variable`,并写:
- 主场景、候选与关系类型; - 来源和证据 ID; - 当前基线与唯一动作的新旧值; - 预算上限、bid/placement 护栏; - 冻结的关键词、Listing、价格、优惠和其它 target; - 成功、停止、回退和归因等待; - 人工确认状态。
可以运行:
```bash python3 scripts/targeting_plan_check.py --input references/targeting-plan.example.json ```
脚本只做静态结构校验,不验证 ASIN 存在性、实时资格或经济性。
### 10. 审批与写后验证
进入 `RELEASE_PREP` 后展示 profile、campaign、ad group、target/negative target、旧值、新值、最大花费、证据和回退。只有用户本轮明确批准后执行。
写后复读目标状态与控制台结果;请求接受不等于已经开始稳定投放。
## 必须交付
按 [references/output-contract.md](references/output-contract.md) 输出:
- 授权、口径、商品事实和当前三轨流量地图; - 单一应用场景和候选池证据; - ASIN/品类/细化/否定草案; - 自动、关键词与商品投放的迁移/去重关系; - 单变量实验、花费护栏、回退和审批对象; - `DRAFT`、`READY_FOR_REVIEW`、`APPROVED` 或 `HOLD`。
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月23日
- 公開日
- 2026年8月23日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
sealeap-amazon-product-targeting 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
sealeap-amazon-product-targeting: Research, diagnose, and draft Amazon Ads ASIN and category product-targeting plans that compl... 16 stars https://www.openagentskill.com/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for sealeap-amazon-product-targeting: https://www.openagentskill.com/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting?ref=x Install: npx skills add xjli360/sealeap-amazon-ad-skills --skill sealeap-amazon-product-ta...
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- xjli360
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は xjli360 に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting)
[](https://www.openagentskill.com/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting)
[](https://www.openagentskill.com/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/xjli360-sealeap-amazon-product-targeting)作者
xjli360
@xjli360
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 16
- 品質スコア
- 32/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月23日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
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- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 16修正
- スター/フォーク活動スター 16、フォーク 1; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません修正
- 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, network or browser surface情報
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