By mengsi16
Amazon Bestsellers Top50 类目分析全流程插件。包含编排器、爬虫、分块提取、四维度分析(市场竞争/用户评论/A+内容/细分类)与汇总报告。
当需要分析 Amazon Bestsellers Top50 的 A+ 页面内容、视觉营销策略、品牌故事、产品对比表、图片素材质量时触发此 agent。示例触发语:「分析 A+ 页面」「哪些产品的 A+ 做得好」「A+ 图片风格对比」「Comparison Table 怎么设计的」「A+ 文案分析」。此 agent 是独立子 agent,专门调度 aplus-dim skill,避免主 agent 上下文爆炸。
当需要对 Amazon Bestsellers Top50 做逐商品细分类分析时触发此 agent。适用于类目本身过粗(例如都在 Clothing 下)但需要识别更细粒度类型(如羽绒服、衬衫、毛衣、抓绒外套)的场景。示例触发语:「做 Top50 逐商品细分类」「把粗类目拆成可执行细标签」「按图片和文本做细分判断」「找细分类机会和拥挤区」。此 agent 是独立子 agent,专门调度 fine-grained-dim skill,避免主 agent 上下文爆炸。
当需要分析 Amazon Bestsellers Top50 的市场竞争格局、排名坑位结构、品牌集中度、价格带分布、卖家结构时触发此 agent。示例触发语:「分析这个类目的市场竞争格局」「排名前10被谁占了」「新卖家有没有机会进入」「品牌集中度怎么样」「价格带分布如何」。此 agent 是独立子 agent,专门调度 marketplace-dim skill,避免主 agent 上下文爆炸。
当用户要求生成某个 Amazon 细分类目的整体分析报告时触发此 agent。示例触发语:「请你帮我生成一份 womens-hoodies 细分类目的整体报告」「请你基于 https://www.amazon.com/gp/bestsellers/fashion/... 生成一份细分类目的整体报告」「分析这个类目的 Bestsellers Top50」「分析这个类目的 Bestsellers Top100」。此 agent 是顶层编排器,负责依次调度 scraper → chunker → 四个维度 analyst → 汇总 summary。
当需要分析 Amazon Bestsellers Top50 的用户评论结构、购买动机、高频痛点、产品实用性判断时触发此 agent。示例触发语:「分析用户评论」「用户最在意什么」「差评集中在哪里」「产品体验痛点是什么」「新品应该改进什么」。此 agent 是独立子 agent,专门调度 reviews-dim skill,避免主 agent 上下文爆炸。
当需要分析 Amazon Bestsellers Top50 的 A+ 页面内容、视觉营销策略、品牌故事、产品对比表、图片素材质量时触发此 skill。 包括但不限于:A+ 模块结构分析、图片视觉风格对比、Comparison Table 分析、品牌叙事策略、A+ 文本内容提取等。 示例触发语:「分析 A+ 页面」「哪些产品的 A+ 做得好」「A+ 图片风格对比」「Comparison Table 怎么设计的」「A+ 文案分析」
当需要对 Amazon Bestsellers Top50 做逐商品更细分类分析时触发此 skill。 适用于平台类目过粗而业务需要细粒度标签的场景。该技能基于 PPD + Product Details + 商品图证据, 输出全量 Top50 的细分类明细表、分布统计和机会判断,且支持全类目通用。
当需要分析 Amazon Bestsellers Top50 的市场竞争格局、排名坑位结构、品牌集中度、价格带分布、卖家结构时触发此 skill。 包括但不限于:类目概览骨架判断、坑位门槛分析、品牌/卖家占坑、新卖家进入路径、市场体量代理判断、自营占比等。 示例触发语:「分析这个类目的市场竞争格局」「排名前10被谁占了」「新卖家有没有机会进入」「品牌集中度怎么样」「价格带分布如何」
当需要分析 Amazon Bestsellers Top50 的用户评论结构、购买动机、高频痛点、产品实用性判断时触发此 skill。 包括但不限于:评论层级分布、用户核心购买理由、差评痛点提炼、产品切入机会识别等。 示例触发语:「分析用户评论」「用户最在意什么」「差评集中在哪里」「产品体验痛点是什么」「新品应该改进什么」
Amazon 商品完整 HTML 页面的分块器。读取 ≈2MB 的完整详情页 HTML,按稳定 DOM id 切出 4 个子 HTML(ppd / customer_reviews / product_details / aplus)。当 agent 需要对完整 HTML 进行分块切分时调度此技能。
Admin access level
Server config contains admin-level keywords
Uses power tools
Uses Bash, Write, or Edit tools
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一键分析 Amazon Bestsellers Top50 类目,四维度洞察市场竞争格局。
Claude-Code-Plugin | MCP Server | Multi-Agent | MIT License
你是否经历过这些分析困境?
| 场景 | 结果 |
|---|---|
| 手动收集 Amazon Top50 产品数据 | 耗时数天,数据零散难以整合 |
| 不知道如何分析市场竞争格局 | 缺乏系统框架,分析流于表面 |
| 用户评论数据量大且杂乱 | 无法提炼有价值的用户洞察 |
| A+ 内容素材分散 | 难以总结竞品内容策略 |
Amazon-Bestsellers-Summary 提供全流程自动化解决方案:从爬虫抓取 → 分块提取 → 四维度分析 → 汇总报告,一条命令完成所有工作。
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Marketplace 维度:市场竞争格局分析 │
│ Reviews 维度:用户评论情感与需求洞察 │
│ A+ Content 维度:产品详情页内容策略分析 │
│ Fine-Grained 维度:Top50 逐商品细分类与机会判断 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 维度 | 分析内容 |
|---|---|
| Marketplace | 价格分布、评分分布、排名变化、品牌集中度、新品机会 |
| Reviews | 情感分析、用户痛点、需求趋势、好评/差评关键词 |
| A+ Content | 模块结构、视觉策略、Comparison Table、品牌故事、A+ 质量分层 |
| Fine-Grained | 细分类标签(L1/L2)、证据链、分布统计、标签空档与拥挤区 |
flowchart LR
U["用户请求<br/>Bestsellers URL"]
subgraph P1["Phase 1: CRAWL"]
direction TB
A1["crawl_bestseller_list<br/>类目列表页 + rankings.jsonl"]
A2["crawl_product_details<br/>商品详情页 ASIN 去重<br/>+ 自动提取 listing / A+ 图"]
A1 --> A2
end
subgraph P2["Phase 2: CHUNK"]
direction TB
B["Chunker Agent<br/>黄金样本(Top1+Top25)<br/>+ 分块提取 {rank}_{ASIN}/"]
BA["Audit Agent<br/>审查 chunks 完整性<br/>报告结果→Orchestrator 处理"]
B --> BA
end
subgraph P3["Phase 3: ANALYZE"]
direction TB
C1["Marketplace Analyst<br/>市场竞争"]
C2["Reviews Analyst<br/>评论洞察"]
C3["A+ Analyst<br/>A+ 内容策略<br/>读 aplus-images/"]
C4["Fine-Grained Analyst<br/>细分类判定<br/>读 listing-images/"]
end
subgraph P4["Phase 4: SUMMARY"]
F["Summary Report<br/>四维度综合判断"]
end
U --> A1
A2 --> B
BA --> C1 --> F
BA --> C2 --> F
BA --> C3 --> F
BA --> C4 --> F
关键设计:
11058221,作为 category_slug,禁止模型自己起名/gp/bestsellers/11058221/ 无法访问),必须提供完整 URL 如 /gp/bestsellers/beauty/11058221/crawl_product_details 时自动提取 listing + A+ 图到 products/{ASIN}/ 下,agent 只读取不下载amazon-bestsellers-summary/
├── .claude-plugin/
│ └── plugin.json # 插件元数据
├── agents/ # Agent 定义
│ ├── amazon-bestsellers-orchestrator.md # 顶层编排器
│ ├── amazon-product-chunker.md # 数据分块提取
│ ├── amazon-chunker-audit.md # chunks 完整性审查
│ ├── amazon-bestsellers-marketplace-analyst.md # 市场分析
│ ├── amazon-bestsellers-reviews-analyst.md # 评论分析
│ ├── amazon-bestsellers-aplus-analyst.md # A+ 内容分析
│ └── amazon-bestsellers-fine-grained-analyst.md # 细分类分析
├── skills/ # Skill 定义
│ ├── amazon-chunker/ # 分块技能
│ ├── amazon-extractor/ # 数据提取技能
│ ├── amazon-test-chunker/ # TDD & Golden Fixture
│ ├── amazon-bestsellers-marketplace-dim/ # 市场维度技能
│ ├── amazon-bestsellers-reviews-dim/ # 评论维度技能
│ ├── amazon-bestsellers-aplus-dim/ # A+ 维度技能
│ └── amazon-bestsellers-fine-grained-dim/ # 细分类维度技能
├── scraper/ # MCP Server + 爬虫
│ ├── mcp_server.py # MCP 服务入口(4 个工具)
│ ├── category_spider.py # 类目列表页爬虫
│ ├── product_spider.py # 商品详情页爬虫(ASIN 去重)
│ ├── extract_listing_images.py # Listing 图提取
│ ├── extract_aplus.py # A+ 图 + 结构化内容提取
│ ├── downloader.py # 通用图片下载工具
│ └── requirements.txt # Python 依赖
├── chunker/ # chunker 主代码(由 chunker agent 产出至 workspace)
└── README.md
scraper/mcp_server.py 对外暴露 4 个工具:
npx claudepluginhub mengsi16/amazon-bestsellers-summary-agentPlan-for-all orchestrator plugin with agent + planning skills
Skill for managing and optimizing Amazon Advertising campaigns — browse campaigns, analyze performance, get bid/budget recommendations, and discover keyword opportunities via the Marketplace Ad Pros MCP server.
Automate content repurposing, email workflows, ads, and multi-program management
Comprehensive market research for any product or business idea across Web, Reddit, and X. Validate the problem, size the market, map competition, profile the customer, and produce a cited markdown report. No API keys required.
Amplitude-powered analytics skills — analyze dashboards, charts, experiments, feedback, and account health with AI.
Market research skills for PMs: user personas, market segmentation, sentiment analysis, and competitive analysis.
Ultra-compressed communication mode. Cuts ~75% of tokens while keeping full technical accuracy by speaking like a caveman.