Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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亚马逊选品 之 Listing全维度穿透分析报告 加上 全品类分析 ，关键词分析，差评分析 ，市场调研 等等。codex/claude code agent skill, amazon sorftime MCP/西柚mcp/sif mcp/卖家精灵sellersprite 智能体skill. 亚马逊跨境电商skill工具集。
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|---|---|
| 2026-08-05 | 661 |
| 2026-08-13 | 700 |
| 2026-08-18 | 726 |
| 2026-08-19 | 732 |
| 2026-08-20 | 736 |
| 2026-08-21 | 741 |
| 2026-08-22 | 744 |
| 2026-08-23 | 747 |
| 2026-08-24 | 753 |
| 2026-08-25 | 758 |
| 2026-08-26 | 771 |
| 2026-08-27 | 776 |
| 2026-08-28 | 783 |
| 2026-08-29 | 785 |
| 2026-08-30 | 793 |
| 2026-08-31 | 796 |
| 2026-09-01 | 798 |
| 2026-09-02 | 802 |
| 2026-09-03 | 803 |
| 2026-09-04 | 810 |
| 2026-09-05 | 813 |
| 2026-09-06 | 815 |
| 2026-09-07 | 818 |
| 2026-09-08 | 825 |
| 2026-09-09 | 833 |
| 2026-09-10 | 840 |
| 2026-09-11 | 848 |
| 2026-09-12 | 851 |
| 2026-09-13 | 854 |
| 2026-09-14 | 861 |
| 2026-09-15 | 872 |
| 2026-09-16 | 878 |
| 2026-09-17 | 883 |
| 2026-09-18 | 889 |
| 2026-09-19 | 892 |
| 2026-09-20 | 894 |
| 2026-09-21 | 896 |
| 2026-09-22 | 898 |
| 2026-09-23 | 901 |
| 2026-09-24 | 906 |
| 2026-09-25 | 910 |
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| 2026-09-29 | 921 |
| 2026-09-30 | 923 |
| 2026-10-01 | 924 |
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| 2026-10-10 | 959 |
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| 2026-10-18 | 988 |
| 2026-10-19 | 995 |
| 2026-10-20 | 1001 |
| 2026-10-21 | 1006 |
| 2026-10-22 | 1009 |
| 2026-10-23 | 1013 |
| 2026-10-24 | 1017 |
| 2026-10-25 | 1021 |
| 2026-10-26 | 1025 |
| 2026-10-27 | 1030 |
| 2026-10-28 | 1037 |
| 2026-10-29 | 1048 |
| 2026-10-30 | 1052 |
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| 2026-11-01 | 1056 |
| 2026-11-02 | 1062 |
| 2026-11-03 | 1066 |
| 2026-11-04 | 1075 |
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+141 stars this month
Momentum
74.0
growth rate 3.66%/day
# Amazon Sorftime MCP Skills - 亚马逊竞品分析与品类选品工具
基于 Sorftime，Sif，卖家精灵，西柚等MCP 服务和 Agent Skills 的亚马逊分析工具集。
感谢大家支持项目，其实我开发了100个skill给大家了： https://agents.liangdabiao.com/
如果没有key， 也可以试试我这个： https://github.com/liangdabiao/Amazon-Skills-Liang
## 项目简介
本项目配置了 Sorftime、Sif、西柚洞察、卖家精灵等跨境电商数据服务的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，并开发了九个核心技能：
| 技能 | 分析对象 | 命令 | 用途 |
|------|----------|------|------|
| `amazon-analyse` | 单个Listing | `/amazon-analyse {ASIN} {SITE}` | 竞品Listing全维度穿透分析 |
| `category-selection` | 整个品类 | `/category-select "{品类}" {SITE}` | 品类自动化选品分析 |
| `keyword-research` | 关键词词库 | `/keyword-research {ASIN} {SITE}` | 关键词深度调研与8维智能分类 |
| `review-analysis` | 用户评论 | `/review-analysis {ASIN} {SITE}` | 评论深度分析与痛点挖掘 |
| `product-research` | 选品深度调研 | `/product-research "{产品关键词}" {SITE}` | LLM驱动的选品深度调研与决策 |
| `sif-amazon-research` | 综合电商研究 | `/sif-amazon-research` | 基于Sif MCP的亚马逊市场验证、竞品分析、流量诊断、关键词策略、广告审查、发布评估与增长优化 |
| `xiyou-insight` | 竞品流量与广告 | `/xiyou-insight` | 基于西柚MCP的7大场景分析：广告监控、流量缺口、竞品拆解、新品推广、广告预算、关键词库 |
| `sellersprite-amazon-research` | 全链路数据调研 | `/product-research`, `/market-analysis`, `/competitor-analysis`, `/keyword-research`, `/listing-optimizer`, `/traffic-analysis`, `/opportunity-finder`, `/review-insights`, `/pricing-strategy`, `/ad-optimizer` | 基于卖家精灵MCP的43个工具完成选品分析、关键词研究、竞品监控、市场分析、定价策略、评论分析、广告优化、流量分析、Listing优化和蓝海机会挖掘 |
| `amazon-listing-builder` | Listing打造与优化 | `/listing-builder`, `/listing-title`, `/listing-bullets`, `/listing-aplus`, `/listing-st`, `/alexa-qa`, `/listing-audit` | 基于Cosmo语义算法+Alexa/Rufus对话式购物趋势的八步工作流，从词库到QA全链路打造爆款Listing |
### 核心功能
#### Listing级别分析 (amazon-analyse)
- **竞品Listing分析**: 自动获取产品详情、评论、关键词、趋势数据
- **关键词分析**: 流量来源、竞品布局、长尾词挖掘
- **评论情感分析**: 优势聚类、痛点识别、改进建议
- **跨平台分析**: TikTok带货视频、达人分析、1688采购成本
#### 品类级别分析 (category-selection)
- **市场大盘分析**: Top100产品数据 + 统计指标
- **五维评分模型**: 市场规模、增长潜力、竞争烈度、进入壁垒、利润空间
- **可视化报告**: Markdown + Excel + HTML 三种格式
#### 关键词深度调研 (keyword-research)
- **海量词库采集**: 通过 Sorftime API 采集 1500+ 关键词
- **8维智能分类**: 否定词、品牌词、材质词、场景词、属性词、功能词、核心词、其他
- **广告策略指导**: 否定词清单、精准匹配组、场景广告组、广泛匹配组
- **多格式输出**: Markdown 报告、CSV 词库、HTML 仪表板
#### 评论深度分析 (review-analysis)
- **6维痛点分析**: 电子模块故障、结构/组装问题、设计/功能缺陷、外观/材质问题、描述不符、服务/物流问题
- **服务维度细分**: 收到二手/瑕疵品、配件缺失、退换货困难、客服问题、物流问题
- **双轨解决方案**: 产品改进建议 + 客服话术/Listing优化
- **风险预警**: 二手/瑕疵品阈值警告（>5%危险）、服务问题自动预警
- **原始数据保存**: SSE 响应、解析数据、结构化分析 JSON
#### 选品深度调研 (product-research)
- **LLM 驱动**: 分析、洞察、决策全部由 LLM 完成
- **交互式执行**: 逐步推进，用户可中途干预
- **轻量脚本**: 仅用于 API 调用和 Dashboard 渲染
- **简化数据**: 不用复杂的 unified payload 结构
- **完整流程**: 信息收集 → 数据采集 → 属性标注 → 交叉分析 → 竞品与 VOC → 评估决策 → 报告输出
- **多格式输出**: Markdown 完整报告、结构化数据、可视化看板
#### Sif亚马逊研究 (sif-amazon-research)
- **市场机会研究**: 关键词或类目方向分析
- **市场验证**: 关键词 + 候选ASIN可行性评估
- **竞品分析**: 竞品ASIN增长路径与流量来源
- **关键词布局**: 主词、长尾词、词根结构、缺失词分析
- **发布评估**: 产品是否值得推广决策
- **发布后反馈**: 持续优化或停止建议
- **增长优化**: 扩展已验证的流量和关键词
- **流量/广告诊断**: 流量或广告表现变化的根因分析
**核心工作流程**:
1. 定义决策类型：进入/不进入、发布/不发布、扩量/优化/停止、根因诊断
2. 收集Sif证据：市场需求、竞争格局、流量结构、销售趋势、广告表现
3. 交叉验证证据，区分已确认发现与假设
4. 输出商业决策：包含置信度、证据链、风险、缺失数据和后续验证行动
#### 西柚洞察分析 (xiyou-insight)
- **实时广告监控**: 小时级排名监控、广告投放效果分析
- **流量缺口发现**: 多ASIN对比、高性价比关键词挖掘
- **竞品打法拆解**: 关键词布局、流量结构、广告策略分析
- **新品推广优化**: 流量阶段判断（稀疏期→震荡期→稳定期）、异动关键词监控
- **广告预算透视**: 广告类型分布、核心关键词识别、预算推断
- **关键词库搭建**: 反查竞品流量词、以词找词、智能分类
- **7大场景工作流**: 每个场景都有完整的MCP工具组合和分析流程
**7大工作场景**:
| 场景 | 功能 | 参数 |
|------|------|------|
| 广告监控 | 小时级排名监控、广告投放效果 | `--scenario ad_monitoring --asin --site --keyword` |
| 流量缺口 | 找到竞品有排名但自身没有的关键词 | `--scenario traffic_gap --own_asin --competitor_asins --site` |
| 竞品分析 | 精准拆解竞品流量及广告策略 | `--scenario competitor_analysis --asin --site` |
| 新品推广 | 分析流量阶段，把握异动关键词 | `--scenario new_product --asin --site` |
| 广告预算 | 透视竞品广告策略和预算 | `--scenario ad_budget --asin --site` |
| 关键词库 | 高效搭建关键词库 | `--scenario keyword_database --site --competitor_asins --core_keywords` |
**西柚MCP工具集**（17个API）:
- **ASIN基础**: `get_asin_info`, `get_asin_variations`, `get_asin_info_trends`
- **ASIN关键词**: `get_asin_keywords`, `get_asin_keywords_monthly`, `get_asin_keyword_rank_trends`, `Excerpt of 22,629 characters
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