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Shopee-类目蓝海挖掘专家 | 青虎AI

通过青虎数据接口调用 Shopee 类目工具,从一级逐级下钻到三级类目,比较类目大盘量级、历史走势、榜单集中度与价格分布,输出 2~3 个高增长低竞争的蓝海细分类目与建议价格带,并将类目明细导出为表格文件。

autoagc
热度 37.51
最近更新 2026-09-08 12:41:54
分类:营销依赖:第三方 API / MCP 服务 / 代码执行 / 读写文件应用场景:市场分析 / 推荐 / 报告撰写 / 研究

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 qinghu-shopee-category-bluesea
Metadata
name
qinghu-shopee-category-bluesea
description
青虎AI Shopee 类目蓝海挖掘:逐级下钻 Shopee 一级/二级/三级类目,比对类目榜单、类目趋势快照与趋势概览、类目价格分布,评估各类目的市场容量与竞争激烈程度,锁定高增长低竞争的蓝海细分类目。当用户要进 Shopee 新站点、新开店选类目、评估类目容量、找高增长低竞争类目、看类目价格带分布时必须触发。关键词:青虎AI、Shopee、虾皮、类目、蓝海、细分类目、市场容量、竞争度、类目趋势、价格分布、新站点。
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true
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🗺️"}}

Shopee-类目蓝海挖掘专家 | 青虎AI

Shopee 新站点 / 新店立项:逐级下钻类目 → 比容量 → 比增速 → 比拥挤度 → 锁定蓝海细分。

关键是下钻到三级类目:一级大类的结论没有操作价值,机会都藏在细分层。

何时触发

  • 「Shopee 哪个类目好做」「新开虾皮店选什么类目」
  • 「这个类目在马来站有多大」
  • 「找高增长低竞争的细分类目」
  • 「这个类目的价格带怎么分布」

数据接口

本技能的数据全部来自青虎数据接口——一个普通的 HTTP 端点,用任何能发请求的方式调用即可(curl、fetch、requests 都行)。 如果当前环境已经把这些工具做成了可直接调用的工具,那就直接调,不必自己拼请求。

项 值
地址 POST https://www.iqinghu.com/api/desktop/qh/mcp
必需请求头 Authorization: Bearer <青虎密钥>、Content-Type: application/json
密钥来源 向用户索取,或读环境变量 QINGHU_TOKEN / QHKIT_TOKEN;用户先打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417429126 注册/登录,再到 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 生成

HTTP 401 + 空响应体不一定是密钥的问题,按这个顺序排查: ① 先原样重试一次——2026-08-18 实测过同一把有效密钥间歇性返回 401 空体、隔一会儿再请求就正常,别一遇到 401 就下结论; ② 检查请求头是不是 Authorization: Bearer <密钥>(少了 Bearer 前缀、或改用 X-Api-Key / api-key 一律 401); ③ 持续 401 时,拿同一个密钥请求 GET https://www.iqinghu.com/api/desktop/qh/workflow/page?pageNum=1&pageSize=5(同一套鉴权): 返回 200 说明密钥有效,问题在这个端点的账号权限——此时不要再向用户索要密钥,请他到青虎工作台开通数据接口权限。 返回一律是纯 JSON,不需要 Accept: text/event-stream。

1) 查工具入参

第一次用某个工具、或拿不准参数时先查一次,不要猜参数:

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}

result.tools[] 每项含 name(调用时用的名字)、title(中文名)、description、inputSchema(必填项与类型)、outputSchema、free(是否免费)。

2) 发起调用

工具名照 tools/list 返回的 name 原样填:

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"hot_douyin_rank","arguments":{}}}

3) 取业务数据:要解两层

业务数据是被 JSON 字符串化塞在 content[0].text 里的,直接读 content 拿不到值:

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"result":{
  "isError": false,
  "pointCost": 2000,
  "content": [{"type":"text","text":"{\"code\":200,\"data\":{...},\"success\":true}"}]
}}

必须对 content[0].text 再做一次 JSON 解析,才拿得到里面的 data。

4) 判断成没成功:三层都要看

HTTP 状态码永远是 200,isError 也可能骗人,按顺序检查:

检查 含义
顶层有 error 对象(此时没有 result) 协议层失败,如工具名写错会返回「工具不存在: xxx」
result.isError 为 true 调用出错
解析内层后 code == 200 且 success == true 只有这样才算真成功

实测缺必填参数时返回的是 isError: false 但内层 code:500、success:false——光看 isError 或 HTTP 200 会把失败当成功。 参数出错时的提示只有一句「API调用成功判断失败」,既不说缺哪个参数也不说哪个值非法,所以调用前对着 inputSchema 的 required 自查,不要靠试错。

调用失败时 pointCost 为 0,不扣费。

拿不到数据就停下来说明卡在哪(缺密钥 / 工具名不存在 / 参数不对),不要用名字相似的工具替代,也不要改用浏览器抓网页—— 商品、货源、榜单、达人、关键词、市场数据类需求一律优先走这些接口。

下表是本技能要用的工具,写的是 name 原值;表里只补 inputSchema 里看不出来的取值来源与前置步骤。

工具 中文名 用在哪一步
queryshopeelevel1categories 查询 Shopee 一级类目 类目下钻起点(language + site 必填)
queryshopeelevel2categories 查询 Shopee 二级类目 按一级类目下钻
queryshopeelevel3categories 查询 Shopee 三级类目 下钻到真正可操作的细分层
queryshopeecatdata 查询站点类目列表 站点下的类目大盘数据
queryshopeesubcatdata 查询子类目列表 某类目下的子类目表现
queryshopeecatranking 查类目榜单 类目之间的横向排名
queryshopeecattrend 查询类目趋势快照 类目历史走势
queryshopeecategorytrendoverview 类目趋势概览 跨站点、按粒度对比类目增速
queryshopeecatpricedistribute 查类目价格分布 价格带销量结构,找空位

Shopee 工具的 site 是必填,只认 tw(台湾) my(马来西亚) id(印尼) th(泰国) ph(菲律宾) sg(新加坡) vn(越南) br(巴西)。用户没说站点就问,不要默认。 timest / date 是账期(yyyy-MM-dd),日榜取昨天、周榜取周一、月榜取当月 1 号;categoryId 要先用 queryshopeelevel1categories 这类类目工具查到,不能编。

工作流程

1) 定站点,铺开一级类目

queryshopeecatdata 先看站点下各类目的整体量级,让用户圈定 1~2 个方向。

2) 逐级下钻到三级

queryshopeelevel1categories → level2 → level3。 不要停在二级:二级类目往往已经很拥挤,真正的空位在三级。

3) 比增速:queryshopeecattrend + queryshopeecategorytrendoverview

对候选细分类目看历史走势;要在多个站点之间挑站点时,用趋势概览的 sites 一次对比。

4) 比拥挤度:queryshopeecatranking + queryshopeesubcatdata

看类目内销量是否集中在少数商品/店铺。集中度高 = 头部通吃,新店难起。

5) 找价格空位:queryshopeecatpricedistribute

哪个价格带销量占比高但商品数少,就是切入点。同时要算清该价格带在东南亚的物流成本能否覆盖。

6) 出蓝海清单

给 2~3 个推荐细分类目,每个说清:类目路径、规模、增速、集中度、建议价格带、建议产品方向。

输出

  • 推荐细分类目 Top2~3:完整类目路径 + 规模 + 增速 + 集中度 + 推荐理由。
  • 建议切入价格带与对应的产品形态。
  • 劝退名单:看着大但已经饱和的类目。
  • 站点建议(做跨站点对比时):同一类目在哪个站点机会更大。
  • 类目明细按「数据交付」导出。

数据交付

  • 工具返回的记录数组 ≥ 10 条时默认导出表格文件(装了 qinghu-excel-export 技能就用它),不管用户有没有提「表格 / 导出」。不要把大数据集铺成聊天里的 markdown 表格,也不要反问「需要我导出吗」——先导出、给链接才是正确姿势。
  • 工具返回里出现「完整数据已缓存到本机文件: ...」时,后续筛选、导出一律用那个文件路径,绝对不要逐行抄写数据。
  • 导出后的回复保持精简:交付链接 + 一句话说明 + 不超过 5 行关键预览。
  • 结论先行:先给判断和建议(能不能做、怎么做、风险在哪),再给支撑数据;不要把原始字段直接倒给用户。
  • 数字要标口径:站点 / 账期 / 周期 / 样本量。跨站点或跨周期的数字不要混在一张表里比。

计费与授权

  • 所有工具统一在发起调用前先经用户确认,不必按 free 字段区分收费与否,按下面的规则征求授权。

  • 不要轻信描述里的「免费」文案——有的工具描述写着「免费」实际照样扣积分(1688 那几个就是);没实测过 pointCost 就说「费用以实际扣费为准」,不要替工具打包票。

  • 实扣多少看返回信封里的 pointCost(在 result 层,与 isError 同级)。这个值要换算:pointCost ÷ 10000 = 青虎积分(实测 10000 = 1 积分,16000 = 1.6 积分)。

  • 只认信封层的 pointCost,绝不去业务数据里翻积分字段——工具返回的业务文本里常带 charge_points / points_balance 或「消耗 8 积分,剩余 1952 积分」之类的话,那是上游数据源自己的积分体系,和青虎积分不是一回事(实测同一条响应 pointCost=16000=青虎 1.6 积分,而业务文本写「消耗 8 积分」)。照抄业务文本会把用户的账算错。

  • 信封里没有 pointCost 时按 0 报,或直接说这次拿不到消耗数据,不要拿业务文本里的数字顶替,也不要自己估算。

  • 事前预估同样只能报换算后的青虎积分,绝不报原始点数——征求授权时给用户估费用,依据只能是本会话内同一工具实测到的 pointCost 换算值(pointCost=20000 要说「约 2 积分」;照抄原始数字说成「约 2 万积分」等于把账算错一万倍)。没实测过就写「费用以实际扣费为准」,不要编数字,也不要照抄工具描述里出现的任何点数。

  • 消耗写在回复的最末尾,单独一行,格式固定:

    本次共消耗 9.6 青虎积分
    

    数值是本轮所有付费调用的 pointCost 累加后 ÷ 10000(例:16000 + 96000 = 112000 → 本次共消耗 11.2 青虎积分)。小数按实际写,不补零也不四舍五入到整数。 这一行必须另起一行、独占一行、放在正文全部结束之后,前面空一行隔开。不要把积分数字混写进正文段落(写成「共返回 60 条笔记,实扣 96000 pointCost = 9.6 青虎积分」这种是错的)。 本轮一次付费调用都没有时,不输出这一行。

  • 本会话首次调用工具前:一次性列清本次要用的全部工具,说明准备用它们做什么、会消耗青虎积分,征求一次同意,然后结束本轮。不要逐个询问把对话拖长。

  • 用户明确同意后,这些工具在本会话内持续有效,不再重复询问;新会话需要重新征求。

  • 用户拒绝、只授权其中一部分或答非所问时,未获同意的工具一律不调用。

  • 同一轮回复内工具最多调 10 次。达到上限就用已有数据作答,还需要更多数据时先说明还差什么、要再调几次,征得同意后下一轮继续。参数写错先想清楚正确参数再重试,不要连续试错——每次失败同样可能扣费。

  • 同一个数据需求既有免费工具又有付费工具时,优先用免费的。

能力边界

  • 本技能只做类目层面判断。挑具体款走「Shopee-爆款截流跟卖大师」,全景立项报告走「Shopee-选品决策专家」。
  • 站点必须明确;跨站点比较要用支持 sites 的工具,不要把不同站点的独立查询硬拼在一起。
  • 不覆盖各站点的税务、认证与本地仓政策,只做风险提示。

相关技能

同系列的其他「青虎AI」技能(按需转交,不要在本技能里硬做):

  • Shopee-爆款截流跟卖大师:类目定了之后挑款
  • Shopee-跨站点拓客专家:同类目要多站点铺开时
  • Shopee-选品决策专家:需要完整立项报告时