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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 Skill 用于 Amazon 平台政策与异常监控，聚焦关键词体系、卖家精灵和季节性主题。它提供工作流、证据卡和第三方 MCP 数据调用脚本，强调区分事实与估算、保留证据、执行前审批，并限制凭证仅通过环境变量注入。
该 Skill 用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦利润模型、新品启动和供应链，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、场景模式和验证计划，并可选通过 MCP 客户端调用第三方数据服务（SIF、SellerSprite、Apify）补充关键词、竞品等证据，强调只读操作、凭证环境变量注入、费用授权和结果私有保存。
该技能用于 Amazon 跨境经营复盘，将个人经验判断转化为可验证的问题，识别适用前提、反例和可迁移的经营动作，并生成验证计划与复盘结论。它强调区分事实、估算、假设和未知项，不捏造数据，写操作前需展示影响并等待授权，且不保留或推断素材来源身份。
该 Skill 用于 Amazon Listing 与页面操作，聚焦广告位、评价与口碑、关键词体系，提供诊断、字段级修改草案、只读预检和结果核验流程。它强调基于产品事实和证据，区分事实、估算与假设，并确保写操作在用户明确授权范围内执行。可选集成第三方 MCP 数据服务（SIF、SellerSprite、Apify）以补充关键词、竞品或评论证据，但要求凭证通过环境变量注入，并在调用前进行 schema 校验和成本审批。
该技能用于分析亚马逊电商的供应链、利润模型、发货入库等场景，提供费用复核、利润计算、现金流预警和决策边界等诊断功能。它强调基于证据和审批流程，不捏造数据，并区分事实、估算和假设。
该技能用于 Amazon FBA 库存管理、发货入库与点击表现分析，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、证据留痕与授权审批。
该 Skill 用于分析 Amazon 客户反馈（评论、退货、客服）以定位购买障碍，并制定产品与页面改进的优先级和验证计划。它提供主题证据卡、工作流和第三方数据（SIF、SellerSprite、Apify）的 MCP 调用脚本，强调合规、去标识化和授权审批。
该 Skill 用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦 TACOS、利润模型和 ACOS，通过证据卡区分流量、零售承接和经济性问题，生成有样本依据的调整建议及受控实验。它强调只读分析、事实与估算分离、写操作需授权，并可选接入第三方 MCP 数据源（SIF、SellerSprite、Apify）补充关键词、竞品等证据，但要求凭证仅通过环境变量注入，调用前需审核 schema 与费用。
该技能用于Amazon广告诊断与实验，聚焦客服与工单、变体关系、评价与口碑等主题，通过证据卡和受控实验区分流量、零售承接和经济性问题，并生成诊断树、异常数据表和实验卡。技能强调数据边界，不捏造数据，写操作需授权，并可选接入第三方MCP数据源（SIF、SellerSprite、Apify）以补充证据。
该技能用于Amazon SP广告、新品启动和广告位的诊断与实验，通过证据卡和单变量实验区分流量、零售承接和经济性问题，并生成调整建议。它强调只读操作、数据去标识化、第三方数据需授权和成本控制，并提供MCP客户端脚本用于安全地调用外部数据服务。
该 Skill 用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦发货与入库、TACOS、库存管理等主题，通过证据卡和受控实验形成有样本依据的调整建议。它强调区分事实、估算与假设，要求写操作前获得明确授权，并可通过可选的第三方 MCP 数据源补充证据，但严格限制凭证处理与费用授权。
该 Skill 用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦政策变化、SB 广告和 SD 广告，通过证据卡和受控实验区分流量、零售承接和经济性问题，并生成有样本依据的调整建议。它强调只读操作、数据去标识化、第三方数据需授权和成本控制，并包含一个安全的 MCP 客户端脚本，用于从 SIF、SellerSprite 和 Apify 获取数据，该脚本严格限制凭证处理、禁止敏感参数、拒绝重定向并强制审批流程。
该 Skill 用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦账号关联、自动广告、类目与节点等主题，通过证据卡和受控实验形成有样本依据的调整建议。它强调区分事实、估算与假设，要求写操作前获得明确授权，并可通过可选的第三方 MCP 数据源补充证据，但需严格管理凭证与费用。
该 Skill 用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦关键词排名、利润模型和政策变化，通过诊断树、异常数据表和单变量实验卡区分流量、零售承接与经济性问题，并形成有样本依据的调整建议。它强调只读处理、证据分级、不捏造数据，并在写操作前展示影响并等待批准。可选地，它通过一个安全、schema-first 的 Python 客户端调用 SIF、SellerSprite 和 Apify 的 MCP 服务来补充第三方数据，凭证仅从环境变量读取，且客户端包含重定向拒绝、敏感参数过滤、输出脱敏和费用授权检查等安全机制。
该技能用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦竞品验证、商品投放和关键词体系。它提供诊断树、异常数据表和单变量实验卡等结构化输出，并强调区分事实、估算、假设和未知项。技能包含一个可选的第三方 MCP 数据研究脚本，用于从 SIF、卖家精灵和 Apify 获取关键词、竞品或评论证据，但要求先发现实时 schema、进行 dry-run，并在可能计费前获得授权。脚本设计为只从环境变量读取凭证，拒绝在参数中传递敏感信息，并避免自动重试可能计费的调用。
该 Skill 用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦预算分配、竞价策略和匹配方式，通过证据卡区分流量、零售承接和经济性问题，形成有样本依据的调整建议及受控实验。它强调只读操作、数据去标识化、不捏造数据，并在写操作前请求用户授权。可选地，它通过一个安全的 MCP 客户端脚本从第三方数据源（SIF、SellerSprite、Apify）获取补充数据，该脚本从环境变量读取凭证、拒绝在参数中传递敏感信息、限制重定向、并要求显式成本批准。
该 Skill 用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦品牌与备案、手动广告和自动广告，通过证据卡和受控实验区分流量、零售承接和经济性问题，并生成诊断树、异常数据表和实验卡。它支持通过 MCP 客户端调用第三方数据服务（SIF、SellerSprite、Apify）补充关键词、竞品等证据，但强调凭证仅从环境变量注入、调用前需授权和成本控制，且不捏造数据。
该Skill用于Amazon广告诊断与实验，聚焦AI工作流、图片与视频、站外流量等主题，通过证据卡和受控实验区分流量、零售承接和经济性问题，并生成诊断树、异常数据表和单变量实验卡。它强调只读操作、数据去标识化、第三方数据需授权和成本控制，并提供MCP客户端脚本用于安全地调用SIF、SellerSprite和Apify等第三方数据服务。
该 Skill 用于 Amazon 选品与产品开发，聚焦供应链、发货与入库、税务与出口等环节，通过证据卡验证购买需求、竞争、差异化和单位经济，形成进入、有限验证或暂缓的判断。它提供工作流、证据台账和质量检查，并可选集成第三方 MCP 数据源（SIF、SellerSprite、Apify）以补充关键词、竞品和评论证据，但强调凭证仅通过环境变量注入、调用前需授权和预算核对，且不捏造数据。
该 Skill 用于 Amazon 平台政策与异常监控，聚焦政策变化、运营工具、类目与节点等主题。它提供工作流、证据卡和检查表，帮助用户核对官方规则、评估影响并制定应对动作。Skill 强调区分事实与假设、不捏造数据，并支持通过可选的第三方 MCP 数据源（SIF、SellerSprite、Apify）补充证据，但要求先进行 schema 校验、dry-run 和费用授权。
该技能用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦运营工具、政策变化和搜索词分析，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、场景模式和执行手册，并可选集成第三方 MCP 数据源（SIF、SellerSprite、Apify）以补充关键词、竞品等证据。脚本强调凭证仅从环境变量读取、拒绝敏感参数、限制重定向、要求成本授权，并将结果保存到私有目录。
该 Skill 用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦供应链、站外流量和知识产权，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、场景模式和验证计划，并可选通过 MCP 客户端调用第三方数据服务（SIF、SellerSprite、Apify）补充证据，强调只读操作、凭证环境变量注入、成本授权和结果脱敏。
该 Skill 用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦季节性、政策变化和使用场景，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、执行手册和场景模式，并包含一个可选的第三方 MCP 数据研究脚本，用于在用户数据不足时补充关键词、竞品等证据。脚本强调凭证仅从环境变量读取、拒绝敏感参数、支持 dry-run 和成本授权，并将结果保存到私有目录。
该 Skill 用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦退货与退款、品牌与备案、库存管理等主题，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、场景组合和执行手册，并可选通过 MCP 客户端调用第三方数据服务（SIF、SellerSprite、Apify）补充证据，但强调只读、授权、成本控制和凭证安全。
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。
