青虎AI Ozon 爆款跟卖与选品:拉取 Ozon 热卖产品榜与中国专区产品列表,批量看商品详情、产品趋势快照与信息追踪,锁定当前爆款与飙升款,分析价格带和销量结构,判断是做同款跟卖还是差异化改良。当用户要在 Ozon 找爆款、看热卖榜、做跟卖、分析某个商品的销量趋势、找中国卖家在卖什么时必须触发。关键词:青虎AI、Ozon、俄罗斯、爆款、飙升款、跟卖、热卖榜、中国专区、商品趋势、价格带。
Coding
Ozon-竞店截流专家 | 青虎AI
Try it青虎AI Ozon 竞店截流:锁定对标店铺后拉出它的全部在售商品、店铺趋势快照与热销结构,复刻它的选品逻辑与出单矩阵,并盯住它新上、正在起量的潜力新品做实时截流。当用户要在 Ozon 分析竞争店铺、看对手在卖什么、复刻竞店选品、监控对手新品、做竞店截流时必须触发。关键词:青虎AI、Ozon、俄罗斯、竞店、对标店铺、截流、店铺分析、出单矩阵、新品监控、店铺榜单。
What it does
青虎AI Ozon 竞店截流:锁定对标店铺后拉出它的全部在售商品、店铺趋势快照与热销结构,复刻它的选品逻辑与出单矩阵,并盯住它新上、正在起量的潜力新品做实时截流。当用户要在 Ozon 分析竞争店铺、看对手在卖什么、复刻竞店选品、监控对手新品、做竞店截流时必须触发。关键词:青虎AI、Ozon、俄罗斯、竞店、对标店铺、截流、店铺分析、出单矩阵、新品监控、店铺榜单。
The skill document
Ozon-竞店截流专家 | 青虎AI
把一家跑得好的 Ozon 店拆开看:它靠哪些品出单、品类怎么搭、价格怎么排、最近在推什么新品——然后在它把新品做起来之前跟上。
对标店铺选得准,比自己乱扫榜有效得多。
何时触发
- 「分析一下这家 Ozon 店」「对手在卖什么」
- 「找几家做得好的同行店铺」
- 「盯住这家店的新品」「竞店有什么新上的款」
- 「复刻这家店的选品思路」
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;用户在 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 |
|---|---|---|
queryhotshoprankings | 店铺热销榜单 | 没有明确对标时,先从榜单里找候选店铺 |
queryshopdetails | 查店铺详情 | 店铺基础数据(shopIds 必填) |
queryshopitemdetails | 查店铺商品列表 | 拉出该店在售商品(shopKeyword 必填),这是出单矩阵的原料 |
queryshoptrendsnapshots | 店铺趋势快照 | 店铺整体销售走势,判断它在涨还是在掉 |
queryproducttrendsnapshots | 产品趋势快照 | 对它的潜力新品逐个验证起量情况 |
queryproductdetails | 查商品详情 | 批量补齐商品明细 |
querycategorydetail | 市场销售数据 | 对照类目大盘,看它是靠类目红利还是真本事 |
Ozon 工具的类目 ID、关键词 ID、店铺 ID 都要先查后用:类目走
querylevel1categories→querylevel2categories→querylevel3categories逐级下钻,关键词 ID 走queryhotkeywordrankings,店铺 ID 走queryhotshoprankings。不要编 ID。period/updatePeriod决定榜单周期(周榜 / 月榜 / 季度 / 年度),跨周期的数字不要混在一张表里比。
工作流程
1) 确定对标店铺
用户直接给店铺就用;只说「找几家同行」就先用 queryhotshoprankings 按类目筛出候选,
优先选规模相近、增速快的店——照抄行业老大通常抄不动。
2) 摸店铺底细:queryshopdetails + queryshoptrendsnapshots
先确认这家店值不值得抄:整体在涨的店才有参考价值,在掉的店抄了是接盘。
3) 拉出单矩阵:queryshopitemdetails
把在售商品按销量排序,看三件事:
- 主力款:销量集中在哪几个品(通常 20% 的品贡献 80% 的量);
- 品类结构:是深耕一个细分还是横向铺货;
- 价格阶梯:引流款 / 利润款 / 形象款分别在什么价位。
4) 找潜力新品:上架时间近 + 销量在爬
用 queryproducttrendsnapshots 对新上架的款逐个看走势。
在它评论还少、排名还没稳的时候切进去,才叫截流;等它成了爆款再跟就是接盘。
5) 输出可执行的复刻方案
不是把它的品照抄一遍,而是:先跟哪几个款、用什么价格切、差异化点放在哪。
输出
- 店铺画像:规模、类目结构、价格带分布、增长方向。
- 出单矩阵表:主力款/引流款/利润款分层,配销量与价格。
- 潜力新品清单(重点交付):上架时间、当前销量、趋势方向、建议跟进优先级。
- 复刻建议:先跟哪几个、怎么差异化、注意什么风险。
- 商品明细按「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
- 本技能围绕店铺展开。只想扫爆款走「Ozon-爆款跟卖与选品大师」,想选赛道走「Ozon-蓝海赛道挖掘专家」。
- 不做 Ozon 上架操作与店铺代运营。
- 跟卖对标店铺的商品前,品牌授权与专利风险要用户自行核查。
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):
- Ozon-爆款跟卖与选品大师:对截流出来的新品做跟卖决策
- 1688选品供应链:为截流的款找同款货源
Related skills
青虎AI Ozon 蓝海赛道挖掘:在 Ozon 俄罗斯市场逐级下钻一级/二级/三级类目,比对行业热销榜与行业趋势快照,结合大盘趋势找出增速最快、竞争尚未饱和的细分类目,避免盲目扎进红海。当用户要在 Ozon 开新店、进新品类、找蓝海类目、看行业增速、评估赛道饱和度时必须触发。关键词:青虎AI、Ozon、俄罗斯、蓝海、赛道、类目、行业趋势、热销榜、新品类、开店选品。
青虎AI Ozon 关键词选品:从 Ozon 热搜词榜单出发看关键词详情与趋势快照,反查关键词关联的商品,并拆解目标商品的流量词结构,用真实搜索需求驱动选品,避免做出没人搜的产品。当用户要在 Ozon 挖关键词、看热搜词、分析搜索需求、反查词下的商品、看商品靠什么词拿流量时必须触发。关键词:青虎AI、Ozon、俄罗斯、关键词、热搜词、搜索需求、词榜、流量词、关键词选品。
帮助Ozon卖家、俄罗斯跨境电商运营通过青虎AI完成“Ozon商品图”:支持生成Ozon平台规定的白底图、俄文翻译卖点图、工业/户外风场景图、多商品组合图。可调用Nano Banana 2 、Seedream 5.0等大模型,适配俄罗斯消费者的审美偏好(注重沉稳、实用性),提升俄罗斯本土市场的转化率。适用于Ozon、Ozon Global等平台的商品视觉需求。Use this skill for Ozon商品图, 俄文卖点图, 白底图, 实用场景图, 俄罗斯市场, Nano Banana 2 , Seedream 5.0, AIGC图像生成, 跨境电商。通过青虎AI统一接入,支持素材上传、实时模型配置、任务轮询和结果下载。 当用户要求做Ozon 商品图、主图套图、详情图、活动图生成或该平台的主图/套图/详情图/活动图时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、青虎、Ozon商品图、俄文卖点、白底图、实用场景、Ozon Global、俄罗斯跨境。
Seerfar Ozon 店铺商品搜索:按 Ozon 店铺(卖家)ID 拉取该店铺的商品列表,返回每个商品的近30天销量、价格、评分、重量、配送方式(FBO/FBS)、卖家类型(本土/跨境)、退货取消率,以及店铺近30天总销量。用于竞品店铺商品分析、店铺爆品挖掘、卖家商品结构拆解。当用户提到 Ozon 店铺商品、Ozon 卖家商品列表、竞品店铺分析、Ozon 店铺爆品、Ozon 卖家分析、Seerfar Ozon 店铺搜索、Ozon shop search, Ozon seller products, competitor shop analysis, Ozon store products 时触发此技能。即使用户未明确提到"Seerfar",只要其意图是查看某 Ozon 店铺/卖家的商品与销量数据,也应触发此技能。
青虎AI Shopee 爆款截流跟卖:按站点和类目拉 Shopee 商品榜单,批量查商品详情与趋势快照,分析爆款和飙升款的价格带与销量结构,判断同款跟卖还是差异化截流,并接 1688 以图搜款快速采集同款货源。当用户要在 Shopee 找爆款、看商品榜、做跟卖、分析台湾/马来/印尼/泰国/菲律宾/新加坡/越南/巴西站的热卖商品时必须触发。关键词:青虎AI、Shopee、虾皮、东南亚、爆款、跟卖、截流、商品榜单、飙升款、采集货源。