ecommerce-full-pipeline skill | PlugMCP
Skip to content Questions
How do I install ecommerce-full-pipeline? Download skills/ecommerce-full-pipeline/ecommerce-full-pipeline/SKILL.md from the publisher, or copy the path and open the repository. PlugMCP lists the skill and does not host the file.
Where does ecommerce-full-pipeline live? The publisher keeps it at https://github.com/anbeime/skill.
Which agents can use ecommerce-full-pipeline? Claude, Cursor, and Codex can read a SKILL.md you add from the publisher's repository. SKILL.md About FAQ
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。
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:
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)
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
plugmcp Plug any tool into any agent. MCP servers for people who do not write servers. Gateway for volume, n8n for apps.
PlugMCP, 2026
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
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
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)
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
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
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
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 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) # 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 # 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 # 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 # 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 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 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
How do I install ecommerce-full-pipeline? Download skills/ecommerce-full-pipeline/ecommerce-full-pipeline/SKILL.md from the publisher, or copy the path and open the repository. PlugMCP lists the skill and does not host the file.
Where does ecommerce-full-pipeline live? The publisher keeps it at https://github.com/anbeime/skill.
Which agents can use ecommerce-full-pipeline? Claude, Cursor, and Codex can read a SKILL.md you add from the publisher's repository.