电商运营在开展跨境电商或闲鱼捡漏业务时,若需解决选品难、上架繁琐等痛点,必用此技能!一键打通“爆品挖掘→1688采集→多平台上架→推广文案→短视频生成”全自动流水线,轻松实现端到端自动化,让开店运营效率翻倍。
Scanned 9/2/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add anbeime/skill --skill ecommerce-full-pipeline --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Ecommerce Full Pipeline?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/anbeime-ecommerce-full-pipeline)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
---
name: ecommerce-full-pipeline
description: 电商运营在开展跨境电商或闲鱼捡漏业务时,若需解决选品难、上架繁琐等痛点,必用此技能!一键打通“爆品挖掘→1688采集→多平台上架→推广文案→短视频生成”全自动流水线,轻松实现端到端自动化,让开店运营效率翻倍。
version: 1.0.0
author: anbeime
tags:
- ecommerce
- scraping
- marketing
- video
- automation
- bargain
- xianyu
- 1688
- trend
- pipeline
---
# 跨境电商全链路自动化工具
## 任务目标
- 本技能用于:跨境电商从选品到推广的全流程自动化
- 能力包含:
1. **1688 商品采集**:关键词搜索、详情抓取、图片下载、反爬回退(Mock 数据兜底)
2. **智能数据清洗**:自动翻译标题、价格标准化、供应商评分、利润率计算、批量过滤
3. **多平台上架**:一键生成微信小店/Shopify/TikTok 上架模板,支持 CSV/Excel/JSON 导出
4. **推广方案生成**:自动关键词生成、竞品分析、广告文案撰写、预算规划
5. **短视频创作**:基于商品图片自动生成竖屏推广视频(MoviePy + Ken Burns 特效)
6. **一键代发**:1688 源头直接下单,支持无痕发货备注、Playwright 浏览器自动化
7. **爆品趋势挖掘**:多源趋势聚合(Google Trends)、6 维爆品评分、自动触发后续流水线
8. **闲鱼选品捡漏**:二手商品搜索、品牌识别、虚标过滤、6 维捡漏评分、价格监控、智能推荐
9. **全自动流水线**:爆品挖掘→采集→清洗→上架→推广→视频,一键端到端执行
- 触发条件:用户需要开展跨境电商业务,包括选品、上架、推广、视频创作或二手选品捡漏时
## 前置准备
- Python 3.8+
- 依赖包安装:
```bash
pip install requests beautifulsoup4 lxml pyyaml pytrends moviepy pillow
```
- 1688 / 闲鱼需要登录态才能完整采集,建议在已登录的浏览器环境中使用
- 推广视频生成需要 ffmpeg(MoviePy 依赖)
## 操作步骤
### 流程一:全链路自动化(推荐)
```bash
# 自动挖掘爆品 → 采集 → 清洗 → 上架 → 推广 → 视频生成
python main.py auto-pipeline --seed-keywords "收纳盒,蓝牙耳机" --top-n 5 --product-limit 3 --platform all
```
### 流程二:1688 采集 → 上架 → 推广
```bash
# Step 1: 采集
python main.py scrape --keyword "蓝牙耳机" --pages 2 --detail --download-images
# Step 2: 清洗(过滤毛利率低于20%、供应商评分低于60分的商品)
python main.py clean --input data/raw_products.json --min-margin 0.20 --min-score 60
# Step 3: 上架(生成多平台模板)
python main.py publish --input data/cleaned_products.json --platform all --export all
# Step 4: 推广(关键词+竞品分析+广告文案+预算)
python main.py promote --input data/cleaned_products.json --limit 10 --daily-budget 50
# Step 5: 生成推广短视频
python main.py video --input data/cleaned_products.json --limit 5 --duration 15
```
### 流程三:爆品挖掘
```bash
# 自动挖掘趋势爆品
python main.py trend --categories electronics,home --top-n 10
# 指定种子词挖掘
python main.py trend --seed-keywords "充电宝,手机壳" --top-n 10
```
### 流程四:闲鱼选品捡漏
```bash
# 闲鱼搜索
python main.py xianyu --keyword "投影仪" --price-max 999 --pages 3 --condition 9成新
# 捡漏搜索(带参数需求)
python main.py hunt --keyword "投影仪 4K 云台" --budget 999 \
--min-lumens 1000 --require-4k --require-gimbal --require-wall
# 智能推荐(多关键词综合)
python main.py recommend --keywords "投影仪,家用投影,4K投影" --budget 999 \
--min-lumens 1000 --require-4k --require-gimbal
# 价格监控
python main.py monitor --keywords "投影仪,坚果投影" --budget 999
```
### 流程五:一键代发
```bash
python main.py fulfill --source-url "https://detail.1688.com/offer/xxx.html" \
--receiver-name "张三" --receiver-phone "13800138000" \
--receiver-address "北京市朝阳区xxx" --sku-spec "白色/大号" --quantity 1
```
## 核心逻辑
### 爆品挖掘评分模型
爆品评分 = 趋势速度 × 35% + (1-竞争度) × 25% + 利润潜力 × 25% + 供应稳定 × 15%
| 维度 | 权重 | 评分逻辑 |
|------|------|---------|
| 趋势速度 | 35% | Google Trends 搜索量变化率,近期涨幅越高分越高 |
| 竞争度 | 25% | 市场竞争强度反向指标,竞争越低分越高 |
| 利润潜力 | 25% | 1688 供货价与预估售价的利润率 |
| 供应稳定 | 15% | 供应商数量和供货稳定性 |
### 闲鱼捡漏评分模型
评分公式:价格优势(30分) + 性价比(20分) + 成色(15分) + 卖家信誉(15分) + 参数匹配(20分) - 风险扣分
| 维度 | 分值 | 评分逻辑 |
|------|------|---------|
| 价格优势 | 0-30 | 实际价/合理二手价的比值越低分越高,降价幅度加分 |
| 性价比 | 0-20 | 相对全新价的折扣率,折扣越大分越高 |
| 成色 | 0-15 | 全新15分 > 几乎全新13 > 99新12 > 9成新10 > 正常使用7 |
| 卖家信誉 | 0-15 | 百分百好评+10,想要人数加分 |
| 参数匹配 | 0-20 | 按用户需求参数(亮度/4K/云台等)的匹配度 |
| 风险扣分 | 0-30 | 低价高参数虚标、无品牌、商家批量出货等风险因素 |
### 品牌识别与虚标过滤
- 内置 30+ 品牌识别词典(投影仪/手机/笔记本/平板等品类)
- 虚标检测:低价高参数异常(如 ¥200 声称 3000+ 流明)
- 黑名单过滤:已知虚标品牌关键词、商家批量出货识别
### 数据清洗规则
- 自动翻译标题为英文(上架 Shopify/TikTok)
- 价格标准化(统一为 USD)
- 利润率 = (预估售价 - 供货价) / 预估售价
- 供应商评分过滤、起订量筛选
### 推广视频生成
- 基于 MoviePy 自动生成竖屏短视频(9:16)
- Ken Burns 慢推拉特效
- 商品图片轮播 + 标题叠加
- 时长可配置(默认 15 秒)
## 项目结构
```
ecommerce-tool/
├── main.py # CLI 入口(13 个子命令)
├── config.yaml # 配置文件
├── requirements.txt # 依赖
├── ecommerce_tool/
│ ├── scraper.py # 1688 采集模块
│ ├── cleaner.py # 数据清洗模块
│ ├── publisher.py # 多平台上架模块
│ ├── promoter.py # 推广方案模块
│ ├── video_generator.py # 短视频生成模块
│ ├── fulfillment.py # 一键代发模块
│ ├── trend_detector.py # 爆品挖掘模块
│ ├── xianyu_scraper.py # 闲鱼采集模块
│ ├── bargain_hunter.py # 捡漏分析模块
│ └── utils.py # 工具函数
```
## CLI 命令一览
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `scrape` | 从 1688 采集商品 |
| `clean` | 清洗商品数据 |
| `publish` | 生成上架模板(微信小店/Shopify/TikTok) |
| `promote` | 生成推广方案(关键词/竞品/文案/预算) |
| `video` | 生成推广短视频 |
| `fulfill` | 一键代发下单 |
| `pipeline` | 全流程自动化(采集→清洗→上架→推广→视频) |
| `trend` | 自动挖掘爆品趋势 |
| `auto-pipeline` | 全自动爆品流水线(挖掘→采集→上架→推广→视频) |
| `xianyu` | 闲鱼商品搜索 |
| `hunt` | 闲鱼捡漏搜索 |
| `recommend` | 智能推荐(多关键词综合) |
| `monitor` | 价格监控 |
## Python API 调用
```python
from ecommerce_tool.scraper import Scraper1688
from ecommerce_tool.cleaner import DataCleaner
from ecommerce_tool.publisher import Publisher
from ecommerce_tool.promoter import Promoter
from ecommerce_tool.video_generator import VideoGenerator
from ecommerce_tool.fulfillment import FulfillmentEngine
from ecommerce_tool.trend_detector import TrendDetector
from ecommerce_tool.xianyu_scraper import XianyuScraper
from ecommerce_tool.bargain_hunter import BargainHunter
# 1688 采集
scraper = Scraper1688(config, logger)
products = scraper.search("蓝牙耳机", pages=2)
# 爆品挖掘
detector = TrendDetector(config, logger)
candidates = detector.discover(categories=["electronics"], top_n=10)
# 闲鱼捡漏
hunter = BargainHunter(config, logger)
results = hunter.hunt(
keyword="投影仪",
price_max=999,
spec_requirements={
"min_lumens": 1000,
"support_4k": True,
"has_gimbal": True,
"support_wall": True,
},
)
print(hunter.display_results(results))
```
## 注意事项
- 1688 / 闲鱼有反爬机制,建议设置合理请求间隔(1.5-3.5 秒)
- 网络不可用时自动回退 Mock 数据(开发调试用)
- 视频生成需要 ffmpeg 环境
- 推广文案和关键词为 AI 生成参考,实际投放需人工审核
- 闲鱼捡漏评分仅供选品参考,不构成交易建议
- 虚标过滤不能 100% 消除假货,购买前请仔细核实
## 相关链接
- 源码仓库: https://gitee.com/anbeime/ebay
Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!