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Agent 如何选品

Agent 如何选品

选品系统是一套内部抖音电商选品工具，油猴插件从抖音罗盘实时抓取榜单数据存入数据库，AI 智能体可通过 API 读取全量商品数据（商品信息 + 视频互动数据 + 封面图），结合选品知识自动分析并给出推荐。

获取 API Token

登录选品系统后，进入右上角 个人设置 → 个人 API Token，生成并复制 Token：

echo "你的真实token字符串" > ~/.xuanpin_token

所有接口均需在请求头中加入：

Authorization: Bearer 你的真实token字符串

curl 示例：

TOKEN=$(cat ~/.xuanpin_token | tr -d '\n')
curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" ...

Token 为 personal_token，持久化存储在数据库中，容器重启后依然有效。

API 基础信息

Base URL: http://192.168.8.118:1369/api

数据来源说明

系统包含两套互补数据，联合使用可大幅提升选品准确率：

数据接口来源价值
选品数据/api/products抖音罗盘公开榜单市场大盘，视频爆款信号，竞争格局
验证数据/api/sign-products公司包买办实际跑量记录真实签收率、出单量，亲测可跑的品

一、选品数据：榜单商品

GET /api/products
参数说明默认值
page页码1
size每页数量（最大 100）50
sort排序：score/rank/pay/timescore
date按入库日期筛选 YYYY-MM-DD—
q搜索商品名或店铺名—

推荐用法：不加任何筛选，拉全量数据让 AI 自己判断。

# 拉最新入库的 100 个商品
TOKEN=$(cat ~/.xuanpin_token | tr -d '\n')
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  "http://192.168.8.118:1369/api/products?size=100&sort=time"

返回数据结构

每条商品数据如下：

{
  "product_id": "3768070902458220979",
  "name": "草本初色山茶花香氛内衣",
  "shop_name": "草本初色服饰旗舰店",
  "category": "服饰内衣/内衣裤袜",
  "price_bin": "¥70-¥99",
  "price_min": 70,
  "pay_amount": "25.6万",
  "pay_amount_num": 256000,
  "score_total": 7,
  "score_verdict": "强推",
  "rank": 3,
  "newly_on_ranking": false,
  "product_img": "/product_imgs/3768070902458220979.jpg",
  "operator": "王鑫磊",
  "created_at": "2026-04-21 10:30:00",
  "captured_at": "2026-04-21 10:30:00",
  "videos": [
    {
      "video_id": "xxx",
      "title": "视频标题",
      "digg_count": 12500,
      "comment_count": 340,
      "share_count": 89,
      "prev_digg_count": 10200,
      "refreshed_at": "2026-04-21 09:00:00"
    }
  ]
}

关键字段说明

字段含义分析要点
price_min最低客单价（元）≤39.9 最优，≤59.9 可考虑
pay_amount_num付款金额（数值）≥250000 有规模，≥50000 起步量
score_total系统评分（0-10）参考，不作为唯一依据
videos[].digg_count视频点赞数-1=未拉取，-2=拉取失败，-3=已删除
videos[].prev_digg_count上次刷新点赞数与 digg_count 之差 = 近期增量
newly_on_ranking是否新上榜24小时内有效
captured_at最近一次罗盘数据时间判断数据新鲜度

查看商品封面图

product_img 字段为本地路径，直接拼 Base URL 访问：

http://192.168.8.118:1369{product_img}

无需鉴权，本地存储不存在 CDN 防盗链或过期问题。

二、验证数据：公司自营跑量记录

验证数据来自公司通过包买办（baomaiban.com）实际跑量的历史记录，包含真实签收率、出单量、SKU 结构、本地素材视频等。这是判断一个品实际能否跑量的第一手内部数据。

GET /api/sign-products
参数说明默认值
page页码1
size每页数量20
q搜索商品名—
source平台筛选：快手 / 视频号 / 抖音—
date_type日期维度：1=添加日期，2=出单日期1
start_date开始日期 YYYY-MM-DD—
end_date结束日期 YYYY-MM-DD—
order_symbol + order_num订单数过滤（< / = / >）—
sign_symbol + sign_rate_val签收率过滤（< / = / >）—
# 拉抖音平台签收率 > 70% 的品
TOKEN=$(cat ~/.xuanpin_token | tr -d '\n')
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  "http://192.168.8.118:1369/api/sign-products?source=抖音&sign_symbol=>&sign_rate_val=70&size=100"

返回数据结构

{
  "bmb_id": 12345,
  "name": "草本初色山茶花香氛内衣",
  "item_id": 3768070902458220979,
  "img": "/product_imgs/sign_xxx.jpg",
  "source": "抖音",
  "sign_rate": "78%",
  "total_order": 1250,
  "wait_deliver_num": 30,
  "add_price": "15.00",
  "first_order_time": "2026-04-10 09:00:00",
  "bmb_created_at": "2026-04-08 14:00:00",
  "username": "王鑫磊",
  "sku": [
    { "name": "颜色", "value": "黑色" }
  ],
  "videos": [
    { "url": "/videos/xxx.mp4", "local": true }
  ]
}

关键字段说明

字段含义分析要点
sign_rate签收率（字符串如 "78%"）≥70% 健康，<50% 需警惕退货风险
total_order累计出单数量越大，验证越充分
wait_deliver_num待发货数量>0 说明当前仍在跑量
add_price成本进价（元）结合选品数据 price_min 可算毛利空间
source跑量平台跨平台出量说明品类通用性强
first_order_time首单时间（出单日期）反映品的生命周期起点
bmb_created_at添加到包买办的日期
item_id抖音商品 ID可与选品数据 product_id 字段关联
videos本公司使用的本地素材视频local: true 说明已下载，可直接访问
skuSKU 结构列表了解商品规格复杂度

三、两套数据联合分析

推荐分析路径（从公开市场到内部验证）：

  1. 找信号：从选品数据中找有爆款视频（digg_count 高）、市场有规模（pay_amount_num 大）的商品
  2. 查历史：用商品名或 item_id 在验证数据中查是否有跑量记录
  3. 判断：
    • 验证数据有记录 + sign_rate ≥ 70% + total_order > 500 → 经过验证的可跑品
    • 选品数据有但验证数据无记录 + 视频互动好 → 待测试品，可推荐优先试跑
    • 验证数据有记录但签收率低（<50%）→ 慎重，退货率高
  4. 毛利核算：验证数据 add_price（成本）vs 选品数据 price_min（客单价）→ 判断利润空间
# 查验证数据中签收率高、量大的标杆品
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  "http://192.168.8.118:1369/api/sign-products?sign_symbol=>&sign_rate_val=70&order_symbol=>&order_num=500&size=100"

# 查近 30 天出单的新品（按出单日期）
START=$(date -v-30d +%Y-%m-%d)
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  "http://192.168.8.118:1369/api/sign-products?date_type=2&start_date=$START&size=100"

AI 选品分析流程

智能体调用 API 后，按以下逻辑分析：

第一步：看视频数据质量（选品数据）

  • 有多少视频的 digg_count > 0（真实有互动）
  • 最高点赞视频的 digg_count 是多少（爆款信号）
  • digg_count - prev_digg_count > 0 且差值大 → 近期仍在增长
  • refreshed_at 越近 → 数据越可信

第二步：看商品基础数据（选品数据）

按选品手册的 10 维度逐一评估：

  1. 客单价：price_min ≤39.9 最优，超过 99 需谨慎
  2. 市场规模：pay_amount_num 反映大盘付款量
  3. 类目：五金/厨卫/布艺/家居/运动 > 新能源/百货
  4. 受众：商品名/类目判断是否男女老少皆宜
  5. 新上榜：newly_on_ranking=true 加分，说明是近期冒头的新品

第三步：查内部跑量记录（验证数据）

  • 搜同款品名或 item_id → 有无内部跑量记录
  • sign_rate ≥ 70% → 退货率低，适合持续跑
  • wait_deliver_num > 0 → 当前仍在出量
  • add_price vs price_min → 毛利是否合理

第四步：综合判断

输出三类清单：

  • 推荐跟进：数据好 + 符合选品准则 + 验证数据背书
  • 观察等待：数据尚可但视频互动未拉取或无内部跑量记录
  • 跳过：客单价过高 / 类目复杂 / 验证数据签收率过低

快速上手示例

向 Claude 说：

「帮我看看库里最近入库的品，哪些值得跟」

Claude 会：

  1. 调 GET /api/products?size=100&sort=time 拉最新 100 条
  2. 调 GET /api/sign-products?size=100 拉内部跑量记录
  3. 过滤出有有效视频互动数据的商品，结合内部签收率判断
  4. 输出推荐/观察/跳过清单，每条附具体理由

选品知识准则

AI 分析时依据《选品学习手册》（内部最终版），核心准则：

  • 好品特征：体积小、受众广、有耗材复购、客单价合理、学习成本低、话题爆发力强
  • 优质素材信号：发布时间 <24h、点赞数高、多平台出现、落地页评价少（竞争空间大）
  • 推荐类目：五金、厨卫、布艺、家居、运动用品
  • 规避类目：新能源、百货（过于宽泛）、易腐品、需复杂组装的产品

注意事项

  • Token 不要输出到任何日志或回复中
  • digg_count = -1 表示视频互动数据尚未拉取，分析时标注「待刷新」
  • pay_amount 是展示字符串（如「25.6万」），数值比较请用 pay_amount_num
  • 商品图已在注入时下载到本地，product_img 为本地路径（如 /product_imgs/xxx.jpg），直接拼 Base URL 访问，无过期问题
  • 一次最多拉 100 条，数据量大时可翻页（page=2&size=100）
  • 验证数据 sign_rate 是字符串（如 "78%"），数值比较前需去掉 %