amazon-review-checker
亚马逊评论真实性分析器，通过时间聚类、内容相似度、评分分布和已验证购买检测虚假评论与评分操纵。采用 L1-L4 渐进分析。输出 0-100 真实度评分与风险报告，帮助卖家判断评论数据可信度。
核心思想
关键理念 & 方法论
作者的设计原则、与同类项目的差异化定位、关键工作流的简要介绍。文中提到的技能名称会自动链接到对应技能页。
核心思想
Nexscope 的 E-Commerce Skills 是一套包含 157 个纯文本 markdown 指令文件的技能集，为任何基于 LLM 的 agent（Claude Code、Cursor、Codex 等）赋予亚马逊、Shopify、eBay、Etsy、TikTok Shop 和沃尔玛等平台的专项电商运营知识。
设计原则
- 零配置：无二进制、无 API 密钥、无安装摩擦，装好直接自然语言提问。
- 全平台覆盖：涵盖竞品分析、定价利润、增长营销、供应链及平台专项运营。
- 模型无关：兼容任意支持 Skills 的 agent。
关键模块
- 增长与战略：ecommerce-growth-strategy、cross-border-ecommerce
- 利润与定价：profit-margin-calculator-amazon、
competitive-pricing-strategy - 平台运营：tiktok-shop-seller-guide、shopify-marketing、etsy-seo
最佳实践
一次性或按需安装（npx skills add ... --skill <名称>），随后用自然语言向 AI 助手描述店铺问题，即可获得框架级专家分析。
技能关系
技能之间的使用关系
Skill → Skill 的使用关系，可跨层指向。同色块表示同一类技能形态。
引用关系数
1
独立技能数
115
引用最多的技能
被引用最多的技能
说明：每条依赖线读作「当前 Skill 依赖」它指向的 Skill。
技能组成
该用什么技能？
每个技能都为某种调用者设计——有的必须由你点名触发，有的则由模型自动按上下文加载。下面的两张卡片一眼看清整个技能集的触发分工。
用户主动调用0
这些技能期待被用户手动直接点名使用。
该技能集未列出需要手动调用的技能。
模型自动调用0
由模型在判断上下文相关时自动使用，通常不需要点名调用。
该技能集未列出由模型自动调用的技能。
安装方式
一行命令安装整个 Skillset。
在终端复制并运行以下命令，即可将 nexscope-ai/ecommerce-skills 添加到 Agent 环境。
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npx skills add nexscope-ai/ecommerce-skills