Jungle Scout-销量预估

Jungle Scout — ASIN 销售估算

This skill queries daily sales estimates and last known price for a given Amazon ASIN via the Jungle Scout data source, returning day-level data points over a specified date range across 10 Amazon marketplaces.

Core Concepts

Jungle Scout ASIN 销售估算工具提供亚马逊各站点单个 ASIN 的日维度预估销量及最近已知价格。卖家可以通过查询指定时间范围内的销量变化来：

• 监控竞品销量：了解竞品每日出单量，评估其市场份额
• 验证选品机会：用实际销量数据验证产品需求是否足够大
• 追踪季节性规律：观察产品在不同月份的销量波动，判断旺淡季
• 评估定价影响：结合价格与销量的变化关系，辅助定价决策
• 新品表现跟踪：追踪新品上架后的销量爬升曲线

数据粒度：每条记录代表 1 天，包含该日的预估售出件数和最近已知价格（美元）。

Data Fields

Output Fields

dailyEstimates 数组中每个对象

Supported Marketplaces

10 个亚马逊站点：us（美国）、uk（英国）、de（德国）、in（印度）、ca（加拿大）、fr（法国）、it（意大利）、es（西班牙）、mx（墨西哥）、jp（日本）。默认站点为 us。当用户未指定站点时，使用 us。

调用方式

• API 端点：POST /tool-jungle-scout/sales-estimates/query（完整参数/响应/错误码见 references/api.md）
• Python 脚本：python scripts/junglescout_sales_estimates.py '' [--inline]
• 成本约束：本工具会消耗积分；同一会话同一参数组合默认只调用一次，脚本带 24h 本地缓存。失败/空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探；需要继续检索时先向用户说明会产生额外消耗。

输出策略（脚本默认行为）：

• 始终将完整响应写入 /linkfox///data/linkfox-junglescout-sales-estimates-.json（ 为脚本执行时的工作目录，在 Claude Code 里即当前项目目录； 取自环境变量 SESSION_ID，按用户任务自动聚合；禁止写入 /tmp，当前目录不可写则报错）
• 响应体 ≤ 8 KB：落盘后把完整 JSON 打印到 stdout
• 响应体 > 8 KB：落盘后 stdout 只输出摘要（顶层字段、常见计数如 total/costToken、最大列表字段的长度 + 前 3 条样本）
• 加 --inline 强制全量打印到 stdout（同样落盘）

读数据建议：先看摘要判断是否足够；需要具体字段时优先用 jq或ConvertFrom-Json 从保存的 json 文件按需抽取，避免整份 JSON 进入上下文。

解决认证和积分问题

发生以下异常情况时，采用 references/onboarding.md 引导解决问题：

异常情况

• 未配置API Key：环境变量未配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY，也未配置 LINKFOXAGENT_API_KEY。
• 响应401或402状态码
• 响应提示积分或余额不足：消息含"积分余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值"，或类似含义的内容。

How to Build Queries

所有四个参数均为必填：marketplace、asin、startDate、endDate。

Principles for Building API Calls

1. 站点映射：用户说"美国站"→ us，"日本站"→ jp，"德国站"→ de；未指定时默认 us
2. 日期格式：必须为 YYYY-MM-DD，如 2026-03-01
3. endDate 限制：endDate 必须早于当前日期（不能包含今天及未来日期）
4. ASIN 格式：标准亚马逊 ASIN，通常以 B0 开头，共 10 位
5. 常用时间推算：
   • "过去30天" → endDate 取昨天，startDate 取30天前
   • "上个月" → 上月1日到上月末日
   • "Q3 vs Q4" → 分两次调用，分别查 7-9 月和 10-12 月

Common Query Scenarios

1. 查看竞品最近30天的销量

{
  "marketplace": "us",
  "asin": "B0CXXX1234",
  "startDate": "2026-03-18",
  "endDate": "2026-04-16"
}

2. 对比 Q3 与 Q4 销量表现

分两次调用：

• Q3：startDate=2025-07-01, endDate=2025-09-30
• Q4：startDate=2025-10-01, endDate=2025-12-31

3. 验证选品机会——查看产品全年销量

{
  "marketplace": "us",
  "asin": "B0CXXX5678",
  "startDate": "2025-04-01",
  "endDate": "2026-03-31"
}

4. 追踪新品上架表现

{
  "marketplace": "de",
  "asin": "B0DYYY9999",
  "startDate": "2026-01-15",
  "endDate": "2026-04-15"
}

5. 监控大促期间销量变化（如 Prime Day）

{
  "marketplace": "us",
  "asin": "B0CXXX1234",
  "startDate": "2025-07-01",
  "endDate": "2025-07-21"
}

Display Rules

1. 折线图优先：建议以折线图展示每日销量变化，横轴为日期，纵轴为预估日销量；如有价格数据可叠加第二 Y 轴显示价格走势
2. 表格辅助：同时提供数据表格供精确查阅，列包括：日期、预估销量、最近已知价格
3. 汇总统计：在数据之后汇总关键指标——总销量、日均销量、预估总收入（总销量 × 均价）
4. 趋势总结：简要总结趋势方向（上升/下降/平稳/周期性波动），标注销量峰值和谷值日期
5. Error handling: When a query fails, explain the reason based on the error response and suggest adjusting parameters（如 endDate 不能包含今天或未来日期）

Important Limitations

• endDate 不可包含今天：endDate 必须早于当前日期，不能查询今天及未来的销量
• 单次单 ASIN：每次调用只能查询一个 ASIN；对比多个 ASIN 需分多次调用
• 所有参数必填：marketplace、asin、startDate、endDate 缺一不可
• 价格为美元：lastKnownPrice 单位为 USD，非本地货币

User Expression & Scenario Quick Reference

Applicable - ASIN 销售估算与销量趋势分析：

Not applicable - 超出 ASIN 销售估算范围：

• 关键词搜索量（需要关键词历史搜索量工具）
• BSR 排名历史（需要 BSR 追踪工具）
• 类目整体销量/市场规模
• 非亚马逊平台的销量数据
• 实时/当前时刻的销量（数据有滞后，不含今天）

Boundary judgment: When users say "销量", "日销", or "卖了多少", if they want to see a specific ASIN's daily estimated sales over a time range, this skill applies. If they want keyword search volume, category rankings, or real-time live sales, it does not apply.

积分消耗规则

消耗 64 积分。

用户会因积分消耗而支付费用。请充分评估：当需要高频调用本技能，或用户对积分消耗量预期不足时，务必提醒用户，由用户决定是否继续。

Feedback:

Auto-detect and report feedback via the Feedback API when any of the following apply:

1. The functionality or purpose described in this skill does not match actual behavior
2. The skill's results do not match the user's intent
3. The user expresses dissatisfaction or praise about this skill
4. Anything you believe could be improved

Call the feedback API as specified in references/api.md. Do not interrupt the user's flow.

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