航海家 · 黑客松
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线上网页体验哈 以 AI 眼镜为例，我们做的是“大单品配件市场”：围绕已经有大量用户在使用的产品，找到用户还没被满足的需求，开发对应配件。 AI 小队完成这套流程： 1. 核验大单品：确认这款眼镜的市场表现、用户基础和具体型号，判断值不值得研究。 2. 分析用户需求：查评论和用户反馈，弄清谁在用、怎么用、有什么不方便。 3. 提出配件方案：比如戴不稳做鼻垫，携带不方便做保护盒，桌面摆放和补能考虑底座。 4. 评估能不能做：比较需求、竞争、型号适配、供应和完整成本，判断哪些值得验证。 5. 准备上架：把选定方案做成 Listing 文案、图片和视频，质检后修改，实际验证通过再由人决定架。 6根据反馈调整：把样品和后续销售反馈带回来，决定改进、继续或停止。 解决的是卖家“不知道做什么配件、凭什么做、下一步怎么做”的问题，最终交付有依据的选品判断、验证清单和上架素材。
世界无敌最好用的跨境工作台，能够选品、开发、运营、listing品牌标准生成、上架、推广、优化、迭代一站式解决
本作品为人群洞察工作台，可解决三类核心问题。在已有成型产品的前提下，使用者不清楚当前市场的热门品类方向，不了解同行的相关产品布局，也无法明确如何结合自身产品制定对应的内容分发策略。
这是一个 用 AI 在新品打款前，自动判断“该不该投、投多少、什么时候止损”的跨境新品投资决策工作台。
作为一个有 500 个 SKU 的私域店铺，客人每天进店，看到的首页怎么可以天天一样呢？但其实 180 天以来，我的首页都没有变化过，直到有了这个工作台
电商总裁 Agent，是一个面向电商经营的多智能体协作项目。围绕运营、库存、用户需求、详情页生产、技术巡检和执行督办六个专业角色，探索让 AI 先查清问题、提出方案，再由总裁 Agent 统筹判断、跟进执行，让日常经营更有条理。
从真实用户声音中碰撞出奇点火花，显影为可落地的创新产品概念。当团队找到一个值得进入的细分市场，却不知道为谁做什么时，产品奇点工厂把需求变成一批可比较、可选择、可验证的产品方案。
这是一个面向亚马逊跨境团队的 AI Native 运营工作台，连接市场、竞品、广告、流量、Listing、库存、评论和供应链等多源数据。通过 Skill 协作与智能预警，将数据沉淀为知识，让运营从发现问题、分析原因到执行策略、验证结果形成持续进化的闭环。
这是一个对于国内外电商，所有社交媒体链接素材提取加二创加投放分析的一个 agent
场景：跨境卖家每天都在看 Amazon 商品页、卖家后台报表、卖家精灵、飞鱼数据这些页面，但 Agent 拿不到这些数据。官方 API 不覆盖后台报表，付费数据 API 按次收费，爬虫会封号，人工导出是快照。 问题：数据你已经看过了，只是 Agent 没看到。 DataBridge 是一座桥：一个 11 MB 的 Rust 桌面应用加一个 Chrome 扩展。你正常浏览，页面拿回来的接口 JSON 和内嵌 JSON 被动落到本地 SQLite，Claude Code、Codex 或任何 MCP 客户端直接读。不发新请求所以零反爬，不上传所以零合规风险，不按次买所以零 API 费。 效果（全部真实数据）：正常打开 3 个假发商品页、1 个搜索页、1 个飞鱼 ABA 页面，51 个接口落库，付费 API 调用 0 次。在 Claude Code 里问一句，它通过 MCP 读到三个竞品的颜色和尺寸变体，给出判断：颜色已卷满，长度是差异化空位。从看页面到得出结论，没有导出，没有买一次数据。 不止跨境：桥不认行业，只认"你在浏览器里看过的页面"。在控制台加一个域名就能采。财务看的网银流水和 ERP 报表、运营看的抖音 / 小红书 / 微信小店后台、销售看的 CRM、采购看的 1688 和供应商门户、HR 看的招聘平台、研究员看的行业数据站，只要页面是接口驱动或内嵌 JSON 的，Agent 都能在你看完的同时拿到同一份数据，不用导出，不用再买 API。 边界：不是爬虫（吞吐等于人翻页的速度），不是分析工具（判断是站在桥上的 Agent 做的），不是云服务（数据不出本机）。
zito 孜淘，你的专属 Agent 淘全球评论，把用户的吐槽，变成你的产品机会
作品介绍 「跨境新品机会工作台」是一套面向成熟品类新品研发的五步 Agent 工作流：细分市场发现、需求格子定义、VOC 证据与机会假设、机会评估与立项、产品概念设计。 它把 ABA 搜索数据、竞品商品、用户评论和商业条件放进同一条研究路径，帮助卖家从一个大类词逐步收敛到可验证的产品机会。 核心价值 1.看见机会：从大类中筛出值得继续研究的细分市场，而不是只给一串热词。 2.说清需求：把搜索词放回用户、人群和场景，再用竞品评论验证真实痛点。 3.减少误判：通过市场、需求、竞品供给、商业工程四项判断，明确哪些机会该推进、哪些还缺证据。 4.落到产品：把通过验证的机会做成主图上看得见、能说清“比竞品好在哪里”的产品概念。
订单利润检查 Agent 工作台
场景：做各种内容没选题，做电商选品不知道用户需要什么。 问题：靠猜容易做偏；自己翻评论、整理问题、想选题，又费时间。 效果：输入关键词，工具替你搜笔记、整理评论，找出用户反复提到的问题，给出选题、正文初稿和选品方向，并保留原话和来源。你拿着这些材料，就能继续写内容、看样品、测产品，不用从零开始。
通过矩阵的方式，让你一个款裂变成上百个新款，铺到各个平台，并且通过批量短视频获取流量，让你一千个店铺每个赚10元一天，助力你一天赚1万元
场景：做服装、布制品出口，需要给工厂提供不同国家语言的“洗水标”。 解决的问题：人工查各国标准、检查成分比例、填写警告语和工厂信息，既麻烦又容易写错，导致产品不合规。 达到的效果：填入产品成分、克重等信息，系统自动检查是否合规，并一键生成多国语言洗水标；还能批量导出 SVG，直接交给工厂生产。 一句话：把原来容易出错的人工制标，变成自动检查、自动生成、直接生产
从海外用户原话，挖出可卖的跨境产品机会！ Reddit 是海外用户真实吐槽、求推荐、晒体验的社区，里面藏着大量还没被满足的消费需求。 你只要输入一个品类或产品方向，就可以让 Agent 自动提炼高频痛点、购买意图和机会评分，生成适合跨境独立站的选品方向、卖点文案和测试方案。
差评传金术
定位： 薯店爆品需求舱是一款面向小红书商家、主要从笔记评论区洞察需求的工作台工具，一共有3个主要的步骤： 1️⃣对标输入： 批量导入博主主页与爆款笔记链接。 2️⃣分析扒取： 自动整理原文、封面、点赞和评论，提炼卖点、痛点及未满足需求。 3️⃣数据分析/数据洞察： 通过卡片、标签、词云与图表呈现结果，为选品、内容创作和商品优化提供依据。
从数据中分析出可能成为品牌的机会，并分析这个品牌和系列产品针对的人群画像，帮助设计品牌的VI，故事等品牌要素，并给出系列产品开发建议，所有一切都从数据中来。
跨境利润雷达是一款面向跨境电商卖家的利润测算工具。做跨境最怕爆单变爆亏——广告费、平台佣金、物流、关税、退货、仓储，层层吃掉利润。输入成本与平台参数，雷达一秒算出真实到手利润与净利率，并自动反推“最低建议售价”，低于这个价就是亏。支持批量 SKU 独立测算，多个产品谁赚谁亏一眼看清。无需安装注册，手机电脑打开即用，让每一次投流、发货、补货都有数字兜底。
“外贸爆款雷达”是一款面向中国外贸工厂的海外社媒情报智能体。用户配置行业、关键词和对标账号后，系统可持续采集 TikTok、Instagram、Facebook 等平台的热门视频与广告素材，通过播放表现、异常增长、B2B 相关性和可复制性筛选值得跟拍的内容，并保留原始链接供用户核验。 系统还能拆解视频的 Hook、痛点、内容结构、证据和 CTA，再结合用户自身产品，生成英文翻拍脚本、镜头清单和询盘话术。当前版本以家居灯具行业为示例，帮助外贸运营人员减少人工找素材和研究爆款的时间，将海外爆款快速转化为适合自身业务的内容选题。
出海先知是一款跨境产品洞察 Agent，帮助有产品、有供应链的企业回答：海外客户需要什么、自己的产品凭什么被选择、下一笔投入应该放在哪里。作品通过市场数据、竞品和买家评价研究，生成可追溯的洞察报告，并结合《定位》《蓝海战略》的思路，形成待验证的产品定位和行动方案。当前以德国亚马逊瑜伽用品为演示案例，辅助人工决策。
回响 Echo 是一款面向 TikTok Shop 商家的评价与售后管理系统，结合团队成员天际浪子在国内抖音、淘宝追评系统上的业务经验，把订单邀评、评价预警、售后跟进和产品改进串成完整流程。 系统主要解决商家的几个实际问题：签收订单邀评容易遗漏，低星反馈发现不及时，售后交接后无人继续跟进，以及买家反复提出的问题没有传递给产品和运营。这些问题可能影响买家信任、店铺表现和成交机会。 商家可以在工作台集中查看待邀评订单、低星反馈和超时售后，分配负责人、记录处理进度。系统的特色是将评论转成可执行的改进任务：例如，旅行包尺寸反馈可以转成详情页修改任务，杯子漏水反馈可以转成产品抽检任务。每个任务都有负责人、执行计划和验证结果，让反馈得到持续处理。 作品希望为商家带来三方面价值： **维护店铺评分与表现：**及时发现并推动解决商品和服务问题，减少同类问题持续发生。 **促进商品转化：**积累真实使用评价，增强买家信任，让进店流量更有机会变成订单。 **推动产品与运营改进：**从评论中寻找问题和需求，为商品、包装、详情页及内容优化提供依据。 后续计划让 AI 辅助英文沟通、归纳评论问题和提出改进建议，由团队核对依据、确认行动，减少重复劳动与交接遗漏。 当前作品为可交互演示版，使用模拟店铺数据及预设草稿、洞察建议；真实店铺和 AI 分析尚待接入。
选品之前先算账，3 分钟出一张能拍板的机会卡，数据有证据、决策人确认、执行有交付。 场景：跨境老板在小红书/抖音/1688 看到一个爆款，想搬到亚马逊上卖，正在纠结要不要投入。 问题：爆款在国内火不代表海外有人买。老板要么拍脑袋赌一把（赌错亏几万），要么自己花几天翻评论查竞品（慢且看不全）。 效果：输入一个 ASIN，系统自动拉海外真实差评，大模型当场算出一张机会卡——评分 + 「继续 / 暂缓 / 放弃 / 小样验证」四选一结论 + 该干什么。把几天的调研压缩到几分钟，把拍脑袋变成有证据的决策。
你只需要告诉我**“卖什么产品 + 哪个国家站点”，我会从未来12个月的季节、天气、节日、大促和消费场景倒推，告诉你什么时候需求启动、什么时候进入旺季，以及现在该开发什么、备什么货、加哪些广告和关键词**。 适合Amazon卖家解决最核心的经营痛点：不知道未来什么会卖、什么时候提前备货和入FBA、广告什么时候放量、哪些库存该停止补货或清仓，把“凭经验做运营”变成一张可执行的365天销售机会与供应链作战日历。
外贸新人接到一条物联网设备询盘，背后要串起产品知识、客户沟通、报价、研发和工厂；这些经验如果只在老板和骨干脑子里，新人就很难独立。LinquOS 把真实外贸公司的知识、制度和业务流程，变成员工每天能调用的 AI 能力：人与 AI 共用分角色知识库；客户与订单记录进入有权限的数据库；建档、谈客户、报价审批、生产交付和经营复盘成为岗位 skills。阿里国际站、WhatsApp 与邮件沟通归集到客户上下文，AI 查资料、梳理需求、起草建议并协助执行，人对价格、技术和交付承诺把关。这套系统先在我们自己的物联网外贸团队里使用。按创始人实际带团队的观察，业务人员都能在一个月试用期内开单；这是自有团队案例，不是对所有企业的效果保证。通过尤里岛 youlidao.ai，员工可远程连接企业设备上的 Claude Code / Codex，按角色使用技能、知识库与看板。其他企业可以配置自己的知识和流程，复用这套基础设施。演示视频约 4 分 35 秒，展示实际产品界面及标注的业务流程示意。公开介绍页可直接访问；实际工作台需要登录及企业权限，可由 Aiden 现场操作演示。
一款跨境收货核对助手，可协助用户查清货物数量差额，找到对应原文依据，生成中英文询问草稿。
翻译
这是一套面向 TikTok Shop 团队的 AI 自动化经营系统。它将店铺、商品、流量、转化、订单、财务、库存履约、达人和 GMV Max 广告数据汇入统一工作台，让运营团队先看清生意，再决定下一步动作。 系统中的 Lucy 不只是聊天机器人，而是一个单一经营 Agent：它能够结合经营数据和既有规则理解目标、解释异常、发现可用能力并形成可审查的执行方案；在经营者明确授权后，再进入确定性执行与写后回读链路，将执行结果、事件和指标变化回传到动作中心，形成“数据 → 判断 → 授权执行 → 效果复盘 → 认知更新”的完整闭环。 系统还包含独立的 AI 客服和内容生产工作台，并通过身份权限、任务队列、本地 Mac Agent、幂等控制、审计、成本监测与失败恢复机制，让 AI 真正进入电商经营流程：看得见事实、说得清依据、做得到动作，也能验证结果是否有效。
工具的使用方法和目标 通过一键抓取标题、五点和描述，分析竞争对手的ASIN。 通过插件抓取竞争对手的差评、好评进行分析。 通过条件筛选搜索词，ABA数据的搜索词进行搜索词的分析。 工具的优势 放弃了卖家精灵的mcp方案，除了AI分析的部分，其他全部是免费方案，更适合长期运行。 网页版随时复用。 最终得到的结果是 得到产品的使用场景人群 使用场景,未来可以针对场景做开发的时候，可以定期分析，补充这个预设，等预设足够丰富所以可以指导产品的开发以及Listing的描写图片的制作。 一个买家反复提，文案没写的，人工判断之后，如果适用于本产品，可以补充上文案。 一个是卖家宣传好，但买家吐槽多了。可以改进的 一个是有人搜索，但是产品没覆盖的，可以增加到listing扩大搜索流量。 待完善功能 分析产品组，总结缺失场景，给美工建议。
1. 核心解决问题： 针对 TikTok 跨境电商团队日常运营中普遍遇到的选品后对标视频选择与二次创作的相关疑问，具体包括选定商品后应参考哪条视频，参考该视频的原因，以及参考后如何完成内容拍摄。 2. 现有运营痛点： 当前运营人员普遍需要手动浏览大量视频，依据播放量和个人经验选择对标内容，再将对应视频链接交给编导拆解。该流程耗时较长，且容易出现将“播放量高”直接等同于“适配自身商品”的判断偏差。
这是一套给跨境卖家、出海品牌和 GEO 服务商使用的海外电商 GEO 工作台。它解决五个问题：用户在搜什么、品牌信息是否一致、应该写什么内容、内容发到哪里、发布后有没有被 AI 提及或推荐。 系统整合 ABA、卖家精灵、评论和品牌资料，AI监测数据，从真实问题中生成有事实依据的多渠道内容，并给出信源优先级和监测结果，帮助品牌减少错误表达，提高被 AI 正确理解和推荐的机会，让 GEO 优化可以持续跟踪和迭代。
「生财商业模式雷达」是一款基于生财有术 MCP 的AI商业研究工具。它不只是搜索和总结帖子，而是结合用户当前业务、能力、资源与约束，从真实社区内容中识别可行的商业模式，提炼精华方法，分析相关圈友，并形成可追溯、可验证、可执行的个性化研究报告。
易握花园帮助园艺活动带领者和照顾者，为50–65岁因中风、认知或智力障碍而需要操作支持的参与者准备装土与栽种活动。针对握不稳工具、花盆易移动、容易忘记步骤的问题，按匿名需求生成可修改的工具配置、分步提示和中英打样需求单，并提供景观讨论简案、六步活动记录与本机保存，让活动准备和跨境供应商沟通有明确依据。当前为规则驱动原型，支持复制提示词到外部AI继续整理；未直接接入大模型，后面可以接入自己的大模型。
输入品类或 ASIN，选择目标地区与评论采集范围，结合评论证据、文化背景和生活条件，为每个问题推演至少 5 种实际情况，梳理可能的原因、潜在需求与对应场景。勾选场景即可生成图片，也可修改提示词、切换模型和继续改图，全程保留分析依据与历史结果
1. 作品核心功能： 基于单句用户需求，可完成从用户需求洞察到市场调研报告生成的全链路处理。 2. 当前作品状态： 相关流程尚未完全跑通，作品暂未达到完美状态，现申请先行提交。
高效解决电商多店铺日常运维管理中的评分和客户评价管理
这是一个 AI 域名销售 Agent 系统。 当用户有一个待出售的 AI 域名时，系统会自动寻找可能感兴趣的公司，分析公司的业务和购买动机，选择合适的联系人，生成个性化销售邮件，并给出报价和谈判建议。邮件发送、降价和交易确认等关键动作由人 工把关，达成意向后再通过 Escrow 完成托管、付款、过户和放款。 它解决的是域名销售过程中“找谁卖、为什么卖给他、怎么联系、如何成交和安全交割”的问题，把原本分散、依赖人工完成的销售流程，整合成一套可追踪、可审核、可逐步自动化的 Agent 工作流。 当前系统已用 natives.ai 真实案例手工跑通前四棒，形成了 7 家候选买家、8 个公开邮箱和 5 封英文销售草稿；自动化接入后，这套流程可以由多个 Agent 协同执行。
跨境电商产品套图生成工作台
老师在课堂上说，AI 技术的进步在有的领域可以提效，带来利润增长，但是有的领域可能利润增长为0。其中用户需求分析是能随AI技术增长带来长期效益的，基于这个理念做了一个能够自进化，能够嵌入整个业务流程的用户需求分析 agent
《亚马逊可视化选品 Agent》 这是我的亚马逊可视化选品 Agent。 先看市场星图，沿着共享搜索词，探索相关的细分市场。 点进去，商品以图片组成关系网络。哪些产品在承接同一类搜索需求，可以顺着连线查下去。 圈选一组，比较价格、品牌和评论。切到图墙，选择仍然保留；有评论的商品，还能核对买家原话。 再结合 ABA 和历史趋势，看需求变化、季节性，以及搜索和购买是否同步变化。 还可以追查卖家背景、品牌产品线和经营渠道，研究差异化。
用归因双轴梳理招聘客户的行为与跟进记录，帮助销售判断谁值得跟进、问题卡在哪、下一步怎么做。
越见，帮你把用户差评变成产品改进方向。 当品牌、电商卖家和产品经理准备开发新品或改进老产品，却不知道该改什么时，越见会分析商品评论，找出用户的不满和真正需求，再从同类产品、相邻品类和其他品类中寻找可借鉴的解决办法，生成带证据的商品推荐和设计草稿。 让团队更快看清：用户为什么不满意、可以借鉴谁、下一步该怎么改、怎么验证。
在不用交钱的情况下，跳过平台一天10次的限制，获取行业情报，最终提高10倍的选品效率！
这是一套面向跨境品牌运营团队的“达人合作决策与 Brief 工作台”，解决已有候选名单中资料分散、筛选依赖经验、邀约和 Brief 重复撰写的问题。运营人员导入达人资料和内容样例后，系统先按预算、平台、语言、档期等条件筛选，再由 Agent 结合内容证据判断匹配度。人工确认人选后，系统会为不同达人分别生成英文邀约和拍摄 Brief，并经审核后导出。它把“查资料、做判断、选达人、写方案”串成一条可追溯、可审核的流程，减少重复工作和信息漏项，同时保留关键环节的人工决策。
卖家需要的不是数据，而是机会
做亚马逊选品时，输入一个中文或英文品类，就能结合 ABA 数据、卖家精灵商品信息和1688货源，分析需求趋势、竞争、规格匹配和成本空间，生成图文报告。帮你判断哪些商品值得打样、哪些应该放弃，以及上架前还要补齐什么证据，减少查数据、找货和算成本的重复工作。
让公司有一位10年运营的AI助手
这是一套面向 Amazon 新品采购前决策的 AI Agents 工作台。它将分散在用户评论、供应商报价、样品验收和费用核算中的信息，交给 5 个 Agent 分工整理，再通过需求证据、统一询价、样品验收、利润核算 4 道确定性闸门，输出 PASS、PENDING 或 STOP。系统不预测爆款，也不会把缺失信息包装成结论；四道闸门通过后仍由人决定是否投入。评委可直接体验完整演示闭环。目前展示的是可运行原型和模拟数据，真实业务仍需补齐三家同口径报价、两个样品实测、真实单位经济和三次手动运行。
场景：跨境卖家准备做一个新产品，却不知道这个品到底该不该上、卖多少钱、会不会亏。 解决的问题：把采购、物流、FBA、广告、退货、仓储等成本摊开算，避免只看销量和市场热度就盲目备货。 达到的效果：几分钟看清单件能赚多少、广告最多能花多少、哪些风险会让项目不成立，并直接给出“建议进入、条件进入或暂缓”的结论。
从TikTok上选择爆品在亚马逊验证是否可以上架推广，跨平台选品
不追已经爆的品，用数据发现下一款正在爆的品。
Sello 是给亚马逊卖家用的 AI 商品图助手。上传产品原图，填写图片类型、卖点、文字和参考要求，让 AI 按需求作图，再在网页中查看、修改和下载，并自动保存到本地。它把日常交给设计师的作图要求集中到一个工作台，减少反复传图、整理需求和找文件的麻烦。目前已跑通真实商品图的生成、展示与归档，后续将接入飞书、多维表格和 NAS。
