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 Skill 用于规划 Amazon 新品期推广，涵盖新品期起算点确认、自然单与广告单比例诊断、关键词排名推动、促销与价格带管理以及多变体推广集中度判断。它强调基于证据和审批流程，区分事实与假设，并明确禁止刷单、控评等违规操作。
该技能用于在 Amazon 站点上规划促销活动，基于当前参考价资格、真实成交历史、贡献毛利和市场规则，生成可审计的价格日历和资格检查表。它强调只读诊断、区分事实与假设、避免操纵价格历史，并在写入前要求明确授权。
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。
该技能用于在大型购物活动（如 Prime Day、黑五）前准备亚马逊广告，通过倒排日历、商品分层、库存与优惠核对、关键词和预算管理，以及活动后恢复方案，确保广告就绪并控制风险。它强调区分事实与估算、默认只读、写操作需明确批准，并记录证据与回退条件。
该技能用于将成熟的亚马逊站点运营经验迁移到新市场，同时重新验证合规性、本地化、需求、费用、库存和广告资格。它强调区分事实与假设，默认只读，任何广告写操作需明确批准，并确保数据隔离和可审计性。
该技能用于按拉新、考虑、召回或复购等漏斗目标设计 Amazon 展示广告定向与受控实验，强调区分事实、估算、假设与未知项，默认只读，写入前需展示影响并等待授权，并依据证据台账输出 READY、HOLD 或 STOP 结论。
该技能用于在 Amazon Marketing Cloud 中构建隐私安全的自定义受众假设、查询计划与增量实验。它强调只读诊断、区分事实与假设、不导出个人级数据，并在执行前展示变更影响并等待授权。
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 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。
该技能用于 Amazon 品牌、内容与增长分析，聚焦评价与口碑、政策变化和 Listing 诊断。它提供工作流、证据卡和第三方数据调用计划，强调合规、证据区分和写操作审批。包含一个 MCP 客户端脚本，用于安全调用 SIF、SellerSprite 和 Apify 的实时数据，但需用户授权和成本控制。
该技能用于Amazon品牌、内容与增长分析，涵盖利润模型、知识产权和运营工具。它提供证据卡和工作流，帮助将购买任务和品牌事实映射到内容与渠道，生成可验证的创意简报和增长计划。技能强调数据真实性，区分事实、估算和假设，并支持通过MCP客户端（SIF、SellerSprite、Apify）获取第三方数据，但要求严格的安全措施，如凭证仅从环境变量读取、拒绝敏感参数、限制重定向和费用授权。
该 Skill 用于 Amazon 品牌、内容与增长任务，聚焦新品启动、关键词体系、品牌与备案。它提供工作流、证据卡和第三方 MCP 数据调用脚本，强调证据驱动、区分事实与假设、写操作需授权，并包含安全防护措施。
该 Skill 用于处理 Amazon 账户、合规与风险相关任务，聚焦品牌与备案、知识产权、广告曝光等主题。它提供证据卡、场景模式和执行手册，帮助用户识别受影响账户、核对通知与证据、形成风险分级和纠正计划。可选地，它可通过 MCP 客户端调用第三方数据服务（SIF、SellerSprite、Apify）补充关键词、竞品或评论证据，但强调凭证仅从环境变量读取、不写入参数或 URL，并在调用前要求授权与费用确认。
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。
该技能用于评估 Woot 促销活动的可行性，包括官方资格核验、账号与品牌权利审查、交易经济性计算、库存与合规风险分析，并输出 GO、条件 GO 或 NO-GO 的决策建议。它强调使用当前官方信息，禁止账号交易、虚假评论等违规行为，并要求在写操作前确认授权。
该技能为亚马逊新品提供基于证据的自然流量增长方案，涵盖从可控广告探索、关键词迁移到自然排名与订单监测的完整流程。它强调数据缺口标注、因果限制说明，并默认只读规划，要求对写操作和付费调用进行授权。技能包含一个安全的 MCP 研究客户端脚本，用于从 SIF、SellerSprite 和 Apify 获取第三方市场数据，严格从环境变量读取凭证，并实施多项安全防护。
该技能用于制定亚马逊新品推广计划，通过目标销量倒推流量、关键词订单、广告成本和现金需求，并生成 GO/CONDITIONAL GO/NO-GO 评估。它强调区分事实、估算和假设，不承诺排名，并严格限制第三方 MCP 数据的使用，要求凭证仅从环境变量读取，调用前需授权并记录证据。
该技能用于诊断亚马逊新品无法起量的原因，通过分离可售性、流量相关性、点击率、转化率、经济性和反馈质量等漏斗环节，找出承接短板并制定合规的转化与广告优化方案。它强调基于真实证据而非虚假评论或操纵手段，并集成了对第三方 MCP 数据源（SIF、SellerSprite、Apify）的安全调用流程，要求凭证仅从环境变量读取、调用前需授权并记录证据。
该技能提供亚马逊新品合规推广的阶段性方案，从高意图长尾词逐步扩展至核心词，强调真实订单验证和合规边界。包含关键词筛选、广告分层、预算控制及第三方 MCP 数据调用流程，要求凭证仅从环境变量读取，并需用户授权后才执行可能计费的操作。
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。
