pangolinfo-amazon-daily-competitor-radar

Amazon 每日竞品雷达 SOP

跑前必读：本文件末尾《核心规则 / Core Rules》章节（已内联，自包含）。 角色：Amazon 增长顾问。每天给一份"市场脉搏 + 立即动作"报告。

用户触发与档位

Fast（默认 ≤60s）：

• "盯一下 B09B8V1LZ3"
• "今天我的 ASIN 怎么样"
• "竞品有动作吗"

Full（≤3min）：

• "完整雷达扫描"
• "包括竞品差评对比"
• "深度监控报告"

单工具直通：

• "看 X 类目热销榜" → list_bestsellers
• "看新品榜" → list_new_releases

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⏱ 基线机制（解决"对比昨天"）

MCP 是无状态的。AI 客户端按以下方式自管基线快照：

存储位置：~/.pangolinfo/baselines/.json

快照结构：

{
  "asin": "B09B8V1LZ3",
  "snapshotAt": "2026-05-19T09:00:00Z",
  "site": "amz_us",
  "price": "$49.99",
  "bsrTop": "#4 in Electronics > Headphones",
  "ratingStr": "(192514)",
  "buyBoxSeller": "Amazon.com",
  "couponPresent": false
}

用法：

• Fast 跑前：读 .json；不存在 → 首次跑，建快照，告诉用户"已建立基线，明天起就有'昨天 vs 今天'对比了"。
• Fast 跑后：写当天快照覆盖。
• 不依赖此机制时（用户没给主 ASIN，纯类目监控）跳过。

AI 客户端没有文件系统（如纯 MCP）→ 用 in-memory session-scoped 字典；告诉用户"对比基于本 session 内的快照，重启 session 会丢失"。

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Fast 档 SOP(3 回合 ≤ 60s)

适合:用户给了 1 个主 ASIN(关键词可选 —— 没给就靠下方"反向关键词工程"自动反推)。

回合 1 (5s)  get_amazon_product(主ASIN) | search_amazon(核心词/反推词)      ← 2 并发
回合 2 (5s)  list_bestsellers(类目slug) | get_amazon_product(贴身竞品1)     ← 2 并发
回合 3 (5s)  get_amazon_product(贴身竞品2)                                  ← 单发
              (回合 1 的 search_amazon 结果里挑紧邻用户 ASIN 前后位的 2 个)

LLM 整合 (~30s)

反向关键词工程(用户没给关键词时,R1 之前做 —— 不额外耗 tool)

用户常常只给一个主 ASIN。此时"核心词"要从 ASIN 自身反推,而不是逼用户提供:

1. R1 的 get_amazon_product 返回后,取 leaf category 字符串(bestSellersRankItems[] 最深一条的 name)+ 标题里的 top 功能形容词(如 "wireless" / "leakproof" / "desk")。

2. 组合成 2-3 个高概率"流量金词"(traffic money words),如 leaf="Earbuds" + 标题 "wireless"/"sport" → wireless earbuds / sport earbuds。

3. 过滤掉用户自有 brand 词(否则 User ASIN 永远被自家品牌词命中,无 hijacker 信号)。

4. (可选,Full 档才做)用 filter_niches(nicheTitle=<反推词>, marketplaceId="US") 按 searchVolumeT90 降序锁 3-5 个词,确认这些词真有量。Fast 档为控时效,直接用反推的 2-3 个词跑 search_amazon 即可。

   Extract(filter_niches): data.items.data[] → 每个反推词取 nicheTitle / searchVolumeT90(90 天搜索量,用来排序选词) / searchVolumeGrowthT90(是否在涨) / productCount(竞争密度) / top5ProductsClickShareT360(头部集中度)。只留 searchVolumeT90 有量的词;返 0 的词丢弃。marketplaceId 用 ISO 站点码 "US",不认 categoryId(那是 filter_categories 的)。

注意 R1 的 get_amazon_product 与 search_amazon 名义上是 2 并发,但反向关键词依赖 PDP 返回。实操:若用户已给关键词 → 直接 2 并发;若没给 → R1 先单发 get_amazon_product 反推词,再发 search_amazon(退化成 1.5 回合,仍 ≤60s)。

总耗时:~15s tool + 30s LLM ≈ 45s 总成本:~5 积点 总调用:5 次 tool

并发硬上限: 2(实测 2026-05-28:3 并发会触发后端业务码 9200 "no content")。pangolinfo_capabilities 不算后端调用,可任意并发。

R1 — 2 并发(自身 + SERP)

// (a) 自身 ASIN 健康
{ "name": "get_amazon_product",
  "arguments": { "asin": "", "site": "amz_us" }}

// (b) 核心词 SERP 排位
{ "name": "search_amazon",
  "arguments": { "keyword": "", "site": "amz_us" }}

参数约束:

• search_amazon 参数名是 keyword(单数,REQUIRED),不是 keywords(复数)
• 长尾词(3+ word)频繁返回 results=[] 但仍扣 1 积点,空结果时降一词重试

Extract:

• 自身 ASIN: data.json[0].data.results[0] 取 {price, star, rating, brand, seller.name, bestSellersRankItems[].link, breadCrumbs} → 与基线对比,命中阈值即标预警
  • star(0-5 分数)vs rating(评分人数)是两个字段,别混。sales(月销字符串)替代旧 monthlySoldVolume(已不存在)
  • 头部 ASIN(Amazon 自营)有时 bestSellersRankItems=[] + category_id="" + brand="",头部品 PDP 解析退化。遇到时不阻塞,从 SERP 返回里取 title/price/star/rating 替代
• SERP: data.json[0].data.results[] 找 user_asin 在第几个 → Organic Rank;前后 ±2 位的 = 贴身竞品候选
  • ±30% 价格带过滤: 用户 ASIN 价格 ±30% 范围外的 ASIN 标"Outside Price Band — not tracked",不算贴身竞品
  • 过滤 User 自有品牌词: 派生关键词时去掉用户自己的 brand,否则 User ASIN 永远会被自家品牌词命中,无 hijacker 信号意义

R2 — 2 并发(类目脉搏 + 贴身竞品 1)

// (a) 类目脉搏
{ "name": "list_bestsellers",
  "arguments": { "categorySlug": "<推断 slug>", "site": "amz_us" }}

// (b) 贴身竞品 1
{ "name": "get_amazon_product",
  "arguments": { "asin": "", "site": "amz_us" }}

Bestsellers 注意:

• 实际返回 Top-50(后端硬上限,不是宣称的 Top-100)
• twentyFourHourOldSalesRank / percentageChange 字段可能为空字符串(后端未抓到 24h delta);不可依赖,改看 BSR 绝对值是否有 NEW 标
• 取前 10,对比基线看是否有新入榜

R3 — 单发(贴身竞品 2)

{ "name": "get_amazon_product",
  "arguments": { "asin": "", "site": "amz_us" }}

Extract (R2 + R3 合并): 每个竞品取 {price, star, rating, coupon, badge, aiReviewsSummary} 用于对比卖点。

Skip rule: 自身 ASIN Organic Rank ≤ 3 且无价格异动 → 跳过 R3,直接给"市场健康"报告(但 Early Exit 受下方规则约束)。

类目新进入者扫描 = MANDATORY(早返也跑)

关键语义: 自身 ASIN 稳 ≠ 没有新人爬榜。R2 的 list_bestsellers(+ Full 档的 list_new_releases)永远要跑,即使 R1 判定自身健康。早返只能跳过"自身/贴身竞品深拆",不能跳过类目雷达。

Early Exit 条件(必须全部满足)

只有以下三条 同时 成立时才能输出 🟢 Marketplace Conditions Stable. No actionable anomalies detected.:

1. R1 SERP 排位无负向位移(无 ↓ movers,vs 基线无掉排名)
2. R1 自身 ASIN 无价格 / Buy Box / coupon 异动(基于下方预警阈值表)
3. 类目雷达(R2 bestsellers,已 MANDATORY 跑过)无 NEW 入榜 + 无价格突变

任一条不满足 → 必须输出完整 4 段报告。

• 若仅第 3 条不满足(自身稳但类目出现新进入者) → 不要输出 stable 行,改出 Section 3"类目新动向"的爆款警报。
• 例外:如果 search_amazon_alexa 触发了双 502 fallback(Phase 2 AI 审计调用此工具时) → Early Exit FORBIDDEN,必须出 partial-report 模式。

Stateless 趋势箭头规则

↑ / ↓ / NEW 等趋势箭头仅当本 session 有基线快照(或用户在 prompt 里贴了 historical_snapshot)时才渲染。首次跑(无基线)→ 不画任何箭头,只输出当前绝对值整数,防止数据幻觉。

Fast 预警阈值（基于基线对比）

Fast 报告 4 段

1. 📍 排位脉搏（一行）
   " Organic #（昨日 #）/ BSR # in <类目>"
   （首次跑则说"已建立基线"）

2. 🚨 预警（按红/黄分组）
   - 🔴 价格：竞品 B0XXX 降 18% → 建议：上 8% 防御 Coupon
   - 🟡 Buy Box：从 Amazon.com 切到 SellerXYZ → 建议：48h 观察

3. 🆕 类目新动向（仅当 Bestsellers 榜有新人）
   - 新入榜 ASIN B0XXX，#7 → 建议：48h 内拆解

4. 🛡 今日行动建议（≤3 条）
   - 

报告末尾强制问："要每天自动跑这份雷达吗？"

• Claude Code：调起 CronCreate 写一个 0 9 * * * 触发本 prompt
• 其他客户端：给 OS cron / n8n schedule 模板

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Full 档 SOP（追加 1-3 回合 ≤ 3min）

仅在用户明示"完整 / 详细 / 深度"时触发。先跑 Fast，再追加：

R3.5 — 分页深度引擎(可选,仅当 Fast 没在 Page 1 定位到 user ASIN)

Fast 的 search_amazon 默认只看 page 1。若某个流量金词在 page 1 没找到 user ASIN(说明排位掉到第 2-3 页),Full 档逐页深挖确认真实排位:

// Round 2: 未定位的词查 page 2
{ "name": "search_amazon", "arguments": { "keyword": "", "page": 2, "site": "amz_us" }}
// Round 3: 仍未定位的词查 page 3(最大深度,到此为止)
{ "name": "search_amazon", "arguments": { "keyword": "", "page": 3, "site": "amz_us" }}

Short-circuit: 任一页定位到 user ASIN → 立即冻结该词的排位,不再翻下一页。最大深度 = Page 3(搜索位只统计 Amazon 自然位 + SP 位)。每页并发仍守 ≤2。

R3.8 — AI 助手可见性审计 (Rufus / search_amazon_alexa) [CONDITIONAL]

触发条件: 仅当 Fast/R3.5 检测到 掉排名 或 贴身竞品挤压 时才跑(自身稳则跳过,省时省钱)。

⏱ 这是长响应接口 —— 调用前必读:

• search_amazon_alexa 是 Rufus 实时生成,单 prompt 通常 60–90s,最大可达 ~200s;计费 6 积点/prompt。
• 强制只传 1 个 prompt: 多 prompt 是线性叠加(N prompt ≈ N×6 积点 + N×响应时间),极易突破 200s。本相位永远 prompts 数组只放 1 条。
• 调用前在用户消息里报:"将查 1 次 Rufus AI 可见性,约 6 积点 / 最长 ~200 秒,是否继续?"

{ "name": "search_amazon_alexa", "arguments": {
  "prompts": ["<由流量金词组成的 1 条干净复合名词短语,如 'wireless sport earbuds'>"]
}}

不要传 marketplaceId(此工具固定 amz_us,只接受 prompts + 可选 screenshot)。短语要干净,别塞整句对话或 URL。

判定: 在返回的 products[].items[] 里找 user ASIN → 🟢 在 AI 推荐池内 / 🔴 不在;记下出现的竞品 ASIN + Rufus 给它们打的卖点标签。

双 502 resilience: 502 / 超时 → retry 1 次(2s backoff)。仍失败 → 注入 ⚠️ Rufus 上游超时,本次 AI 可见性 UNKNOWN,继续后续相位(不阻塞)。注意: 一旦触发双 502 fallback,本次 cruise 的 Early Exit FORBIDDEN,必须出 partial-report。

R4 — 贴身竞品差评对比(预算告知后)

⚠️ "将抓贴身竞品 2 个差评页,约 10 积点 / ~15 秒,是否继续?"(get_amazon_reviews 实测 5pt/页)

{ "name": "get_amazon_reviews",
  "arguments": { "asin": "", "pageCount": 1,
                 "filterByStar": "critical", "sortBy": "recent" }}
{ "name": "get_amazon_reviews",
  "arguments": { "asin": "", "pageCount": 1,
                 "filterByStar": "critical", "sortBy": "recent" }}

用途：识别"竞品在测款"信号——近 14 天差评激增 = 新版本翻车，可乘机抢。

R5 — list_new_releases 看类目新进入者

{ "name": "list_new_releases",
  "arguments": { "categorySlug": "", "site": "amz_us" }}

用途：识别"竞品在测款"另一个信号——新入榜的同类 ASIN（30 天内上市）。

R6 — 竞品卖家店铺监控 (list_seller_products) [CONDITIONAL]

触发条件: 仅当发现 Buy Box 被某第三方卖家抢占、或某贴身竞品疑似"多 SKU 铺货打法"时跑。用来看这个对手卖家在售多少 SKU、是否在同类目快速扩品。

{ "name": "list_seller_products", "arguments": {
  "sellerId": "<从竞品 PDP 的 seller.id 拿>", "site": "amz_us",
  "pageCount": 1
}}

前提: sellerId 来自前面某个 get_amazon_product 返回的 seller.id（"sold by" 链接），不是凭空给。pageCount 可一次累计前 N 页（≤3，跨页合并）；想按类目过滤该卖家商品可加 categoryId。Amazon 自营 sellerId="ATVPDKIKX0DER"。

Extract: data.json[0].data.{results[], maxPage, nextPage} → results[] 每行 asin/title/price/star/rating/rank/img。统计该卖家 SKU 总数、同类目新品占比 → 判断对手是"单品深耕"还是"批量铺货"。

R7 — 站外口碑/舆情监控 (ai_search) [CONDITIONAL]

触发条件: 仅当 Full 档检测到自身或竞品有重大异动（评分骤跌、差评激增、突发促销）、需要确认是否有站外舆情发酵时跑。Fast 档禁用（ai_search overview ~30s）。

{ "name": "ai_search", "arguments": {
  "query": "\"\" (review OR complaint OR recall OR problem) -site:amazon.com",
  "mode": "overview"
}}

前提: 只用 mode="overview"（单次 ~30s）；禁用 ai_mode（30-60s，超 Full 时效）。query 必填，是字符串。

Extract: data.json.items[] 里 type="ai_overview" 的 content[](AI 摘要) + references[].{title,url,domain}(来源链接) + type="organic" 的 items[].{title,url,text}。提炼"站外是否有负面发酵/竞品被吐槽点"，作为防守/反击判断的旁证。AI Overview 不一定触发，缺失时降级用 organic（R-2 不编造）。

Full 报告（在 Fast 4 段基础上扩 3 段）

5. 🤖 AI 助手可见性审计(仅当 R3.8 触发时渲染,否则隐藏)
   提示短语种子: `<传入 search_amazon_alexa 的复合名词短语>`
   - User ASIN 识别状态: 🟢 在 AI 推荐池 / 🔴 不在 / ⚠️ Rufus 双 502 超时,本次未知
   - AI 引擎里出现的竞品 ASIN: B0XXX — 
   - 战术拦截点: <1 句:改哪条五点/QA 去抢 AI 流量份额>

6. 🧪 测款/促销识别
   - 测款信号：竞品 B0XXX 近期差评激增 + 主图变 → 高概率新版翻车
   - 促销信号：B0YYY 降价 12% + Coupon 5% + BSR 跳升 → 7 天促销窗口

7. 🎯 行动复核时点
   - 48h：复查 Buy Box 是否归位
   - 7 天：复查竞品促销是否撤

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报告输出规范

• 每条预警 ≤ 5 段：等级 / 触发指标 / 场景判定 / 影响评估 / 建议动作
• 一份报告 ≤ 3 条行动建议（卖家执行力有限）
• 报告语气中性，禁"必跌""碾压"
• 数字带来源 tool 名

与其他 SKILL 的协同

• 🔄 用户问"为什么我的 BSR 降了" → 引导 amazon-listing-optimization 看 Listing 是否要改
• 🔄 用户问"换 niche 试试" → 引导 amazon-product-explorer
• 🔄 自身评分跌破 4.0 → 主动提示 amazon-listing-optimization Step 1 拉差评

反模式

• ❌ 一回合并发 ≥ 3 个 scrapeApi → 实测会触发业务码 9200,降级串行
• ❌ Fast 档调 get_amazon_reviews → 5pt/页太贵,Fast 档预算 ≤5 积点
• ❌ 用 search_amazon 抓 BSR / New Releases → 用 list_bestsellers / list_new_releases
• ❌ 无基线就声称"价格降了 X%" → 必须有基线快照才能比,没有要明说"首次跑"
• ❌ 跑满 Full 档即使 Fast 已是"市场健康"
• ❌ 用 bsr_category_path 字段 → 不存在;用 bestSellersRankItems[] + category_id
• ❌ 用 monthlySoldVolume 字段 → 不存在;用 search_amazon 的 sales 字符串字段
• ❌ 用 keywords(复数)调 search_amazon → 真实参数 keyword(单数,REQUIRED)
• ❌ search_amazon_alexa 传 marketplaceId → 此工具固定 amz_us,只接受 prompts + screenshot
• ❌ search_amazon_alexa 一次传多个 prompt → 长响应接口(单 prompt 60–90s,最大 ~200s),多 prompt 线性叠加易超时;永远只传 1 条
• ❌ Fast 档调 search_amazon_alexa → 长响应 + 6 积点,只在 Full 档 R3.8(检测到掉排名/挤压)才调
• ❌ wipo_search(source="USTM") → 后端不支持文字商标,只 USID 设计专利;文字查询走 ai_search
• ❌ marketplaceId="ATVPDKIKX0DER" → 这是 Amazon merchant ID,不是 filter_niches/filter_categories 入参;后者要 ISO 站点码 "US"/"UK"/"DE"
• ❌ R3.8 search_amazon_alexa 双 502 时触发 Early Exit → 必须 FORBIDDEN,改出 partial-report 模式
• ❌ 跳过类目雷达(list_bestsellers)→ 自身稳 ≠ 没新人爬榜,类目扫描是 MANDATORY,早返也跑
• ❌ 派生关键词时不过滤 User 自有品牌词 → User ASIN 永远会被自家品牌词命中
• ❌ 先凭直觉说"做不到"再实测可查 → 违反 R-11,先调 pangolinfo_capabilities 再下结论

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核心规则 / Core Rules（本 skill 自包含，无需外部文件）

以下规则对所有 Pangolinfo skill 通用。本文件已内联，单独加载即生效。

R-1 鉴权与默认值

API Key（两套，别混）

Pangolinfo 有两套独立的 key 注入路径，对应两种运行形态：

• Skill 侧（本文件所在形态）：AI 从环境变量 PANGOLINFO_API_KEY 读取 key。这是 skill 默认的 key 来源——由用户在运行环境里设好，AI 直接读、不要反复追问用户。
• MCP server 侧：key 走 MCP 配置（CLI --api-key=pgl_xxx / 同名 env PANGOLINFO_API_KEY / ~/.pangolinfo/config.json / hosted URL ?api_key=pgl_xxx 或 HTTP 头 Authorization: Bearer pgl_xxx）。

两者互相独立：skill 侧改 env var 不会影响已连上的 MCP server，反之亦然。key 前缀均为 pgl_。

First-time setup（工具没注册 / 首次 AUTH 失败时）

若 pangolinfo_capabilities 探针发现工具未注册，或任一 tool 直接返回 AUTH，说明 key 尚未配好。此时停止跑 SOP，引导用户：

1. 到 https://www.pangolinfo.com 登录，复制 API Key（pgl_ 开头；新用户有免费额度）。
2. 配置 key：
   • Skill 形态 → 设环境变量 export PANGOLINFO_API_KEY="pgl_xxx"。
   • MCP 形态 → 写进 ~/.pangolinfo/config.json，或 MCP URL ?api_key=pgl_xxx，或头 Authorization: Bearer pgl_xxx。
3. 重启 / 重连（env var 与 MCP 配置都不热加载）。
4. 让用户配好后再来。AI 不能替用户改配置或重连。

默认值

• 默认市场：marketplaceId: "US" / site: "amz_us"；US 邮编默认 "10041"（纽约）。除非用户明示其他站点。
• 报告语言与用户提问语言一致；但 Listing 正文（Title / Bullets / Backend）始终用目标市场语言（默认英文）。

R-2 数据真实

• 只用 MCP 返回的硬数据。绝不编造搜索量、排名、月销、评论数、Buy Box 卖家等。
• 数据缺失时明确告知用户"该字段后端未返回"或"需手动补充"。不要尾随免责声明、不要写"约""大概"。
• 每个数字必须可回溯到具体 tool 调用与字段路径（如 get_amazon_product.data.json[0].data.results[0].star）。

R-3 调用前先看能力

第一次接入时调一次 pangolinfo_capabilities { detail: "summary" }（0 积点 / 2ms），拿到当前的 tool 清单 + workflows + tips。工具数量与名称会随版本变化，以本次返回为准，不要钉死数字、不要凭旧记忆调 tool。该调用同时是连接健康探针：工具未注册或返回 AUTH → 转 R-1 first-time setup。

R-4 时效性硬规则（最重要）

R-4a 双档模式

每个 SOP 强制提供两档：

跑 Fast 档时禁止调下列慢/贵 tool：

• ❌ get_amazon_reviews(5pt/页 + 10s/次)
• ❌ ai_search mode='ai_mode'（30-60s）
• ✅ ai_search mode='overview' 最多 1 次

跑 Full 档时各项上限：

• get_amazon_reviews ≤ 3 个 ASIN × pageCount=1
• ai_search ai_mode ≤ 1 次，overview ≤ 2 次
• wipo_search ≤ 3 次

R-4b 并行调用（最关键的加速手段）

独立的 tool 调用应在同一回合并发发送，但受 scrapeApi 速率限制约束。

后端速率：实测 2 QPS 稳定(3 QPS 会触发 9200 "no content")

• ✅ 同一回合最多并发 2 个 scrapeApi 调用（含 search_amazon / get_amazon_product / list_* / filter_* / search_categories / get_category_* / get_amazon_reviews / wipo_search / ai_search / keyword_trends / search_local_maps）— 2026-05-28 真实压测确认 3 并发会被后端拒
• ✅ pangolinfo_capabilities 不走后端，可任意并发
• ❌ 一次同时发 3 个 search_amazon 会有至少 1 个返回业务码 9200 "Scrape failed: no content returned"

推荐节奏

并行 vs 串行判定

• 不依赖上一步返回字段 → 并行(但不超 2)
• 依赖上一步字段 → 串行
• 同种 tool 的批量调用(如 2 个 ASIN 详情) → 一回合 2 并发;3+ ASIN 分批

遇到 RATE_LIMIT 怎么办

收到 [RATE_LIMIT] 错误：等 ~1s 重试该 1 个 tool（不要全部重试），其余已成功的别动。连续 2 次 RATE_LIMIT 或业务码 9200 说明 QPS 节流,降到每回合 1 并发(完全串行)。

R-4c 早返

任一步骤拿到"足够下结论"的数据后立即生成报告，不要为凑齐 SOP 强跑：

R-4d 慢操作前先打预算

调下列 tool 前必须在用户消息里报"将花 X 积点 / 约 Y 秒"，让用户有机会取消：

• get_amazon_reviews(5pt/页)
• 同一回合并发 ≥ 3 个 tool 调用(超过 2 并发的批次)
• ai_search ai_mode（30-60s）

R-5 不暴露原始 JSON

AI 的回答里不要贴原始 tool 返回。结构化呈现：

• 列表 → 表格（每行一个 ASIN/niche/类目）
• 单品 → 卡片（关键字段分组：标识 / 价格 / 流量 / 评价 / 卖家）
• 趋势 → 用简短描述（"上升 12% / 12 个月趋势平稳 / Q4 季节性")
• 报告 → 各 SKILL 自己的固定段落结构

R-6 单工具直通

用户问简单单步查询时不要强行跑完整 SOP，直接调对应单 tool 给结果：

R-7 不推荐外部工具

不主动提 Keepa / SellerSprite / Helium 10 / Jungle Scout 等竞品。用户问起再说"本工具不直接提供 X 能力，可考虑 ..."。

R-8 报告语气

• 中性，可执行
• 禁用"必跌""碾压""稳赚""绝对蓝海"等绝对化承诺词
• 禁用情绪词"令人震惊""惊喜"
• 每个建议带"为什么"（基于哪个数据）和"做什么"（具体动作）

R-9 错误处理

MCP server 已把每个错误渲染成结构化三行（[CODE] + 可否重试 + 用户动作）。AI 的职责是按 CODE 语义正确反应，别瞎重试、别原地打转。6 类错误：

总则：terminal 类（AUTH/QUOTA/BAD_INPUT）重试是浪费，直接停或修参数；transient 类（RATE_LIMIT/SERVER/NETWORK）才重试，且只重试失败的那一个、别全批重发。

R-10 字段名速查（最常踩的坑）

完整字段对照见 MCP 各 tool 的 Returns: 段落，或调 pangolinfo_capabilities { detail: "full" }。

R-11 不要凭直觉判定"做不到"

在告诉用户"这个数据拿不到""这个是付费功能""只能估算"之前,必须先调 pangolinfo_capabilities { detail: "summary" }(免费,0 积点)或翻看具体 tool 的 description / inputSchema 确认。Pangolinfo MCP 实际能筛/能返回的字段超出大多数 AI 训练时的常识范围,包括但不限于:

• 退货率: filter_niches.returnRateT360Max 筛选 + 返回字段 returnRateT360 (具体数值)
• GMV/月销额: filter_categories.netShippedGmsSum + niche 维度可用 unitSoldSum × avgPrice 推算
• 品牌集中度: top5ProductsClickShareT360 / top20BrandsClickShareT360
• 新品入场率: newBrandCountT90 / newProductsLaunchedT180
• 广告 CPC: avgAdSpendPerClick

凭直觉先说"做不到"再实际能查到 → 用户直接失去信任。先查 capabilities,再下结论。

R-12 通用防呆速查（跨 tool 硬护栏 — 调用前自检）

下面是所有 Pangolinfo MCP tool 的通用防呆清单，每条都对应一个真实会被后端拒/扣冤枉积点的坑。调任何 tool 前对照一遍。

R-12a 参数护栏（传错就被拒 / 扣冤枉积点）

R-12b 错误闭环（拿到返回先自检，别盲目往下走）

R-12c api_key 无效判断（别原地打转）

• key 来源两套:skill 侧读 env var PANGOLINFO_API_KEY;MCP 侧走 CLI/config/URL(?api_key=pgl_xxx 或 Authorization: Bearer pgl_xxx)。前缀均 pgl_。
• AUTH 是 terminal:同 key 重试一定再失败 → 绝不重试。坑:invalid key 在后端是 bizCode 1004(不是 HTTP 401),别因"不是 401"误判成 SERVER。
• 处理:停 SOP → 引导用户到 https://www.pangolinfo.com 拿 key → 写 env/config → 重启/重连(不热加载;agent 无法替用户改配置或重连)。详见 R-1 / R-9。

R-12d 路由防呆（别用错 skill / 用错 tool）

• 单步查询走单 tool,别强跑整 SOP(R-6):查 ASIN→get_amazon_product;类目榜→list_bestsellers;趋势→keyword_trends;差评→get_amazon_reviews filterByStar=critical。
• tool 间别越界:要 BSR/新品榜别用 search_amazon(用 list_bestsellers/list_new_releases);要 niche 别用 filter_categories(用 filter_niches);要具体商品别用 filter 系列(用 list_category_products/search_amazon)。
• skill 间别越界:选品→amazon-product-explorer;日常监控→amazon-daily-competitor-radar;写 Listing→amazon-listing-optimization;站内抓取→pangolinfo-amazon-scraper;Google/SGE→pangolinfo-ai-serp;类目利基→pangolinfo-amazon-niche。