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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。
该技能提供一套用于 Amazon 选品评估的记分卡框架，涵盖四项核心指标（评论依赖度、净利润率、同行推广手段、新品预估 ACOS）、冷门细分切入策略、标品与非标品的结构差异分析、基于退货率的毛利底线设定，以及工厂首批小单合作谈判框架。它强调基于证据的决策，区分事实、估算与假设，并要求对写操作进行授权审批。
该技能提供一套用于 Amazon 选品评估的记分卡框架，涵盖四项核心指标（评论依赖度、净利润率、同行推广手段、新品预估 ACOS）、冷门细分切入策略、标品与非标品的结构差异分析、基于退货率的毛利底线设定，以及工厂首批小单合作谈判框架。它强调基于证据的决策，区分事实、估算与假设，并要求对写操作进行授权审批。
该技能提供一套用于 Amazon 选品评估的记分卡框架，涵盖四项核心指标（评论依赖度、净利润率、同行推广手段、新品预估 ACOS）、冷门细分切入策略、标品与非标品的结构差异分析、基于退货率的毛利底线设定，以及工厂首批小单合作谈判框架。它强调基于证据的决策，区分事实、估算与假设，并要求对写操作进行授权审批。
该技能提供一套用于 Amazon 选品评估的记分卡框架，涵盖四项核心指标（评论依赖度、净利润率、同行推广手段、新品预估 ACOS）、冷门细分切入策略、标品与非标品的结构差异分析、基于退货率的毛利底线设定，以及工厂首批小单合作谈判框架。它强调基于证据的决策，区分事实、估算与假设，并要求对写操作进行授权审批。
该技能提供一套用于 Amazon 选品评估的记分卡框架，涵盖四项核心指标（评论依赖度、净利润率、同行推广手段、新品预估 ACOS）、冷门细分切入策略、标品与非标品的结构差异分析、基于退货率的毛利底线设定，以及工厂首批小单合作谈判框架。它强调基于证据的决策，区分事实、估算与假设，并要求对写操作进行授权审批。
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。
该技能用于治理亚马逊商品价格与促销活动，通过可审计的价格时间线、参考价资格、毛利底线和客户可见历史来管理日常价与促销价，避免频繁调价、虚假参考价或仅为制造折扣而改价。它强调以官方规则和一方数据为准，区分事实、估算、假设与未知，默认只读，写入前需展示影响并等待批准，并提供诊断、审批矩阵、回退机制和证据台账。
该技能用于评估亚马逊多渠道配送（MCF）在非亚马逊销售渠道中的经济性与可行性，涵盖资格、费率、库存、退货及客户承诺等维度。它要求区分事实、估算、假设和未知项，默认只读，任何写操作需先展示影响并获得明确批准。工作流包括确认渠道规则、计算全成本、比较替代方案、建立库存规则、验证端到端流程及试点评估，最终输出诊断、方案和风险控制建议。
该技能用于在亚马逊FBA入库时，在同一时间点捕获所有可选入库方案，通过总成本、到仓时效和断货风险等综合因素进行方案比较与选择，并确保所选拆分方案完整执行。技能强调数据证据分级（事实、估算、假设、未知），默认只读，写操作需明确授权，并包含详细的质量门和决策门（READY/HOLD/STOP）。
该技能用于评估亚马逊商品是否具备企业采购需求及B2B运营准备度，通过证据台账、单位经济分析和履约能力检查，输出试点或暂缓结论，强调只读诊断、区分事实与假设、不捏造数据。
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。
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 Skill 用于 Amazon 选品与产品开发，聚焦竞品验证、成本结构、关键词体系等主题，通过证据卡和第三方 MCP 数据（SIF、SellerSprite、Apify）辅助分析，强调区分事实与估算、避免捏造数据，并在写操作前获得用户授权。
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。
