Claude Code 技能 · 電商研究

AI 電商
訊號引擎。

在約 30 分鐘內,把成千上萬條客戶聲音轉化為一份帶評分的電商決策報告。專為需要在花錢之前完成選品、定位與產品判斷的營運者打造。

Amazon 評論Reddit 聲音Google TrendsFBA 成本上限
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為 Shopify、Amazon FBA 與 TikTok Shop 個人營運者打造的首發產品。

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AI E-Commerce Signal Engine cover showing a scored signal dashboard

50 秒看它如何運作

運作方式

簡報。處理。 決策。

01

為利基市場寫簡報

輸入一個產品利基市場、已知競爭對手或買家痛點。也可透過 Telegram 橋接傳送產品照片。

02

處理訊號

引擎將客戶聲音、需求變化、競爭空白與成本限制匯集進一次結構化的執行中。

03

閱讀結論

你會收到一份報告、儀表板與心智圖,包含依頻次評分的切入點、兩個產品概念以及一個明確的決策。

裡面有什麼

四種訊號。 一個結論。

這套工具把零散的研究來源整合成一致的營運者工作流程:客戶聲音、市場需求、經濟試算與產品概念,一次執行全部完成。

01

Amazon 評論聲音

在對標產品中挖掘以三星為重點的評論,讓報告看見真實的買家摩擦,而不只是好評。

客戶聲音
02

Reddit 語言

從相關社群擷取未經過濾的買家用語,揭示客戶已經在使用的痛點、異議與定位詞。

市場語言
03

Google Trends 需求

加入需求走勢圖,讓你能把上升的品類與那些孤立看來才顯得誘人的嘈雜利基市場區分開。

需求訊號
04

反推 FBA 經濟試算

把目標零售價反推為最高工廠價,讓選品決策在你向供應商發簡報之前就有據可依。

單位經濟
你將獲得

一套即開即用的研究系統。

  • 用於執行訊號引擎的可攜式 Claude Code 與 Codex 技能。

  • 面向有據可依客戶聲音輸出的 HTML 報告與儀表板範本。

  • Amazon、Reddit、YouTube 與 Google Trends 的來源工作流程說明。

  • 用於零售價到 FOB 選品核算的反推 FBA 計算邏輯。

  • 為 Gumroad 交付打包的範例報告與設定資料。

專為在選品前需要更清晰決策的營運者打造。

在購買樣品、向 Catherine 發簡報、撰寫 listing 或投入付費流量之前使用它。目標是給出一個乾淨的「上、驗證或放棄」決策。

FBA 選品核算

在向供應商發簡報之前先知道工廠價上限。

反推 FBA 計算將零售價、平台成本與選品現實連結起來。這讓報告從有趣的研究變成實用的選品篩選器。

報告產出

聲音切入點

將反覆出現的客戶抱怨轉化為帶評分的差異化角度。

需求圖表

Google Trends 的走勢在報告中被總結,而不是留作又一個開啟的分頁。

FBA 上限

依你需要的售價,給出一個切合實際的最高工廠成本目標。

概念提案

兩個產品方向,含選品、定位與文案上的影響。

常見問題

購買之前

這是一份產品創意清單嗎?

不是。它是用於評估你已經關注的利基市場的研究引擎。產出是一份決策報告,而不是泛泛的趨勢清單。

它會取代判斷嗎?

不會。它把嘈雜的客戶與需求訊號壓縮為一個結構化結論,讓你更快做出更好的營運決策。

我需要寫程式嗎?

你不需要寫程式,但應能自如地依照 Claude Code 或 Codex 中的設定步驟操作,並加入自己的 API 金鑰。

購買之後會如何?

Gumroad 會即時提供這套工具的存取權限。依照設定指南安裝技能、加入所需金鑰,然後執行你的第一個利基市場。

在為產品花錢之前先做出產品決策。

一個為個人電商營運者打造的可攜式智慧代理研究引擎。客戶聲音、需求、經濟試算與概念,匯成一份帶評分的報告。

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