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店雷达选品技能

该技能引导 AI 使用店雷达 MCP 连接器完成 1688 选品:先检测连接器是否可用,再按用户意图选择商品筛选、热销榜单、单品分析或类目查询工具,补全关键词、价格、销量、周期等参数,并以图片、表格或卡片配合数据解读的形式展示结果。

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最近更新 2026-08-12 17:59:29
分类:营销依赖:MCP 服务 / 第三方 API应用场景:市场分析 / 推荐 / 购物 / 报告撰写

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add dld-skills
Metadata
name
1688-product-selection
description
1688选品库MCP服务引导技能。当用户需要通过1688平台进行商品选品、爆品筛选、供应商评估、商品销量分析、热销榜单查询、类目浏览时触发此技能。本技能引导AI正确理解用户选品意图、选择合适的MCP工具、补全关键参数、并以视觉化方式(图片+表格+卡片)展示选品结果。触发本技能后,所有1688选品相关工具调用默认使用店雷达(dld MCP)连接器,工具包括 mcp__dld MCP__product_search_list、mcp__dld MCP__product_billboard_list、mcp__dld MCP__product_info、mcp__dld MCP__get_category_info、mcp__dld MCP__get_user_info。
agent_created
true

1688 选品库 MCP 服务引导技能

概述

本技能用于引导 AI 工具正确使用 1688 选品库 MCP 服务(店雷达 dld MCP 连接器)。店雷达提供 5 个工具:商品筛选、商品榜单、商品分析、商品类目查询、用户信息查询。当用户提出选品需求时,通过本技能的引导流程,确保 AI 能够准确理解意图、选择正确工具、补全必要参数,并以视觉化方式展示结果,减少多轮对话。

触发条件

当用户的请求涉及以下场景时,加载并遵循本技能:

  • 在 1688 平台筛选/搜索/查找商品
  • 查询商品销量榜单/热销排行
  • 分析某个商品的销售趋势/价格变动
  • 查询/浏览 1688 商品类目
  • 评估供应商/卖家资质
  • 任何涉及 1688 批发选品的需求

MCP 服务配置

本技能触发后,所有 1688 选品相关的工具调用必须使用"店雷达"(dld MCP)连接器。 不要使用其他 MCP 服务或自行构造请求。

店雷达 MCP 连接器提供以下 5 个工具,调用时使用完整工具名:

工具全名 简称 功能
mcp__dld MCP__product_search_list 商品筛选 按多维条件筛选1688商品
mcp__dld MCP__product_billboard_list 商品榜单 查询日/周/月热销榜单
mcp__dld MCP__product_info 商品分析 查询单品近30天销售趋势
mcp__dld MCP__get_category_info 类目查询 逐级浏览类目树
mcp__dld MCP__get_user_info 用户信息 查询当前账户点数余额

重要: 调用工具时使用完整名称格式 mcp__dld MCP__{tool_name}。如果用户点数不足导致调用失败,可调用 mcp__dld MCP__get_user_info 查询剩余点数并提示用户。

前置检测:MCP 连接器状态检查

在调用任何店雷达 MCP 工具之前,必须先确认连接器是否可用。

检测时机: 当本技能被触发后,在第一次调用 mcp__dld MCP__ 系工具前执行检测。

检测方式: 尝试调用 mcp__dld MCP__get_user_info(轻量调用,仅查账户点数,消耗1点)。

  • 如果调用成功 → 连接器正常,继续执行选品工作流
  • 如果调用失败或报错(如工具不存在、连接超时、未授权等) → 连接器未配置或异常,进入引导流程

连接器未配置时的引导流程:

当检测到店雷达 MCP 连接器不可用时,立即停止工具调用,向用户输出以下引导信息:


⚠️ 检测到您还未配置「店雷达」MCP 连接器,无法使用 1688 选品功能。

请按以下步骤完成配置:

第一步:注册店雷达账号 访问店雷达官网注册页面:https://www.dianleida.net/mcp

第二步:获取 MCP 配置信息 在官网完成注册后,访问 MCP 配置文档:https://www.dianleida.net/mcp/docs/ 按照文档指引获取您的 MCP 服务地址和配置参数。

第三步:在您使用的 AI 工具中添加 MCP 连接器 打开您当前使用的 AI 工具的 MCP 连接器管理界面,添加自定义 MCP 连接器,填入店雷达提供的配置信息,完成添加并启用连接器。

第四步:重新提问 连接器配置完成并启用后,重新向我提问即可使用 1688 选品功能。


注意: 引导信息输出后,不要继续尝试调用工具。等待用户完成配置并重新提问后,再次触发本技能从头执行。

工具选择指南

根据用户意图选择对应的 MCP 工具:

用户意图 对应工具 说明
按条件筛选商品(关键词、价格、销量等) mcp__dld MCP__product_search_list 最常用的选品工具,支持多维度筛选
查看热销榜单/排行榜 mcp__dld MCP__product_billboard_list 按日/周/月维度查看热销商品
分析某个具体商品的销售详情 mcp__dld MCP__product_info 需要 offerId,查近30天每日数据
查看商品类目/分类 mcp__dld MCP__get_category_info 逐级浏览类目树
查询账户点数余额 mcp__dld MCP__get_user_info 查看剩余调用点数

工具选择决策: 如果用户说"找商品"、"筛选商品"→ mcp__dld MCP__product_search_list;如果用户说"排行榜"、"热销"、"榜单"→ mcp__dld MCP__product_billboard_list;如果用户说"分析这个商品"、"这个商品卖得怎么样"且提供了商品ID或链接 → mcp__dld MCP__product_info;如果用户说"有哪些类目"、"分类"→ mcp__dld MCP__get_category_info。

选品工作流

第零步:连接器检测(必须最先执行)

调用 mcp__dld MCP__get_user_info 检测店雷达 MCP 连接器是否可用:

  • 可用 → 进入第一步意图分析
  • 不可用 → 输出配置引导信息(见「前置检测」章节),停止后续流程

第一步:意图分析

分析用户请求,识别以下信息维度:

  1. 商品方向 — 用户想找什么品类的商品?(关键词 keyWord 或类目 categoryIdList)
  2. 价格范围 — 用户的预算/价格区间是什么?(beginPrice / endPrice)
  3. 销量要求 — 用户对销量有什么期望?(beginOrderCount / beginSaleCount)
  4. 卖家要求 — 用户对供应商有什么要求?(shiLiType / companyType / beginTpYear)
  5. 发货时效 — 用户对发货速度有要求吗?(sendTime)
  6. 代发需求 — 用户需要一件代发吗?(proxyRights)
  7. 电商平台 — 用户做哪个电商平台?(faceToFaceSupport)
  8. 商品类型 — 用户偏好新品/严选/跨境?(offerType)
  9. 统计周期 — 用户关注哪个时间维度的数据?(cycle)
  10. 排序偏好 — 用户想按什么维度排序?(sortField / sortType)

第二步:信息补全策略(混合策略)

根据用户信息的完整程度,选择以下策略之一:

策略 A — 直接执行(信息充分) 当用户提供了明确的商品方向(关键词或类目)且至少 1-2 个筛选条件时,直接构建参数调用工具。

  • 设定合理的默认值:sortField 按7天销量降序、cycle=7、pageSize=20
  • 无需追问,直接执行并展示结果

策略 B — 宽泛搜索 + 引导细化(有方向但条件模糊) 当用户有商品方向但筛选条件不具体时(如"帮我找夏季女装"):

  • 先用关键词进行宽泛搜索,按7天销量降序返回前20条
  • 展示结果后,根据数据特征引导用户细化(如"批发价集中在10-30元,您的目标价位是?")
  • 避免一次追问太多问题,每次最多追问1-2个关键维度

策略 C — 主动追问(信息严重不足) 当用户问题过于模糊(如"帮我找点好卖的商品"),缺少商品方向时:

  • 优先追问商品品类方向:"您想找哪个类目或品类的商品?"
  • 其次追问价格区间:"您的目标价格区间大概是多少?"
  • 可追问电商平台:"您是做哪个电商平台的?"(用于面单筛选)
  • 一次最多追问2-3个问题,避免过度打扰

第三步:参数构建

确定工具和参数后,参考 references/api_reference.md 确认参数名称、类型和取值范围。

关键参数映射规则:

用户表达 参数映射
"卖得好的"、"爆款" sortField=orderCount7d, sortType=desc, cycle=7
"最近热门的" sortField=orderCount3d, sortType=desc, cycle=3
"长期稳定卖的" sortField=ordersCount, sortType=desc
"便宜的" sortField=price, sortType=asc
"贵的"、"高端的" sortField=price, sortType=desc
"新品" offerType=2
"1688严选" offerType=3
"跨境商品" offerType=4
"支持定制的" offerType=5
"工厂直供" companyType=2, shiLiType=["superFactory"]
"一件代发" proxyRights=["4360897"]
"发货快" sendTime=[24,48]
"老店"、"信誉好的" beginTpYear=3
"抖音/淘宝/拼多多/小红书/快手" faceToFaceSupport 对应代码
"最近一周/三天/一个月" cycle=7/3/30

默认参数设置(当用户未指定时):

  • pageIndex: 1
  • pageSize: 20
  • sortField: orderCount7d(mcp__dld MCP__product_search_list)或 orderCount(mcp__dld MCP__product_billboard_list)
  • sortType: desc
  • cycle: 7(仅 product_search_list)

第四步:结果展示

获取工具返回结果后,按以下规范展示:

1. 图片展示(必须)

  • 返回数据中 image 字段为商品图片URL,主动使用 Markdown 图片语法展示每个商品的图片
  • 格式:![商品标题](图片URL)
  • 用户在 1688 选品场景中高度依赖视觉信息,图片展示是核心需求

2. 商品链接(必须)

  • 每个商品都应提供 1688 商品链接
  • 商品链接格式:https://detail.1688.com/offer/{offerId}.html
  • 如返回数据中有 shopUrl,同时展示店铺链接

3. 展示形式选择

  • 1-5个商品 → 卡片式展示,每个商品包含:图片、标题、批发价、代发价、销量数据、店铺名称、商品链接
  • 6-20个商品 → 表格展示,列包含:图片缩略、标题、批发价、销售笔数、销售件数、店铺名称、链接
  • 20个以上 → 精简表格,列包含:标题、批发价、销量、链接;前3-5个商品附带图片
  • 单品分析(product_info) → 展示商品图片和基础信息,再用表格展示每日趋势数据(日期、日笔数、日件数、日销售额、批发价)

4. HTML 渲染注意事项

  • 如需用 HTML 展示商品卡片,确保以渲染格式输出,不要包裹在代码块中
  • HTML 卡片应包含:商品图片、标题、价格、销量、商品链接
  • 如果当前 AI 工具支持 HTML 渲染,优先使用 HTML 卡片展示以获得更好的视觉效果

5. 数据解读

  • 展示结果后,简要解读数据特征(如价格分布、销量趋势、供应商类型分布)
  • 如发现异常值或亮点,主动提示用户(如"其中这款商品近7天销量暴涨300%,值得关注")
  • 根据结果给出下一步建议(如"需要我分析其中某款商品的销售趋势吗?")

常见场景示例

场景1:明确选品需求

用户:"帮我找批发价5-20元的手机壳,近7天销量100笔以上的,按销量降序"

处理: 信息充分(策略A),直接调用 mcp__dld MCP__product_search_list:

  • keyWord: "手机壳", beginPrice: 5, endPrice: 20
  • beginOrderCount: 100, cycle: 7, sortField: orderCount7d, sortType: desc
  • 展示结果时附带图片和商品链接

场景2:模糊选品需求

用户:"帮我找点好卖的夏季女装"

处理: 有方向但条件模糊(策略B):

  • 先调用 mcp__dld MCP__product_search_list:keyWord="夏季女装", cycle=7, sortField=orderCount7d, sortType=desc
  • 展示结果后引导:"找到XX款商品,批发价集中在15-40元,您的目标价位是?需要筛选支持一件代发的吗?"

场景3:极模糊需求

用户:"帮我找点好卖的商品"

处理: 信息严重不足(策略C),主动追问:

  • "您想找哪个类目或品类的商品?"
  • "您的目标价格区间大概是多少?"
  • "您是做哪个电商平台的?"

场景4:榜单查询

用户:"最近一周有什么热销的数码产品?"

处理: 调用 mcp__dld MCP__product_billboard_list:

  • pageType: 2(周榜), date: 最近周日日期, keyWord: "数码"
  • sortField: orderCount, sortType: desc

场景5:单品分析

用户:"这个商品卖得怎么样?https://detail.1688.com/offer/893612428681.html"

处理: 从链接提取 offerId,调用 mcp__dld MCP__product_info:

  • offerId: 893612428681, beginTime: 近30天开始日期, endTime: 今天日期
  • 展示商品图片+基础信息+每日销售趋势表格

场景6:类目浏览

用户:"1688上有哪些大类目?"

处理: 调用 mcp__dld MCP__get_category_info:

  • categoryId: 0(获取一级类目)
  • 展示类目列表,提示用户可以选择类目继续查看子类目或直接搜索商品

参考资源

本技能包含以下参考文档,按需加载:

  • references/api_reference.md — 4个MCP工具的完整API参数说明和返回字段定义。在构建工具调用参数时参考此文档确认参数名、类型、必填项和取值范围。
  • references/domain_knowledge.md — 1688选品领域知识,包含核心概念解释(批发价/代发价/销售笔数/件数等)、常见选品策略与参数组合、用户意图识别指南。在理解用户需求或解释选品概念时参考此文档。

关键注意事项

  1. 默认使用店雷达MCP — 本技能触发后,所有1688选品工具调用必须使用店雷达(dld MCP)连接器,工具名格式为 mcp__dld MCP__{tool_name}
  2. 前置检测必须执行 — 首次调用工具前必须先检测连接器是否可用,未配置时停止调用并输出配置引导(官网 https://www.dianleida.net/mcp ,配置文档 https://www.dianleida.net/mcp/docs/ ),不要反复尝试调用报错的工具
  3. 图片展示是核心需求 — 1688选品场景中用户高度依赖商品图片,每次展示商品结果时都必须包含图片,不要只展示文字数据
  4. 减少追问轮次 — 能通过宽泛搜索+引导细化的,不要反复追问;一次最多追问2-3个关键问题
  5. 参数对应关系 — mcp__dld MCP__product_search_list 的 sortField 时间维度必须与 cycle 参数一致(如 cycle=7 对应 orderCount7d)
  6. 商品链接拼接 — 如返回数据未直接提供商品链接,用 https://detail.1688.com/offer/{offerId}.html 拼接
  7. 榜单日期格式 — 日榜传具体日期、周榜传周日日期、月榜传月初日期,格式统一为 YYYY-MM-DD
  8. 数据解读价值 — 不要只展示原始数据,要给出专业解读和选品建议,体现数据分析的价值
  9. HTML不要输出代码 — 如使用HTML展示,确保渲染输出而非代码块
  10. 点数消耗 — 每次工具调用消耗1点,如调用失败提示点数不足,可调用 mcp__dld MCP__get_user_info 查询剩余点数