Community-owned capabilities
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。
该技能用于将已验证的亚马逊产品事实转化为特征-优势-收益-证明（FABP）文案，并谨慎使用感官或情感语言，适用于标题、要点、图片、A+ 模块和广告。它强调证据约束、避免无依据的夸大声明，并遵循亚马逊规则，默认提供诊断或草稿，写入前需展示变更并等待授权。
该 Skill 用于诊断 Amazon 商品不出单的根因，按流量规模、流量准确性、产品力三步排查，并结合细分市场转化率基准与自然单占比决定是否补货或停止投入。它强调区分事实、估算与假设，要求写操作前展示影响并等待授权，不捏造数据，并提示平台规则会变化需复核官方文档。
该技能用于审计和迁移亚马逊父子变体主题，确保在更新产品模板时不会破坏有效的变体关系。它提供了一套工作流程，包括冻结当前状态、下载模板、分类主题、生成映射、分批执行和回退策略，并强调区分事实与假设、默认只读、写操作需批准。
该技能用于规划并验证亚马逊 A+ 可购物集合或目录轮播的上线，强调先确认账户资格与替换影响，再基于真实目录关系设计轮播，通过移动端预览和受控实验评估价值。工作流包含资格检查、目标选择、ASIN 组织、卡片核对、预览与实验，并区分事实、估算、假设和未知项，默认只读，写操作需明确批准，同时要求备份旧内容、定义停止与回退条件。
该技能用于规划亚马逊 A+ 品牌故事或替代模块，基于已验证的品牌事实、目录导航、交叉销售角色、移动端可读性和资格要求。它强调在发布或替换品牌内容前，先确认账户中的 Brand Story 与可购物集合的关系，并区分事实、估算、假设和未知项，默认只读，写入操作需明确批准。
该技能用于审计亚马逊商品图片是否符合当前市场与类目要求，包括提交状态、移动端可读性和事实准确性。它强调基于官方规则和后台证据进行只读诊断，区分事实、估算、假设与未知项，默认不执行写入操作，任何变更需先展示影响并获得明确授权。技能提供工作流、证据台账、状态门（READY/HOLD/STOP）和交付模板，用于形成可复核的合规修复计划。
该技能用于创建有证据支持的亚马逊商品详情页简报，帮助买家和AI购物界面理解产品信息。它指导用户整理买家问题、绑定产品事实与证据、建立字段覆盖矩阵，并设计单变量实验。技能强调区分事实、估算、假设和未知项，默认只读，写入前需展示影响并等待批准，同时避免保存或输出素材来源等可追溯线索。
该技能用于将已验证的亚马逊产品事实转化为特征-优势-收益-证明（FABP）文案，并谨慎使用感官或情感语言，适用于标题、要点、图片、A+ 模块和广告。它强调证据约束、避免无依据的夸大声明，并遵循亚马逊规则，默认提供诊断或草稿，写入前需展示变更并等待授权。
该技能用于评估亚马逊新品推广的七个就绪门（产品、合规、报价、内容、库存、流量和度量），确保广告仅在页面和商业模型可承接时启动。它要求基于真实产品证据，默认只读，任何线上变更需先展示并获批准，并输出就绪评分卡、试验损失边界和广告草案。
该技能用于在 Amazon 类目合规前提下，基于真实证据设计并评估主图可识别差异的单变量实验。它强调只读诊断、区分事实与假设、不捏造数据，并要求在写入前展示影响并获得授权。工作流包括合规审计、竞品视觉矩阵、提出合法差异变量、设置对照实验，并联合 CTR/CVR/退货等指标判断结果，最终输出 READY/HOLD/STOP 状态及回退条件。
该技能用于诊断亚马逊广告有点击但转化率低的问题，通过沿曝光-点击-页面-报价-购买路径定位首个失效环节，区分流量错配、承接问题和市场变化，并强调基于真实证据、默认只读、变更前需明确授权，不保存或输出可反查线索，不复制他人内容。
该技能用于设计亚马逊商品图片构图转化测试，围绕单一买家问题、真实比例、视觉层级和移动端可读性，并执行单变量实验。它强调基于真实产品证据和当前平台规则，默认只读，任何线上变更需先展示并获批准，同时要求区分事实、估计和假设，避免误导性内容。
该技能将亚马逊客户评论、问答、退货等真实行为证据转化为以人为本的产品简报，覆盖购买任务、使用情境、功能与情绪结果、替代方案、限制条件及验证计划。它强调证据与解释分离、区分事实与假设、避免刻板印象，并默认只读，任何线上变更需先展示并获明确批准。
该技能用于构建公平的亚马逊创意团队评分卡，将设计师可控的工艺与流程质量同共享的点击率、转化率及业务结果分开评估，支持简报、评审和辅导，并强调证据、合规与实验归因。
该技能用于将熟悉的内容模式转化为合规的亚马逊附图或 A+ 实验，基于真实买家问题和产品事实进行单变量创意测试。它强调只读诊断、证据分级（事实/估算/假设/未知）、合规边界（不伪造评论或站外引流），并输出可审批、可回退的行动方案。
该技能用于将已验证的买家顾虑转化为合规的亚马逊商品附图简报，强调基于事实证据、区分事实与假设、默认只读并需明确授权才执行写入操作，同时避免伪造评论或社会证明。
该技能将高意图亚马逊搜索词转化为有证据支持的视频故事板、移动端优先字幕和受控创意变体，用于赞助品牌视频等广告。它强调区分事实与假设、默认只读、在写入前展示影响并等待批准，并包含合规和质量检查清单。
该技能用于创建和质检 AI 辅助的服饰广告创意，基于真实商品、人物和使用场景约束生成内容，并系统检查版型、颜色、肢体、Logo 与声明，最后通过单变量广告实验筛选。它强调区分事实、估算、假设和未知项，默认只读，任何写操作需明确批准，并确保所有素材有使用权。
该技能用于处理 Amazon Listing 与页面操作，聚焦现金流、FBA、发货与入库等业务场景。它提供证据卡、执行手册和场景模式，指导用户基于产品事实进行诊断、草拟修改方案、执行只读预检，并在明确授权下发布变更。技能包含一个 MCP 研究脚本，用于安全地调用第三方数据服务（如 SIF、SellerSprite、Apify），强调凭证仅从环境变量读取、不泄露密钥、执行前需授权并限制费用。整体设计注重数据真实性、边界控制和审计留痕。
该 Skill 用于 Amazon 品牌、内容与增长任务，聚焦图片与视频、运营工具和 AI 工作流。它提供证据卡、执行手册和场景模式，指导用户将购买任务和品牌事实映射到内容与渠道，形成可验证的创意简报和增长计划。Skill 强调数据边界，要求区分事实、估算、假设和未知项，不捏造数据，并在写入或调用第三方数据前获得授权。它包含一个 Python 脚本，用于安全地连接 SIF、SellerSprite 和 Apify 的 MCP 服务，通过环境变量注入凭证，执行 schema 校验、dry-run 和成本控制，并避免将敏感信息写入参数或 URL。
该技能用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦 A+ 页面，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，并输出经验假设卡、适用边界、验证计划等。强调证据分级、去标识化、不捏造数据，写操作需授权。
该 Skill 用于 Amazon Listing 与页面操作，聚焦市场机会、利润模型和竞品验证。它提供工作流、证据卡和只读预检，并包含一个安全的 MCP 客户端脚本，用于从 SIF、SellerSprite 和 Apify 获取第三方数据。脚本强调凭证仅从环境变量读取、拒绝敏感参数、防止重定向泄露，并要求显式授权和成本确认。
该 Skill 用于 Amazon Listing 诊断、政策变化和标题优化，提供证据卡、场景模式和 MCP 数据查询脚本，强调只读预检、授权审批和证据留痕。
该技能用于规划季节性亚马逊产品的多年生命周期，涵盖首年倒排、合法变体管理、季中控制、季末退出及次年复用，并强调基于真实证据、区分事实与估算、遵守亚马逊政策。技能包含一个MCP研究脚本，用于从SIF、SellerSprite和Apify获取第三方数据，脚本设计注重凭证安全、参数校验和成本控制。
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。
