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。
该技能用于建立以风险优先的亚马逊每周运营节奏，涵盖账户健康、利润、广告、库存、Listing、客户信号和产品工作。它强调先处理异常，再按固定周节奏复盘，并为每项工作绑定阈值、负责人和决策。技能提供工作流、状态判断（READY/HOLD/STOP）、执行台账和待批准动作表，要求区分事实、估算、假设和未知项，默认只读，写操作需明确批准。
该技能用于审计 Amazon Sponsored Products 广告结构，按目标、搜索词证据和单位经济性对广告活动进行分类，并输出可复核的优化草案。它强调只读诊断、区分事实与假设、不捏造数据，并在写入前请求授权。
该技能用于将亚马逊广告中表现良好的客户搜索词从广泛、词组或自动匹配迁移到精准匹配，同时检查重叠、经济性、否定词和样本质量。它强调区分后台关键词与实际搜索词，要求数据证据完整，默认只读，写入操作需明确授权，并提供诊断和草案。
该技能用于在广告预算有限时，对大型 Amazon ASIN 商品组合进行分诊，将其划分为保护、证明、修复、收割/清货或退出等类别，并基于贡献、证据、成熟度、库存和战略价值进行预算分配。它强调数据完整性、区分事实与假设、默认只读操作，并要求在写入前获得明确授权，同时保留完整历史记录以避免通过重建活动掩盖问题。
该技能用于诊断和恢复亚马逊商品详情页付费与自然流量结构失衡的问题。它通过时间线和证据台账分析自然流量下降的根因，制定分阶段预算重配或单变量实验，并设置销量、利润和库存护栏。技能强调只读诊断、区分事实与假设、不捏造数据，并在写入前获得授权。
该技能用于评估亚马逊市场进入的可运营性，综合购买理由、信任门槛、竞争响应、单位经济、供应合规和团队执行能力，输出进入、有限验证、等待或退出的决策建议。强调区分事实、估算、假设和未知项，默认只读，写操作需明确授权，并避免保存或输出可反查的素材来源信息。
该技能用于评估亚马逊ASIN是否适合进行大词（头部关键词）广告测试，通过相关性、转化率、利润率、库存、长尾词表现和当前排名等证据，输出可审计的就绪度评分卡、经济性情景和限额单变量实验设计，并给出READY、HOLD或STOP结论。技能强调区分事实、估算、假设和未知，默认只读，写入操作需明确授权，不捏造数据，并提示平台规则可能变化需复核。
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。
审查 Amazon Marketing Cloud SQL 查询，从业务问题反推事件粒度和输出，检查连接放大、重复计数、时间/归因口径和聚合阈值，确保结果可解释且隐私安全。
该技能用于审计亚马逊 AI 生成的商品摘要或音频亮点，通过将每条陈述与商品详情、评论、问答等证据进行比对，识别缺失或误导性信息，并优先修复权威字段中的真实缺口。技能强调只读诊断、证据标注、风险分级和明确的审批流程，不涉及排名或转化控制。
该技能用于按法人、店铺、报告期和币种核对 Amazon 中国平台报送数据与订单、支付、退款、费用及账簿的勾稽关系，生成差异清单和证据包，并交由持证税务专业人士复核。技能强调只读默认、证据可追溯、敏感信息脱敏，并明确禁止分拆收入、隐瞒账号或伪造成本等逃税行为。
该技能用于诊断亚马逊商品（ASIN）在搜索结果中不可见的问题，通过区分上架状态、抑制、索引、报价资格、查询相关性和排名等因素，并遵循只读优先、证据分级和变更审批等安全边界，输出诊断报告和修复建议。
该技能用于在 Amazon 购物助手中规划目标价提醒与自动购买场景，先验证站点功能与价格历史，再将触发价需求作为假设情景，结合毛利、库存和受控价格试验评估风险，并明确区分事实、估计、假设与未知项，默认只读且写操作需审批。
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。
该技能用于审计 Amazon 商品环保声明，将声明与 SKU、材料、认证范围及有效期进行逐项核对，并验证项目资格。它提供证据标签、决策门（READY/HOLD/STOP）和变更审批流程，强调合规复核与可回退操作，不承诺排名或销量效果。
该技能用于在采用或连接 AI 工具前，从真实业务问题和人工基线出发，通过同一脱敏测试集评估工具的准确性、成本、隐私、权限、集成和可回退性，并输出 READY/HOLD/STOP 决策及试点与退出计划。
该技能用于诊断亚马逊商品在AI购物场景中的可见性问题，通过区分常规因素（库存、价格、广告等）与AI入口影响，建立可验证的假设和受控实验。它强调只读诊断、证据分级（事实/估算/假设/未知）、不捏造数据，并要求在写入前展示影响并获得授权，同时避免保存或输出可反查的素材来源信息。
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。
该技能用于在人工设定产品事实、购买任务和合规边界后，由AI对亚马逊关键词候选进行语义去重、意图分组和风险标注，并通过一方搜索词与受控广告验证，最终输出带来源和证据等级的词库及变更日志。它强调默认只读、证据分级、人工复核和可回退操作，不将AI输出直接用于投放。
该技能用于测试亚马逊购物AI对中立买家问题的回答覆盖度，通过采样、审计答案与产品证据的一致性，并支持受控的内容改进，强调不伪造互动、不操纵模型，并遵循合规边界。
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。
该技能用于在亚马逊关键词自然排名稳定后，通过小步递减广告竞价或预算来测试付费广告的增量效果，同时监控总点击、订单、利润和自然位置，并设有停止线与回退机制。它强调基于真实产品与买家证据、默认只读、变更前需授权，并区分事实与估计，避免将相关性误判为因果。
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。
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。
