{"repo":"kangise/ecommerce-ai-skills","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/kangise/ecommerce-ai-skills","clone":"git clone https://github.com/kangise/ecommerce-ai-skills.git","description":"Cross-border e-commerce AI knowledge base, designed to be read by people and installed by agents. 69 trilingual guides, 878 structured prompts, a 94-entity / 318-constraint domain ontology, and 9 agent skills served over MCP. Factual claims are dated and CI-verified; prompts declare their data requirements and failure boundaries. CC0.","language":"Python","stars":48,"topics":["ecommerce-ai","ai-ecommerce","ai-prompts","amazon-fba","amazon-listing-optimizer","amazon-seller","chatgpt-prompts","geo-optimization","shopify-ai","tiktok-ai"],"license":"CC0-1.0","category":"ecommerce","readme_excerpt":"跨境电商 AI 知识底座 人可以读，agent 可以装。 每个数字都经 CI 核验 · 每个 Prompt 都带反幻觉护栏 · 每章都写明什么时候不管用 🇨🇳 中文 · 🇺🇸 English · 🇯🇵 日本語     📖 在线阅读     📦 给 agent 装 这是什么 跨境电商的 AI 实操知识库， 同一份内容有两种用法 ： - 当书读 — 69 章，从选品到增长，三语完整，在线站点随时切换语言 - 给 agent 装 — dist/ 是即插即用的能力包，MCP Server 一行配置接进 Claude / Cursor 两边由同一套 CI 门禁把关。 门禁不过，两边都发不出去。 你是谁 → 从哪进 为什么不是又一个 Prompt 合集 问 AI「这个品类月销量大概多少」，它几乎一定会给你一个看起来很合理的数字—— 而它并不知道 。 选品、备货、定价后面跟着真金白银。Agent 时代更危险：模型拿着它不知道的数去调价、去下单。 这个库的区别不是提示词更花哨，是划清了 AI 该在哪儿停下。 30 秒看出区别 把这段复制到 ChatGPT 或 Claude： 注意它的回答里没有编造的数字 ，而是告诉你「这几个数你得自己去 Helium 10 查」。 三个真实用法 1 · 给新品写 Amazon Listing（不需要写代码） 打开 A2 Listing 优化，复制「Listing 全套生成」那段 Prompt，把产品信息填进去。 拿到的是一份带 平台硬约束 的 Listing：标题 ≤200 字符且前 80 字符含最高搜索量词、5 条 Bullet 各 ≤200 字符无 HTML、后台 Search Terms 每行 ≤250 字节。 这些不是随口写的规则，是 Amazon 的实际限制，存在 ontology/constraints.yaml 里，Prompt 的 块会逐条核对。改一处约束，所有引用它的 Prompt 由门禁 O5 盯着一起改。 2 · 让 Claude Desktop 变成电商顾问（5 分钟） 装完之后： 你问 它做什么 --- --- 「ACOS 涨到 40% 怎么办」 路由到 ecom-advertising ，给诊断路径而不是通用建议 「我该不该用 AI 做需求预测」 路由到 ecom-applicability ， 回答「样本不足一年不该」 ——因为它装了每章的失效边界 「客户投诉和图片不符怎么回」 路由到 ecom-customer-service ，给带文案纪律的回复模板 详见 dist/integration/mcp.md 。 3 · 团队跨平台上新，规则不用记 同一个「标题」在三个平台是三回事， ontology/constraints.yaml 里查得到： 团队再在群里问，甩链接。或者直接用 ecom-listing skill 一次生成三个平台的合规变体。 不仅是书 — 三层结构 层 内容 规模 给谁 --- --- --- --- 知识库 69 章，三语（中/英/日） 69 章 人读 · agent 检索 Ontology 电商领域模型 94 实体 · 318 约束 · 78 关系 · 8 流程 agent 之间的共享契约 Skills + Prompts 带护栏的可执行能力 878 条 Prompt · 9 个可安装 skill agent 直接调用 dist/ 目录结构","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/kangise","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/kangise/ecommerce-ai-skills/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}