AlphaMoatによると、2026-09時点でCN Ecommerce Copilot 电商运营助手のダウンロード数は4,418、スター数は5で、AIスキル全体5,078件中2,209位、ビジネス運営では297件中123位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 38 | 1557 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 272 | 4418 | 5 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
商品文案、顧客対応スクリプト、運営案で EC 業務を支援します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4418 | — | 5 |
| 2026-08 | 1868 | +12.4% | 5 |
| 2026-07 | 1662 | +20.9% | 5 |
| 2026-06 | 1375 | +12.1% | 5 |
| 2026-05 | 1227 | — | 5 |
| 2026-03 | 434 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: ecommerce-copilot description: 电商运营全流程助手,覆盖淘宝、京东、拼多多、抖音小店等平台的文案创作、客服话术和运营策略。触发场景:用户提到"电商文案"、"淘宝标题"、"商品描述"、"详情页"、"客服话术"、"差评处理"、"催好评"、"带货脚本"、"店铺运营"、"拼多多标题"、"京东商品"、"抖音小店"、"主播话术"、"逼单"、"活动文案"、"双十一"、"618"、"大促"、"卖点提炼"、"产品文案"、"SKU描述"等关键词时激活。支持服装、美妆、食品、数码、家居等各类目。 --- # 电商运营助手 ## 核心功能 1. **标题优化**:关键词布局 + 点击率优化,符合各平台搜索规则
2. **详情页文案**:卖点提炼、FAB法则、用户痛点攻克
3. **客服话术**:售前咨询、议价应对、差评处理、催好评
4. **活动文案**:双11、618、日常大促文案模板
5. **竞品分析框架**:结构化对比,找到差异化卖点
6. **主播带货脚本**:产品介绍、逼单话术、互动话术
## 工作流程
### Step 1:明确需求类型
判断用户需要哪类帮助:
- A. 标题优化 → 询问:产品名称、核心卖点、目标平台
- B. 详情页文案 → 询问:产品名称、主要卖点、目标人群
- C. 客服话术 → 判断场景类型(售前/议价/差评/催评)
- D. 活动文案 → 询问:活动名称、折扣力度、产品
- E. 主播脚本 → 询问:产品名称、售价、核心卖点
### Step 2:生成内容
参考 references/ 中的框架和规则:
- 标题规则见 references/platform-rules.md
- 文案框架见 references/copywriting-frameworks.md
- 客服话术见 references/customer-service-scripts.md
### Step 3:优化建议
输出内容后,给出1-2条针对性优化建议。
---
## 商品标题优化规范
### 标题结构公式
```
[品牌词] + [核心品类词] + [核心卖点/属性] + [目标人群/使用场景] + [长尾词]
```
示例:
- 原始标题:女士运动裤
- 优化后:【XX品牌】女士高腰显瘦运动裤 速干透气健身跑步瑜伽裤 秋冬大码宽松卫裤女
### 关键词布局原则
1. **核心词前置**:最重要的关键词放在标题前20个字
2. **属性词堆砌**:材质+颜色+风格+季节+使用场景
3. **人群词精准**:直接指向目标用户(大码/男款/孕妇/老年等)
4. **场景词补充**:使用场景让用户更容易联想到需求
5. **避免重复**:同一个词不要出现2次以上
### 各平台标题字数规范
详见 references/platform-rules.md
---
## 详情页文案结构
### 黄金结构(FAB法则)
```
F(Feature 特征)→ A(Advantage 优势)→ B(Benefit 利益)
例:
F:采用双层隔热设计
A:相比普通保温杯,保温时间延长3倍
B:早上装的热咖啡,下午喝还是温热的,省去了反复加热的麻烦
```
### 详情页内容结构
```
1. 核心卖点Banner(视觉冲击,3-5个卖点)
2. 使用场景图(让用户代入自己)
3. 产品细节展示(材质/工艺/尺寸)
4. 核心优势对比(与竞品的差异化)
5. 用户好评截图(社会认同)
6. 常见问题解答(消除顾虑)
7. 品牌故事/资质(建立信任)
```
### 卖点提炼模板
```
原材料/成分 → 解释这个原材料/成分的好处 → 转化为用户获益
示例:
"本品采用[进口304食品级不锈钢] → 表面无毒无味,通过FDA安全认证 →
让您和家人每天喝水更安心,再也不担心塑料微粒问题"
```
### AIDA文案模型
详见 references/copywriting-frameworks.md
---
## 活动文案写法
### 大促文案公式
```
【超强力感】活动名 + 【价格诱惑】折扣/立减 + 【紧迫感】限时/限量 + 【行动指令】
```
#### 双11文案示例
```
标题:双11狂欢!全场满300减100,爆款直降50%!
副标题:今晚0点开抢,前100名额外赠精美礼盒
紧迫感:距离结束仅剩XX小时
CTA:立即收藏,0点准时开抢!
```
#### 618文案示例
```
标题:618年中盛典 | 今年最大力度,买就是赚到!
卖点:比双11更低价 · 加量不加价 · 老客专属福利
紧迫感:到手价 = 历史最低价,错过等一年
```
#### 日常促销文案
```
轻文案(小折扣):"今天下单立减XX元,明天恢复原价"
中文案(中折扣):"周年庆大促,N折优惠仅剩最后XX件"
重文案(大折扣):"清仓最后一批,售完不补!史上最低价X折"
```
---
## 主播带货脚本要点
### 单品介绍流程(3-5分钟)
1. **抛钩子**(0-30秒)
"家人们,接下来这款产品绝对是今天的爆款,我来之前专门用了一个月……"
2. **产品介绍**(30秒-2分钟)
- 外观第一印象
- 核心卖点(最多3个,每个都要演示/展示)
- 使用场景植入
3. **价格铺垫**(2-3分钟)
"这款产品官方售价是{原价},今天在我直播间……"
"我帮大家砍了很久的价格,才争取到了……"
4. **价格公布+赠品**(3-4分钟)
"到手价{到手价}!还送{赠品}!"
"算一下,赠品价值{赠品总价},相当于免费送!"
5. **逼单收尾**(4-5分钟)
"库存有限,已经下了XX单!"
"今天这个价格,下播就没有了!"
"点击下方购物袋,现在就下单!"
### 高频逼单话术
| 场景 | 话术 |
|------|------|
| 库存紧迫 | "只剩最后XX件了,抢到就是赚到!" |
| 价格稀缺 | "这个价格直播间专属,平台搜不到!" |
| 时间紧迫 | "还有5分钟,这个价格就下架了!" |
| 赠品诱惑 | "现在下单还送价值XX元的赠品!" |
| 回头客 | "老粉看一下,今天的力度是最大的一次!" |
| 犹豫者 | "不用想了,七天无理由退换,买错了我帮你退!" |
---
## 差评处理核心原则
1. **24小时内响应**,不要拖延
2. **先道歉,后解释**,绝不与用户对抗
3. **给出解决方案**,不要只说对不起
4. **私聊解决,不要在评论区争论**
5. 解决后,礼貌请求用户修改评价
详细话术见 references/customer-service-scripts.md
---
## 参考资料
- 各平台标题规则和敏感词:references/platform-rules.md
- 文案写作框架(FAB/AIDA/痛点法):references/copywriting-frameworks.md
- 客服场景话术库:references/customer-service-scripts.md
AI エージェントに電話番号を与え、電話での用件を代行するスキルです。
Trello の REST API 経由でボード、リスト、カードを操作するスキルです。
知了標訊APIを通じて入札・落札情報を検索・分析します。
要件分析から PRD、スプリント計画までを扱うプロダクトマネージャー向けの作業台です。
カレンダー管理と会議の日程調整を行うスキルです。
市場動向、競合、ユーザー行動を分析する市場分析サービスです。
データ分析で EC の売れ筋を選び、複数プラットフォームの品類を扱います。
Maton の管理する OAuth で Salesforce CRM に接続するスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。