青虎AI TikTok 选品决策:联动商品榜单、视频榜单、达人库、店铺商品列表与商品详情五个维度,输出可行性最高的 TikTok 选品报告,并串接 1688 货源采集与晓风 ERP 一键上架。当用户要做 TikTok 选品决策、要一份多维度选品报告、要同时看商品榜视频榜和达人、要从选品直接走到上架时必须触发。关键词:青虎AI、TikTok、TikTok Shop、选品决策、选品报告、商品榜、视频榜、达人、店铺、一键上架、多维联动。
Coding
TikTok-达人带货选品建联专家 | 青虎AI
Try it青虎AI TikTok 达人带货建联:从达人库按站点和类目筛达人,批量查达人详情、达人视频列表与带货商品列表,反向从商品和店铺找关联带货达人,精准匹配高 ROI 达人,避免盲目寄样。当用户要在 TikTok 找带货达人、做达人建联、筛选主播、看达人带过什么货、评估达人带货能力、看竞品找了哪些达人时必须触发。关键词:青虎AI、TikTok、TikTok Shop、达人、红人、建联、寄样、带货、ROI、主播、KOL。
What it does
青虎AI TikTok 达人带货建联:从达人库按站点和类目筛达人,批量查达人详情、达人视频列表与带货商品列表,反向从商品和店铺找关联带货达人,精准匹配高 ROI 达人,避免盲目寄样。当用户要在 TikTok 找带货达人、做达人建联、筛选主播、看达人带过什么货、评估达人带货能力、看竞品找了哪些达人时必须触发。关键词:青虎AI、TikTok、TikTok Shop、达人、红人、建联、寄样、带货、ROI、主播、KOL。
The skill document
TikTok-达人带货选品建联专家 | 青虎AI
解决寄样浪费:先看达人带过什么货、带得怎么样,再决定寄不寄。
两条路都要会走:
- 正向:从达人库按类目筛人;
- 反向:从竞品商品/店铺倒推它找了哪些达人——这条更准,因为这些人已经证明能带动这个品类。
何时触发
- 「帮我找 TikTok 带货达人」「筛一批适合我这个品的达人」
- 「这个达人带货能力怎么样,值得寄样吗」
- 「竞品都找了哪些达人」
- 「这个店铺合作的达人有哪些」
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 |
|---|---|---|
tiktok_influencer_list | 达人列表 | 按站点/类目批量筛达人(region + 分页必填) |
tiktok_influencer_detail | 批量获取达人详情 | 达人粉丝、带货数据(user_ids 或 unique_ids 必填其一,单次≤10) |
tiktok_influencer_video_list | 达人视频列表 | 看它的内容风格与近期表现 |
tiktok_influencer_product_list | 达人带货商品列表 | 它带过什么货(判断品类匹配度的关键) |
tiktok_product_influencer_list | 商品关联带货达人列表 | 反向:某个竞品由哪些达人在带 |
tiktok_seller_influencer_list | 店铺关联带货达人列表 | 反向:某个竞品店铺合作了哪些达人 |
tiktok_search_items | 关键词搜索 | 按关键词直接搜达人/商品/店铺(最多返回 30 条) |
榜单类工具的
date是yyyy-MM-dd:日榜取昨天,周榜取当周周一,月榜取当月 1 号;榜单返回的是周期内增量,不是累计值。region是站点(如USGBIDTHMYVNPHSG),必填。类目 ID 要先用类目工具查,别编。 商品 / 达人 / 视频的批量详情接口单次最多 10 个 ID,逗号分隔。
工作流程
1) 明确站点与品类
region 必填。品类没有明确类目 ID 时先用类目工具查,或先用 tiktok_search_items 搜到对标商品再往下走。
2) 优先走反向路径(更准)
用户有对标竞品时:
tiktok_product_influencer_list:这个商品被哪些达人带过;tiktok_seller_influencer_list:这个店铺合作了哪些达人。
这批人已经用实绩证明能带动这个品类,比按粉丝数海选靠谱得多。
3) 正向补充:tiktok_influencer_list
按站点、类目、粉丝量级筛。粉丝量不是唯一标准——中腰部达人的 ROI 常常好过头部。
4) 逐个体检:tiktok_influencer_detail + tiktok_influencer_product_list + tiktok_influencer_video_list
看四件事:
- 品类匹配:带过的货和你的品是不是一路的;
- 带货实绩:带货 GMV / 销量,而不只是播放量;
- 内容风格:近期视频的调性、更新频率;
- 稳定性:是持续出单还是只有一条爆过。
5) 分档输出建联名单
优先寄样 / 可以尝试 / 不建议——给出优先级,而不是丢一张几百人的表。
输出
- 建联名单分三档:优先寄样(附理由)/ 可尝试 / 不建议,每档控制在合理数量。
- 每个达人一行关键信息:昵称、主页、粉丝量、近期带货表现、带过的相近品类、内容风格。
- 建联建议:寄样优先级、话术切入点(结合它带过的同类品)。
- 名单超过 10 人按「数据交付」导出表格。
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
- 本技能只做找人和评估,不做建联沟通、寄样物流与佣金结算——这些在 TikTok Shop 后台完成。
- 商品维度的分析走「TikTok-单品分析师」,视频内容拆解走「TikTok-社媒运营专家」。
- 达人数据为 T+1 收录,与达人后台实时数据存在时间差。
- 批量详情接口单次最多 10 个 ID。
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):
- TikTok-单品分析师:先确认自己的品有没有渠道依赖问题
- TikTok-视频复刻专家:为达人准备可复用的脚本模板
Related skills
青虎AI TikTok 单品分析:批量查商品详情,拆解它关联的带货视频、直播与达人,读商品评论,量化单品的全网爆发力与渠道依赖度(靠视频、靠直播还是靠达人矩阵),为货源采购与推广预算提供数据支撑。当用户要分析 TikTok 某个商品、看某款靠什么渠道起量、评估单品爆发力、看商品评论口碑、判断备货和推广预算时必须触发。关键词:青虎AI、TikTok、TikTok Shop、单品分析、爆发力、渠道依赖、带货视频、直播、商品评论、备货、推广预算。
青虎AI TikTok 蓝海爆品采集:从 TikTok 商品榜单和关键词搜索里挖出增量爆品与蓝海款,批量核对商品详情,再用 1688 以图搜款和关键词搜索直接找到同款货源与报价,打通「选品-分析-采集」全链路。当用户要在 TikTok 找蓝海爆品、挖增量款、看商品榜、找同款货源、从看盘到采集一条龙时必须触发。关键词:青虎AI、TikTok、TikTok Shop、蓝海、爆品、采集、商品榜单、货源、1688、以图搜款、选品链路。
青虎AI 电商选品上货总入口:基于青虎 MCP 数据能力,覆盖 Amazon、TikTok Shop、Shopee、Ozon、抖音、小红书、B 站、1688 的爆款挖掘、竞品分析、关键词选品、市场评估、货源采集与一键上架。当用户提到选品、找爆款、竞品分析、市场调研、类目评估、关键词挖掘、找货源、跨境铺货、一键上架,或点名亚马逊/Shopee/Ozon/TikTok/抖音/1688 的商品与市场数据时必须触发。关键词:青虎AI、选品、上货、爆款、竞品、蓝海、类目、关键词选品、货源、铺货、跨境电商。
青虎AI TikTok 社媒运营:监控 TikTok 行业热门话题与视频榜单,按关键词搜索高赞内容,批量查视频详情并读评论,拆解脚本结构、播放爆发力与互动亮点,持续为短视频创作提供选题与拍摄灵感。当用户要看 TikTok 有什么热门话题、找选题灵感、监控行业内容趋势、看同行在拍什么、做内容日历时必须触发。关键词:青虎AI、TikTok、社媒运营、热门话题、选题、内容趋势、爆款视频、互动率、拍摄灵感、内容日历。
青虎AI 抖音社媒运营:串起抖音热搜榜、话题详情与话题下视频、关键词视频搜索、达人主页数据与粉丝画像,完成「热点选题 → 脚本卖点挖掘 → 粉丝人群画像匹配」的内容引流与种草闭环。当用户要做抖音内容运营、找选题、看热搜和话题、拆解爆款视频卖点、看达人粉丝画像、做人群匹配、规划内容日历时必须触发。关键词:青虎AI、抖音、社媒运营、热搜、话题、选题、爆款视频、粉丝画像、人群匹配、种草、内容日历。