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473 个由人和 Agent 共建的跨境能力仓库，按平台和场景归类。公开查看用途和数据要求；登录后可查看免费 Skill 的文件与版本，按账户权限参与协作。
该技能用于 Amazon 品牌、内容与增长分析，聚焦评价与口碑、政策变化和 Listing 诊断。它提供工作流、证据卡和第三方数据调用计划，强调合规、证据区分和写操作审批。包含一个 MCP 客户端脚本，用于安全调用 SIF、SellerSprite 和 Apify 的实时数据，但需用户授权和成本控制。
该技能用于Amazon品牌、内容与增长分析，涵盖利润模型、知识产权和运营工具。它提供证据卡和工作流，帮助将购买任务和品牌事实映射到内容与渠道，生成可验证的创意简报和增长计划。技能强调数据真实性，区分事实、估算和假设，并支持通过MCP客户端（SIF、SellerSprite、Apify）获取第三方数据，但要求严格的安全措施，如凭证仅从环境变量读取、拒绝敏感参数、限制重定向和费用授权。
该 Skill 用于 Amazon 品牌、内容与增长任务，聚焦新品启动、关键词体系、品牌与备案。它提供工作流、证据卡和第三方 MCP 数据调用脚本，强调证据驱动、区分事实与假设、写操作需授权，并包含安全防护措施。
该 Skill 用于处理 Amazon 账户、合规与风险相关任务，聚焦品牌与备案、知识产权、广告曝光等主题。它提供证据卡、场景模式和执行手册，帮助用户识别受影响账户、核对通知与证据、形成风险分级和纠正计划。可选地，它可通过 MCP 客户端调用第三方数据服务（SIF、SellerSprite、Apify）补充关键词、竞品或评论证据，但强调凭证仅从环境变量读取、不写入参数或 URL，并在调用前要求授权与费用确认。
该技能用于为亚马逊新品构建精简关键词库，从直接竞品自然排名中提炼高相关词，区分广泛与精准匹配，并依据搜索词证据持续迁移和复测。它强调证据分级（事实、估算、假设、未知），默认只读，写操作需授权，并集成第三方 MCP 数据源（SIF、SellerSprite、Apify）进行关键词与竞品研究。
该技能指导用户从明确人群出发，通过场景旅程生成产品机会线，并利用第三方 MCP 数据（SIF、SellerSprite、Apify）验证需求。脚本严格从环境变量读取凭证，拒绝在参数或 URL 中传递密钥，默认只读，写操作需授权，并限制重定向和敏感字段。
该技能用于Amazon品牌、内容与增长相关的经营经验分析，通过证据卡将购买任务和品牌事实映射到内容与渠道，生成创意简报和增长计划。它强调区分事实、估算、假设和未知项，要求写操作前展示影响并等待批准，不捏造数据，并保留去标识化边界。
该技能用于Amazon品牌、内容与增长分析，聚焦成本结构、客服工单和汇率风险，提供证据卡、执行手册和第三方MCP数据查询脚本，强调数据去标识化、证据分级和写操作审批。
该技能用于Amazon品牌、内容与增长分析，聚焦类目与节点、标题、转化率等主题，提供证据卡、工作流和第三方MCP数据查询脚本，帮助生成创意简报和增长计划。
该技能用于评估 Woot 促销活动的可行性，包括官方资格核验、账号与品牌权利审查、交易经济性计算、库存与合规风险分析，并输出 GO、条件 GO 或 NO-GO 的决策建议。它强调使用当前官方信息，禁止账号交易、虚假评论等违规行为，并要求在写操作前确认授权。
该技能为亚马逊新品提供基于证据的自然流量增长方案，涵盖从可控广告探索、关键词迁移到自然排名与订单监测的完整流程。它强调数据缺口标注、因果限制说明，并默认只读规划，要求对写操作和付费调用进行授权。技能包含一个安全的 MCP 研究客户端脚本，用于从 SIF、SellerSprite 和 Apify 获取第三方市场数据，严格从环境变量读取凭证，并实施多项安全防护。
该技能用于制定亚马逊新品推广计划，通过目标销量倒推流量、关键词订单、广告成本和现金需求，并生成 GO/CONDITIONAL GO/NO-GO 评估。它强调区分事实、估算和假设，不承诺排名，并严格限制第三方 MCP 数据的使用，要求凭证仅从环境变量读取，调用前需授权并记录证据。
该技能用于诊断亚马逊新品无法起量的原因，通过分离可售性、流量相关性、点击率、转化率、经济性和反馈质量等漏斗环节，找出承接短板并制定合规的转化与广告优化方案。它强调基于真实证据而非虚假评论或操纵手段，并集成了对第三方 MCP 数据源（SIF、SellerSprite、Apify）的安全调用流程，要求凭证仅从环境变量读取、调用前需授权并记录证据。
该技能提供亚马逊新品合规推广的阶段性方案，从高意图长尾词逐步扩展至核心词，强调真实订单验证和合规边界。包含关键词筛选、广告分层、预算控制及第三方 MCP 数据调用流程，要求凭证仅从环境变量读取，并需用户授权后才执行可能计费的操作。
该 Skill 用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦新品启动、竞价策略和手动广告，将经验判断转化为可验证的问题，识别适用前提、替代解释和可迁移的经营动作。它提供证据卡、场景模式和执行手册，并可选调用第三方 MCP 数据服务（SIF、SellerSprite、Apify）补充关键词、竞品等证据。脚本强调凭证仅从环境变量读取、拒绝在参数中传递敏感信息、禁止重定向转发凭证、调用前需 dry-run 和授权，并限制输出文件权限。整体设计注重安全边界和审批流程。
该技能用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦站外流量、品牌与备案，将经验判断转化为可验证问题，识别适用前提、替代解释和可迁移动作。它提供证据卡、执行手册和第三方 MCP 数据查询脚本，强调只读操作、凭证环境变量注入、写操作需授权，并避免捏造数据。
该技能用于处理 Amazon 新品启动、市场机会和季节性相关的 Listing 与页面操作，通过证据卡定位页面与字段问题，生成有产品事实支撑的修改草案、只读预检和结果核验计划。它强调区分事实、估算、假设和未知项，任何写操作需先展示影响并等待明确批准。技能包含一个 Python 脚本，用于安全地调用 SIF、SellerSprite 和 Apify 的 MCP 服务，凭证仅从环境变量读取，并实施严格的参数校验、敏感信息拒绝、重定向拦截和费用授权检查。
该技能用于 Amazon 品牌、内容与增长相关的分析与规划，涵盖品牌备案、图片视频、类目节点等主题。它提供证据卡、执行手册和场景模式，并包含一个可选的 MCP 数据研究脚本，用于从第三方服务获取关键词、竞品等数据。技能强调区分事实与估算、不捏造数据、写操作需授权，并将凭证通过环境变量注入。
该 Skill 提供 Amazon 新品广告冷启动的证据化诊断与方案设计，包括关键词筛选、广告组分层、预算与竞价设置、扩量与止损条件。它强调以 Amazon 官方数据和用户自有数据为准，第三方数据仅作估算，并保持执行需审批。脚本用于安全调用 SIF、SellerSprite、Apify 的 MCP 服务，凭证仅从环境变量读取，支持 schema 校验、脱敏和成本授权控制。
该技能用于对亚马逊爆款案例进行因果审计，通过测试产品创新、品牌、关键词广度、自然可见度、时机、变体、促销、退货和合规性等竞争性解释，反向分析爆款原因。它强调证据驱动，区分事实、估算、假设和未知，并支持诊断、方案草案、执行准备和已批准执行等模式。技能包含一个安全的 MCP 客户端脚本，用于从 SIF、SellerSprite 和 Apify 获取第三方数据，并严格限制凭证仅从环境变量读取，防止泄露。
该技能用于规划亚马逊新品流量结构，通过证据化诊断和单变量实验控制早期受众噪音，区分流量与产品问题。它强调数据边界、隐私安全、授权审批和回读核验，输出诊断、方案或执行草案。
该技能用于筛选和解读 2025 年亚马逊会员日广告洞察数据，并生成带护栏的三阶段（预热、活动、尾期）广告规划草案。它提供数据查询脚本、规划工作流和来源说明，强调不平均不同切片、不将历史数据作为预测，并要求在变更前进行审批和库存/利润核验。
该技能指导将亚马逊商品信息、关键词和广告素材进行本土化，强调基于事实、本地搜索证据、文化适配和政策合规，并区分翻译、本地化改写和重新创作三种处理方式，要求三重审核和单变量测试。
Diagnose and plan Amazon Japan apparel advertising with Japan-specific consumer behavior, seasonality, and ASIN lifecycle playbooks for long-lifecycle, short-lifecycle, and seasonal products. Use for 日本站服饰广告, JP apparel ads, 背包/内衣/泳装投放, ASIN 生命周期判断, 日本站新品冷启动, 品牌推广启动时机, Amazon Points, 日文功能词, 季节性备货与预热, 广告预算结构, ACOS/ROAS 诊断, 复购再营销, 或根据《亚马逊日本站服饰品类广告运营手册》输出可审批的投放方案. Default to analysis and draft; do not mutate live campaigns without explicit human approval.
分类优先采用合集任务映射，其余按名称与简介归纳：6 个平台 · 11 个场景 · 4 个合集标签。
