前言¶
在 Agent 里做 Amazon 竞品对比、评论 VOC 或榜单监控时，常见做法是手写爬虫或让模型「猜」页面内容。前者要处理验证码、封 IP 和页面结构变化；后者数据不可追溯。下面介绍 SkillHub 上的 Amazon Scraper（坐标 @user_790bb7bf/amazon-full-data-extractor，社区里也常称「亚马逊全量数据采集器」）：把 ASIN 详情、关键词 SERP、类目/卖家列表、Best Sellers、New Releases 和批量评论统一走 Pangolinfo MCP tool，由 Agent 按任务选工具、整理成表格或摘要，而不是贴原始 JSON。
这是什么¶
Amazon Scraper 是社区发布的 Agent Skill（版本 1.0.6，来源 community，发布者 user_790bb7bf）。SkillHub 分类为 business-ops，页面标注 requires_api_key=true——数据经 Pangolinfo 服务，需在客户端连接 MCP 并配置 API Key，而不是在 Skill 里读环境变量或跑本地 Python 脚本。
一句话定位：通过 MCP 程序化查询 Amazon 商品、评论、榜单、卖家和配送信息，并整理成易读结果；适用于单品查询、竞品资料收集和评论汇总。
维护与数据侧由 Pangolinfo 提供（Skill 内引导注册入口为 Pangolinfo）。SkillHub 页面显示评分 100000、下载 2125（以 SkillHub 展示为准）。
核心功能¶
执行时会先读取包内 references/workflow.md；每次 Pangolinfo MCP 调用须在 arguments 顶层带 clientSource: "skill"。入口 SKILL.md 声明的 MCP 工具包括：
| 能力 | MCP tool |
|---|---|
| ASIN / PDP 详情 | get_amazon_product |
| 关键词搜索（SERP 第一页等） | search_amazon |
| 类目在售品 | list_category_products |
| 卖家店铺在售 | list_seller_products |
| Best Sellers | list_bestsellers |
| New Releases | list_new_releases |
| 评论批量抓取 | get_amazon_reviews |
| 配送时效 | get_amazon_delivery_time |
| PDP AI（Rufus）问题 | get_amazon_alexa_questions |
| 自定义 URL / 筛选兜底 | scrape_url |
| 连接与能力探测 | pangolinfo_capabilities |
默认站点为 site="amz_us"；用户未指定邮编时，不要声称使用固定邮编，后端可从对应国家池选择。
适合触发的任务（与 Skill 说明一致）：抓单个 ASIN 的标题/价格/评分/BSR；关键词搜一页 ASIN 列表；拉类目、卖家、Best Sellers 或 New Releases；批量评论做情感或痛点分析；英文场景如 “scrape this ASIN”“search Amazon for X”“category bestsellers”。
明确不覆盖：完整选品 GTM → amazon-product-explorer；类目遥测与利基筛选 → pangolinfo-amazon-niche；Listing 文案 → amazon-listing-optimization；Walmart、Shopify、eBay 等非 Amazon 平台。
安装与启用¶
1. 安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
按 SkillHub 安装说明 检查或安装 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时可执行完整安装（文档推荐）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
2. 安装本 Skill 到当前 Agent 的 skills 目录¶
安装时必须用 --dir 指向 Agent 实际识别的目录，否则默认落在 ./skills/ 可能不会被加载。官方搜索给出的安装命令为：
skillhub install amazon-full-data-extractor --namespace user_790bb7bf --dir <你的 skills 目录>
常见路径（来自 SkillHub 安装文档）：Cursor 为 ~/.cursor/skills/；Claude Code 为 ~/.claude/skills/；Codex 为 ~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/。本 Skill 的 applies_to 还包含 workbuddy、cline、windsurf、hermes、openclaw 等，目录以各客户端文档为准。
也可让 AI 按官方提示安装：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_790bb7bf/amazon-full-data-extractor`。
3. 连接 Pangolinfo MCP¶
Skill 约定：MCP-native，无本地脚本；API Key 由客户端在 MCP 连接中注入，不要发到聊天里。
- 在新环境第一次付费调用前，先执行
pangolinfo_capabilities，参数含clientSource: "skill"、detail: "summary"。 - 若返回
AUTH或工具不可用：到 Pangolinfo 注册/登录，在 Dashboard 复制 API Key，在 WorkBuddy（或你使用的客户端）里连接 Pangolinfo MCP。文档写明新用户注册赠 60 积点，查询会消耗积点。 - 连接恢复后继续原任务，无需用户重复描述需求。
Cursor 等环境：安装 Skill 后，仍需在对应客户端配置 Pangolinfo MCP 与 Key，Agent 才会按 workflow.md 调用上表工具。
典型用法¶
向 Agent 提供 Amazon 链接、ASIN 或关键词，并说明站点与所需字段；查配送时可补充与站点匹配的邮编。
自然语言示例（Skill 内置）¶
- 查两个美国站商品的价格、评分和主要卖点，整理成对比表，并概括买家常提到的问题。
- “抓 ‘Electronics’ 类目 Best Sellers 前 10，输出 CSV。”
- “搜 ‘wireless earbuds’ 第一页，列出价格和评分。”
- “抓 ASIN B08XXXXXXX 的前 50 条差评，总结主要投诉。”（评论按 5 积点/页，扩展前 Skill 要求先说明预算）
MCP 调用形态（供对照）¶
ASIN 详情：
{ "name": "get_amazon_product", "arguments": { "clientSource": "skill",
"asin": "B0DYTF8L2W", "site": "amz_us", "format": "json"
}}
关键词搜索（参数名是 keyword 单数，不是 keywords）：
{ "name": "search_amazon", "arguments": { "clientSource": "skill",
"keyword": "wireless mouse", "site": "amz_us"
}}
自定义 URL 筛选（专用 tool 建不出目标 URL 时用 scrape_url）：
{ "name": "scrape_url", "arguments": { "clientSource": "skill",
"parserName": "amzKeyword",
"url": "https://www.amazon.com/s?k=earbuds&low-price=25&high-price=50&s=review-rank"
}}
呈现上 Skill 要求：列表用表格（ASIN、标题截断、价格、star、rating、sales、badge 等）；不直接向用户贴原始 JSON；数字需能回溯到工具与字段。
适用场景与注意¶
适合谁：需要在 Agent 工作流里做 Amazon 数据采集的运营、分析或研发——竞品卡片、SERP 快照、榜单跟踪、评论 VOC、配送探测，以及用 scrape_url 处理价格区间、排序等 URL 级筛选。
成本与并发（来自 workflow 规则）：get_amazon_reviews 约 5 积点/页；get_amazon_delivery_time 约 2 积点；Rufus 问题按是否含答案有不同档位；同一回合付费调用最多 2 并发，3 并发可能触发业务码 9200。评论、多页榜单或带答案的 Rufus 扩展前应先说明预计积点并征得确认。客户端超时不自动重试，避免重复扣费。
数据与参数坑：list_bestsellers / list_new_releases 的 recsList 是 JSON 字符串，需二次 parse；头部自营品有时 BSR 或 brand 为空，应如实标注「本次未返回」；类目 nodeId 若需查找，应路由到 pangolinfo-amazon-niche，勿臆造节点。
鉴权：QUOTA 表示积分或套餐问题，重试无效；AUTH 需重新连接 MCP。
结尾¶
亚马逊全量数据采集器在 SkillHub 上以 Amazon Scraper 发布：安装 @user_790bb7bf/amazon-full-data-extractor，连接 Pangolinfo MCP 后，用一组声明好的工具覆盖商品、搜索、榜单、卖家、评论与 URL 兜底，把 Agent 从「猜页面」拉回到可核对字段的采集流程。
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_790bb7bf/amazon-full-data-extractor
- API / 安装坐标：https://api.skillhub.cn/user_790bb7bf/amazon-full-data-extractor
