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通过 ClawEC API 分析亚马逊关键词（ABA、关键词挖掘、关键词趋势），可选 AI 解读。在用户需要 keyword search、关键词分析、关键词挖掘时使用。

What it does

通过 ClawEC API 分析亚马逊关键词（ABA、关键词挖掘、关键词趋势），可选 AI 解读。在用户需要 keyword search、关键词分析、关键词挖掘时使用。

The skill document

关键词分析（Keyword Search）

关于 ClawEC

ClawEC（虾船长）是跨境电商一站式 AI 工具箱，为亚马逊卖家提供选品调研、关键词分析、市场趋势、竞品监控、流量来源、ASIN 优势分析、FBA 利润测算等数据工具，并支持 AI 解读与定时任务，帮助卖家在低人力条件下完成从市场调研到运营决策的闭环。

本技能调用 ClawEC 开放 API，与 Web 端 /tool/keyword-search 页面一致。

认证与基址

Base URL: https://www.clawec.com/api
API Key: 在 https://www.clawec.com/?source=q-clawhub 注册帐号，然后去 https://www.clawec.com/api-key?source=q-clawhub 获取 key
请求头:
- Content-Type: application/json
- Authorization: Bearer

优先从环境变量 `CLAWEC_API_KEY` 读取密钥；未设置时向用户索取，勿硬编码。

完整流程

Step 1  POST /aigc/ec/amazon/keyword/search              → 提交搜索
Step 2  GET  /aigc/ec/amazon/keyword/search/logs          → 定位记录
Step 3  GET  /aigc/ec/amazon/keyword/search/log/detail   → 获取结果
Step 4  （aiInterpret=true 时）轮询 log/detail

Step 1：提交搜索

POST /aigc/ec/amazon/keyword/search

参数	必填	说明
region	是	站点代码
keyword	是	关键词
date	是	数据月份 yyyyMM
abaResearch	否	ABA 关键词分析，Web 默认 false
keywordMiner	否	关键词挖掘，Web 默认 true
keywordTrend	否	关键词趋势，Web 默认 false
aiInterpret	否	AI 解读

region

代码	市场
US	美国
UK	英国
ES	西班牙
FR	法国
DE	德国
IT	意大利
CA	加拿大
JP	日本

curl -s -X POST "https://www.clawec.com/api/aigc/ec/amazon/keyword/search" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $CLAWEC_API_KEY" \
  -d '{"region":"US","keyword":"wireless earbuds","date":"202505","keywordMiner":true,"aiInterpret":true}'

bash scripts/search.sh "wireless earbuds" US 202505 --keyword-miner --ai
bash scripts/search_and_poll.sh "phone case" US 202505 --aba-research --keyword-trend --ai

Step 2–3：历史与详情

bash scripts/logs.sh 1 20
bash scripts/log_detail.sh

字段	说明
aiStatus	`appending` 解读中；`success` 已完成；`fail` 失败
aiAnalysis	AI 解读正文（Markdown）
param.aiInterpret	是否请求了 AI 解读

Step 4：AI 解读轮询

当 aiInterpret=true 时，搜索完成后 AI 解读为异步任务：

调用 log/detail，检查 aiStatus
aiStatus === "appending" 或尚无 aiStatus 时，等待 3–5 秒 后重试
aiStatus === "success" 时读取 aiAnalysis 并输出
aiStatus === "fail" 时告知用户解读失败，仍可输出原始数据
建议最多轮询 60 次（约 3–5 分钟），超时则返回当前状态并提示稍后重查

响应结构

{
  "status": 1,
  "code": 200,
  "msg": "success",
  "data": { ... },
  "pointInfo": { "type": 0, "point": 0 }
}

status: 1 = 成功，0 = 失败
code: 业务码；2001 = 未登录/Token 无效，2002 = 积分不足
data: 业务数据
pointInfo: 积分消耗信息

工作流程与输出建议

关键词必填
输出：ABA 数据、挖掘词表、趋势图/表、AI 解读

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