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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。
该技能用于快速评估亚马逊产品候选的盈利潜力，通过精准关键词CPC、转化率区间和单位经济模型进行机会筛选。它指导用户收集证据、计算盈亏平衡点，并输出NO-GO/HOLD/深研建议。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，强调凭证安全、成本授权和证据留痕。
该技能用于在亚马逊产品上市前，结合头部链接与细分市场两种口径交叉估算转化率，并判断保本转化率是否现实。它要求区分事实、估算、假设与未知项，默认只读，执行写操作前需核对授权。技能提供单位经济计算、单ASIN与市场CVR区间估算、保本敏感性矩阵及GO/HOLD/NO-GO决策框架，并强调不捏造数据、不将销量与点击比值当作真实转化率。外部数据通过MCP客户端获取，凭证仅从环境变量读取，支持SIF、SellerSprite和Apify等提供商。
该技能用于按固定顺序诊断亚马逊商品转化率低的问题：先检查商品与详情页承接能力，再分析广告流量质量，最后评估产品竞争力和市场天花板。它强调基于真实证据（区分事实、估算、假设和未知），默认只读，执行写操作前需核对授权，并避免用调竞价掩盖根因。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，凭证仅从环境变量读取，并实施多项安全防护（如拒绝重定向、敏感参数过滤、成本授权检查等）。
该技能帮助卖家将成熟的大宗商品重新定位为差异化的批量、套装、礼品或活动解决方案，强调基于证据的决策，并区分事实、估算、假设和未知项。它提供工作流程、启发式方法和质量检查，并包含一个用于安全调用第三方 MCP 数据提供商的 Python 脚本，该脚本从环境变量读取凭据，拒绝敏感参数，并需要显式批准才能进行可能产生费用的调用。
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 Skill 用于治理 AI 辅助的亚马逊选品流程，将可自动化的证据收集与人工商业判断分离。它提供审计 AI 选品 Agent、设计人机协作流程、复核 AI 结论的方法论，并包含一个安全的 MCP 客户端脚本，用于从 SIF、SellerSprite 和 Apify 等第三方服务获取关键词、竞品和评论数据。脚本强调凭证仅从环境变量读取、默认只读、写操作需授权、费用需批准，并避免将第三方估算包装为事实。
该技能用于为亚马逊新品广告创建受控的启动计划，强调关键词与 Listing 的相关性、转化证据和预算护栏，避免依赖未经证实的权重公式。它提供工作流、启发式参考和证据台账，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，凭证仅从环境变量读取，且对敏感参数和重定向有防护。
该 Skill 用于通过比较竞品广告覆盖与销量代理指标，评估亚马逊细分市场的广告效率，并识别低评论产品能否依靠少量精准流量正常出单。它强调使用第三方 MCP 数据时需遵循安全边界，凭证仅从环境变量读取，不写入参数或输出，且对可能计费的操作要求显式授权。
该 Skill 用于 Amazon 选品与产品开发，通过证据卡验证市场机会、运营工具和关键词体系，形成进入、有限验证或暂缓的判断。它强调区分事实与估算，不捏造数据，并支持通过 MCP 客户端调用第三方数据源（SIF、SellerSprite、Apify）获取关键词、竞品和评论等证据。脚本从环境变量读取凭证，拒绝在参数中传递敏感信息，执行前需授权并支持 dry-run，结果保存到私有目录。
该技能用于 Amazon 平台政策与异常监控，聚焦 FBA、Listing 诊断和匹配方式。它提供工作流、证据卡和第三方数据调用计划，强调区分事实与假设、保留证据、避免捏造数据，并在写操作前获得授权。包含一个 MCP 研究脚本，用于安全地调用 SIF、SellerSprite 和 Apify 的实时数据，支持 schema 校验、dry-run 和成本控制。
该技能用于 Amazon 跨境经营复盘，聚焦经营经验、FBA、AI 工作流等主题，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、执行手册和第三方 MCP 数据调用脚本，强调区分事实、估算、假设和未知项，写操作需明确授权，并确保凭证通过环境变量注入，结果保存在私有目录。
该 Skill 用于 Amazon Listing 与页面操作，聚焦卖家精灵、新品启动和市场机会。它提供证据卡、执行手册和只读预检流程，强调区分事实与估算、不捏造数据，并在写入前要求授权。可选地通过 MCP 客户端调用 SIF、SellerSprite 和 Apify 获取第三方数据，凭证从环境变量读取，脚本包含多项安全防护（如拒绝重定向、脱敏、敏感参数拦截、dry-run 和费用授权检查）。
该 Skill 用于 Amazon Listing 与页面操作，聚焦搜索词分析、差异化、关键词排名等任务。它提供工作流、证据卡和第三方 MCP 数据调用脚本，强调只读预检、授权审批、数据脱敏和结果核验，不捏造数据，并限制凭证仅通过环境变量注入。
该技能用于 Amazon Listing 与页面操作，聚焦评价与口碑、五点描述和转化率。它提供工作流、证据卡和第三方 MCP 数据调用脚本，强调只读预检、授权审批、数据脱敏和证据留痕，不执行未授权的写操作。
该 Skill 用于处理 Amazon Listing 与页面操作，聚焦尺寸重量、变体关系、品牌与备案等维度。它提供证据卡、执行手册和第三方 MCP 数据调用脚本，强调只读预检、授权审批、证据留痕和脱敏处理，不捏造数据，不自动执行写操作。
该技能用于分析亚马逊FBA、发货入库及成本结构相关的费用、利润与现金流，通过统一订单、结算、币种和税费口径，复算贡献利润、资金缺口及压力情景，并输出单位经济表、费用复核表、情景敏感性等结果。技能强调证据驱动，区分事实、估算与假设，对写操作要求明确授权，并可通过可选第三方MCP数据源补充关键词、竞品等证据，但需遵循严格的凭证管理与费用审批流程。
该技能用于 Amazon FBA 库存、物流与运营分析，涵盖库存桥接、补货断货预案、物流节点核对、费用复核等任务。它强调证据驱动，区分事实与估算，并要求写操作前获得用户授权。技能包含一个 Python 脚本，用于安全地调用第三方 MCP 数据服务（SIF、SellerSprite、Apify），脚本设计有凭证保护、参数校验、成本控制与输出脱敏机制。
该技能用于 Amazon FBA 库存与物流分析，聚焦季节性、现金流和竞品验证。它提供证据卡、执行手册和第三方 MCP 数据调用脚本，强调只读操作、数据脱敏、成本授权和结果保存到私有目录。
该 Skill 用于分析 Amazon 客户反馈与转化改进，聚焦图片与视频、运营工具和 A+ 页面。它从评论、退货和客服证据中定位购买障碍，形成产品或页面改进的优先级和验证计划。Skill 强调数据合规、去标识化、不捏造数据，并区分事实、估算和假设。它包含一个可选的第三方 MCP 数据客户端脚本，用于从 SIF、SellerSprite 和 Apify 获取关键词、竞品等补充数据，但要求凭证通过环境变量注入、执行前进行 schema 校验和成本授权，并避免敏感信息泄露。
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 Skill 用于 Amazon 广告诊断与实验，聚焦 ROAS、政策变化和 ACOS，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、不捏造数据，并在执行写操作前要求明确授权。可选集成第三方 MCP 数据源（SIF、SellerSprite、Apify）以补充证据，但需通过环境变量注入凭证并遵循严格的审批流程。
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。
