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Amazon Product Search Api Skill

2026-03-30 新闻来源:网淘吧 围观:15
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亚马逊产品搜索自动化技能

📖 简介

此技能通过BrowserAct的亚马逊产品搜索API模板,提供一站式产品数据采集服务。它直接从亚马逊搜索结果列表中提取结构化的产品信息。只需输入搜索关键词、品牌筛选条件和数量限制,即可获得干净、可用的产品数据。

✨ 功能特点

  1. 无幻觉生成:预设工作流程避免了AI生成幻觉,确保数据提取稳定且精确。
  2. 无验证码问题:无需处理reCAPTCHA或其他验证挑战。
  3. 无IP限制:无需处理地区IP限制或地理围栏。
  4. 执行更快速:与纯AI驱动的浏览器自动化解决方案相比,任务执行速度更快。
  5. 成本效益高:与高令牌消耗的AI解决方案相比,显著降低了数据获取成本。

🔑 API密钥设置

运行前,请检查BROWSERACT_API_KEY环境变量。如果未设置,请勿采取其他措施;询问并等待用户提供。Agent必须告知用户

Amazon Product Search Api Skill

“由于您尚未配置BrowserAct API密钥,请访问BrowserAct控制台获取您的密钥。”

🛠️ 输入参数

调用脚本时,Agent应根据用户需求灵活配置以下参数:

  1. 关键词(搜索关键词)

    • 类型字符串
    • 描述:用户希望在亚马逊上搜索的关键词。
    • 示例手机无线耳机笔记本电脑支架
  2. 品牌(品牌筛选)

    • 类型:字符串
    • 描述: 按列表中显示的品牌名称筛选产品。
    • 示例:苹果三星索尼
  3. 最大数量(最大产品数)

    • 类型:数字
    • 描述: 从分页搜索结果中提取的最大产品数量。
    • 默认值:50
  4. 语言(界面语言)

    • 类型:字符串
    • 描述: 亚马逊浏览会话的界面语言。
    • 选项:英语,德语,法语,意大利语,西班牙语,日语,简体中文,繁体中文
    • 默认:英语

🚀 使用方法

代理应执行以下独立脚本以实现"单行命令结果":

# Example Call
python -u ./scripts/amazon_product_search_api.py "Keywords" "Brand" Quantity "language"

⏳ 执行监控

由于此任务涉及自动化浏览器操作,可能需要一些时间(几分钟)。脚本将持续输出带有时间戳的状态日志(例如,[14:30:05] 任务状态:运行中).代理指令

  • 在等待脚本结果时,持续监控终端输出。
  • 只要终端持续输出新的状态日志,任务即正常运行;请勿将其误判为死锁或无响应状态。
  • 仅当状态长时间保持不变,或脚本停止输出且未返回结果时,才应考虑触发重试机制。

📊 数据输出

执行成功后,脚本将直接从API响应中解析并打印结果。结果包括:

  • product_title:产品名称
  • product_url:详情页URL
  • rating_score:平均星级评分
  • review_count:评论总数
  • monthly_sales:预估月销量(如可获取)
  • current_price当前售价
  • 标价: 原始标价(如果可获取)
  • 配送信息: 配送或履约信息
  • 发货地: 发货来源或地点
  • 是否为畅销商品: 是否标记为畅销商品
  • 是否可购买: 是否可供购买

⚠️ 错误处理与重试

如果脚本执行期间发生错误(例如,网络波动或任务失败),代理应遵循以下逻辑:

  1. 检查输出内容:

    • 如果输出包含 "授权无效",则意味着 API 密钥无效或已过期。请勿重试;引导用户重新检查并提供正确的 API 密钥。
    • 如果输出不包含 "无效授权"但任务失败时(例如,输出以错误:开头或返回空结果),代理应自动尝试重新执行脚本一次
  2. 重试限制

    • 自动重试仅限于一次。如果第二次尝试失败,则停止重试,并向用户报告具体的错误信息。

🌟 典型用例

  1. 市场研究:搜索来自“索尼”的“无线耳机”,以分析当前市场情况。
  2. 竞争监控:追踪亚马逊上“三星”手机的价格和供应情况。
  3. 目录发现:为“笔记本电脑支架”类别的新产品目录收集产品标题和URL。
  4. 本地化分析在亚马逊日本站("ja")搜索,了解日本地区可购买的产品。
  5. 畅销品追踪:识别特定品牌中标为"畅销品"的产品。
  6. 价格情报分析:比较当前价格标价以监控折扣情况。
  7. 销售趋势预估:利用月度销量数据来估算特定商品的市场需求。
  8. 配送效率研究:分析不同品牌的配送信息发货地点
  9. 大规模数据提取:收集最多100种产品以构建全面的数据集。
  10. 产品可用性检查验证特定品牌产品目前是否可供购买

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