ozon-1688-uploader

name ozon-1688-uploader description 将1688的商品铺货到俄罗斯电商平台Ozon（上架），通过Ozon官方API实现商品信息的上传和状态查询。适用于需要将单个1688的商品上架到Ozon的场景。触发词：上传到Ozon、上架Ozon、Ozon商品发布、铺货、1688商品铺货。 description_zh 将1688商品铺货到Ozon平台，自动类目映射、图片翻译和商品上架 description_en List 1688 products on Ozon with auto category mapping, image translation & upload version 1.2.1 allowed-tools Read,Write,Bash metadata {"label":"1688铺货Ozon","author":"1688官方技术团队"} 1688到Ozon商品转换技能 技能描述 本技能用于将1688的商品转化为对应的俄罗斯电商平台Ozon的商品数据，产出一个可以用于操作Ozon的上架API的JSON结构化数据。 之后再通过Ozon的开放平台的接口将商品信息上传到Ozon平台并查询上传结果。可以把1688的商品铺货到Ozon，上架到Ozon，上传到Ozon、上架Ozon、Ozon商品发布、Ozon产品上传、查询Ozon上传结果、铺货、1688商品铺货。 触发词：上传到Ozon、上架Ozon、Ozon商品发布、Ozon产品上传、查询Ozon上传结果、铺货、1688商品铺货。 什么时候使用 用户说需要铺货到Ozon、上架到Ozon、上传到Ozon、Ozon商品发布、Ozon产品上传、查询Ozon上传结果、铺货、1688商品铺货等。 前置配置（必须先完成） ⚠️ 使用本 SKILL 前，必须先配置以下参数，否则铺货流程会失败。 环境变量 说明 必填 获取方式 OZON_API_KEY Ozon 卖家后台的 API Key ✅ 必填 在 Ozon 卖家后台 → API 设置中生成 OZON_CLIENT_ID Ozon 卖家后台的 Client ID ✅ 必填 在 Ozon 卖家后台 → API 设置中查看 OZON_CURRENCY 货币代码，必须与 Ozon 个人中心设置的币种匹配 ✅ 必填（默认 RUB ） RUB （卢布）或 CNY （人民币），货币不匹配会导致 API 报错 ALPHASHOP_ACCESS_KEY AlphaShop API Access Key（用于图片翻译） ✅ 必填 可以访问1688-AlphaShop（遨虾）来申请 https://www.alphashop.cn/seller-center/apikey-management ，直接使用1688/淘宝/支付宝/手机登录即可 ALPHASHOP_SECRET_KEY AlphaShop API Secret Key（用于图片翻译） ✅ 必填 可以访问1688-AlphaShop（遨虾）来申请 https://www.alphashop.cn/seller-center/apikey-management ，直接使用1688/淘宝/支付宝/手机登录即可 如果用户没有提供这些参数， 必须先询问用户获取后再继续操作 。 ⚠️ AlphaShop 接口欠费处理： 如果调用 AlphaShop 接口时返回欠费/余额不足相关的错误， 必须立即中断当前流程 ，提示用户前往 https://www.alphashop.cn/seller-center/home/api-list 购买积分后再继续操作。 配置方式 Ozon 密钥配置文件位置 ： ~/.openclaw/skillconfig/1688-Product-to-Ozon/ozon_config.json { "OZON_API_KEY" : "your-api-key" , "OZON_CLIENT_ID" : "your-client-id" , "OZON_CURRENCY" : "CNY" } AlphaShop 密钥 在 OpenClaw config 中配置： { skills: { entries: { "1688-Product-to-Ozon": { env: { ALPHASHOP_ACCESS_KEY: "YOUR_AK", ALPHASHOP_SECRET_KEY: "YOUR_SK" } } } } } 核心功能 1. 1688到Ozon类目映射 调用1688 OpenClaw API获取商品对应的Ozon类目 输入：1688商品类目ID，从结构信息中获取，优先取thirdCategoryId的值，如果没有，获取categoryId的值，传递的应当是类目的值！！是数字 输出：对应的Ozon类目信息 2. 获取Ozon类目属性要求 查询Ozon API获取目标类目的所有属性要求 输入：Ozon类目ID（多个用逗号分隔）、用户认证信息（OZON_API_KEY、OZON_CLIENT_ID） 输出：属性列表和详细要求 注意：直接使用上一步骤中获取到的externalCategoryId，这个值一般有两个，由逗号分隔，不要只取其中一个作为类目ID 3 查询字典属性的可选值（必须执行） 在获取到类目属性列表后，对所有 dictionary_id > 0 的属性，必须先查询该属性的字典值列表 不要猜测或手写 dictionary_value_id ，必须通过脚本查询获取，否则会导致 error_attribute_values_out_of_range 错误 工作流程： 先用 queryOzonProperties.py 获取属性列表 筛选出所有 dictionary_id > 0 的属性 对每个字典属性，用 queryDictionaryValues.py 查询可选值 从返回结果中获取正确的 id 值（即 dictionary_value_id ），填入商品数据 使用 queryDictionaryValues.py 脚本查询字典值： # 搜索模式 - 根据关键词搜索匹配的字典值（推荐，更精准） python queryDictionaryValues.py \ --attribute_id 85 \ --description_category_id 17028922 \ --type_id 91565 \ --search "Нет бренда" # 列表模式 - 列出所有可选值（当不确定关键词时使用） python queryDictionaryValues.py \ --attribute_id 85 \ --description_category_id 17028922 \ --type_id 91565 \ -- limit 50 参数说明： --attribute_id : 属性ID（从 Step 2 获取的属性列表中取） --description_category_id : 描述类目ID（从类目映射结果中取） --type_id : 类型ID（从类目映射结果中取） --search : 搜索关键词（可选，用俄语，不传则列出所有值） --limit : 返回数量限制（默认50） 输出格式： JSON 数组，每个元素包含 id （即 dictionary_value_id）和 value 常见需要查询的属性：品牌(85/31)、类型(8229)、颜色(10096)、尺码(4295)、性别(9163)、材质、季节等 4. 商品数据结构转换 这一步非常重要，要使用上述两部分能力产出的数据！！！ 由AI大模型接收1688商品信息和Ozon属性要求 智能映射和转换商品属性 输入：Ozon的类目属性要求、1688的商品数据（JSON格式）、 Step 2.5查到的字典值 输出：符合Ozon上架结构的商品结构（JSON格式） Ozon的结构要求 这个是Ozon的结构实例，你需要按照这样的结构规范生成Ozon的商品数据，严格保持这个数据结构 { "items": [ { "attributes": [ { "complex_id": 0, "id": 5076, "values": [ { "dictionary_value_id": 971082156, "value": "麦克风架" } ] }, { "complex_id": 0, "id": 9048, "values": [ { "value": "一套X3NFC保护膜。 深色棉质" } ] }, { "complex_id": 0, "id": 8229, "values": [ { "dictionary_value_id": 95911, "value": "一套X3NFC保护膜。深色棉质" } ] }, { "complex_id": 0, "id": 85, "values": [ { "dictionary_value_id": 5060050, "value": "Samsung" } ] }, { "complex_id": 0, "id": 10096, "values": [ { "dictionary_value_id": 61576, "value": "灰色的" } ] } ], "barcode": "112772873170", "description_category_id": 17028922, "new_description_category_id": 0, "color_image": "", "complex_attributes": [], "currency_code": "RUB", "depth": 10, "dimension_unit": "mm", "height": 250, "images": [ "https://example.com/translated_image_2.jpg", "https://example.com/translated_image_3.jpg", "https://example.com/translated_image_4.jpg" ], "images360": [], "name": "一套X3NFC的保护膜。深色棉质", "offer_id": "143210608", "old_price": "1100", "pdf_list": [], "price": "1000", "primary_image": "https://example.com/translated_image_1.jpg", "promotions": [ { "operation": "UNKNOWN", "type": "REVIEWS_PROMO" } ], "type_id": 91565, "vat": "0", "weight": 100, "weight_unit": "g", "width": 150 } ] } 定制化规则 标题一定要翻译成俄语！标题一定要翻译成俄语！标题一定要翻译成俄语！ items代表SKU列表，和1688的SKU是一一对应的 vat的值固定为0 offer_id的生成规则：使用1688的SKU_ID "22390" 这个属性代表Ozon的型号，一个1688的商品有多个SKU，所以这些SKU在Ozon中同属于一个型号，值为1688的商品的ID（itemId）。注意：某些类目中该属性ID可能是"8292"（合并至一张卡片），功能相同，填1688商品ID即可 attributes代表属性列表,需要按照前序步骤获取到的"Ozon类目属性要求"来生成。优先处理必填属性，"4191"（商品简介）也必须填写。在保证正确性的前提下，尽量填充所有属性（包括非必填的），能从1688商品数据中提取或推断的属性都应该填上 重量需要注意单位，都转化成为克（g）来处理 长度单位（dimension_unit）固定使用mm来处理，1688的数据都是cm为单位的数据 所有非数字、单位类型的值都需要翻译成俄语，例如商品的标题 "23487"这个属性 固定值为中国 "9048" 这个属性 使用随机生成的数字作为货号，1个1688的商品使用相同的值 "4389" 这个属性 固定值为中国 品牌属性 固定值为"Нет бренда"，dictionary_value_id 为 126745801（注意：不是"Без бренда"，Ozon 的无品牌值是"Нет бренда"）。品牌属性ID在不同类目下可能不同（常见为85或31），以Step 2获取的属性列表为准 vendor_value 这个参数固定为"Нет бренда" "4191" 这个属性是商品简介/描述，必须填写！根据1688商品的标题、属性、材质等信息，生成一段俄语的商品描述文案，突出卖点（材质、功能、适用场景等），填入该属性的value中 建议定价逻辑 定价规则优先以你的规则为准，如果没有指定定价规则，将会使用下面的定价逻辑，将这个价格配置到price中，old_price价格为空： 按照你的OZON_CURRENCY配置的币种，进行定价，最终决定这个商品在Ozon的售价；都需要使用1688的SKU的价格来进行定价 币种为RUB定价逻辑 如果你的货币是RUB，需要进行汇率转换 将1688的SKU价格乘以汇率再乘以3，得到RUB的价格 币种为CNY定价逻辑 如果你的货币是CNY，不需要进行汇率转换 将1688的SKU价格乘以3，得到CNY的价格 素材的处理 商品的图片需要翻译成俄语。使用本 skill 自带的 translate_images.py 脚本处理所有图片。 调用方式： # 翻译单张图片 python translate_images.py --image-url "<图片URL>" # 批量翻译多张图片（空格分隔） python translate_images.py --image-url "<图片URL1>" "<图片URL2>" "<图片URL3>" 认证： 需要环境变量 ALPHASHOP_ACCESS_KEY 和 ALPHASHOP_SECRET_KEY 。 脚本说明： 调用 AlphaShop 图片翻译PRO接口（ POST https://api.alphashop.cn/ai.image.translateImagePro/1.0 ） 源语种自动识别（auto），目标语种固定为俄语（ru） 认证方式：JWT HS256 签名（ iss=AK, exp=now+1800, nbf=now-5 ，SK 为密钥） 输出 JSON 格式，包含每张图片的原始URL和翻译后URL 处理步骤： 遍历1688商品的所有图片URL（主图 + SKU图片） 对每张图片调用 translate_images.py 进行翻译 从返回结果中提取翻译后的图片URL（响应JSON中的 translatedImageUrl 字段） 用翻译后的图片URL替换原始图片URL，填入Ozon商品结构的 primary_image 和 images 字段： primary_image : 填入 第一张 翻译后的图片 URL images : 填入 剩余所有 翻译后的图片 URL（数组），不包括 primary_image 中已填的那张 如果某张图片翻译失败（API报错或无文字需要翻译），保留原始图片URL继续处理 ⚠️ 必须上传所有图片，不能只传一张！ 1688商品的所有主图和SKU图片都必须翻译并填入， primary_image 放第一张， images 数组放其余所有图片。 商品详情描述 参考 offer_description.json 中的内容构造商品的描述信息，使用上述的处理后的商品素材，然后构造商品详情描述 可以增加content中的数组，但是不要修改单个content的结构 数据存储 创建你的商品数据文件，存储到临时目录 tmp/my_products.json （tmp/ 目录已被 .gitignore 排除，不会上传到 git） 所有临时文件（商品数据、翻译缓存、类目ID等）统一存放在 tmp/ 目录下。 5. 商品上架 使用Ozon API的POST /v3/product/import 端点上传商品数据。需要提供有效的ClientId和API Key进行认证。 输入：Ozon格式的商品JSON结构 输出：商品上架任务ID python upload_product.py --product-data my_products.json 6. 查询商品上架结果 使用Ozon API的POST /v1/product/import/info 端点查询上传任务的状态和详细结果。 输入：任务ID 输出：商品上架状态和结果 注意：如果结果是imported就代表上传成功了，存在的问题可以让用户去商家后台修改 python check_status.py <task_id> 工作流程 注意：如果有任意一个步骤失败了，都直接返回错误，不要想象，不要想象，不要想象 1. 用户输入1688商品信息 ↓ 2. AI模型：解析出1688的叶子类目（thirdCategoryId 或 categoryId） ↓ 3. Python脚本`queryCategoryMapping.py`：查询类目映射 (1688类目ID → Ozon类目ID) ↓ 4. AI模型：从上一步的结果中解析出来Ozon的类目（externalCategoryId，含description_category_id和type_id） ↓ 5. Python脚本`queryOzonProperties.py`：通过externalCategoryId参数获取Ozon类目属性列表 ↓ 6 Python脚本`queryDictionaryValues.py`：对所有dictionary_id>0的属性，查询正确的dictionary_value_id，一定要执行，这里会影响到商品的上架 ↓ 7. 翻译图片：调用`translate_images.py`将商品主图和SKU图翻译为俄语 ↓ 8. AI模型：结合1688商品数据、Ozon属性要求、字典值、翻译后图片，生成符合Ozon上架规则的商品结构数据 ↓ 9. Python脚本：调用 upload_product.py 上传商品信息到Ozon ↓ 10. Python脚本：调用 `check_upload_status.py` 查询商品上传状态（imported=成功） ↓ 10. 输出：Ozon的上传结果 包含的脚本 queryCategoryMapping.py 查询1688到Ozon的类目映射 queryOzonProperties.py 查询Ozon类目属性要求 queryDictionaryValues.py 查询Ozon属性的字典可选值，支持搜索模式（按关键词搜索）和列表模式（列出所有值） upload_product.py 上传商品信息到Ozon check_upload_status.py 查询商品上传状态 translate_images.py 调用AlphaShop图片翻译PRO接口，将商品图片中的文字翻译为俄语（源语种自动识别） 使用说明 提供1688商品的基本信息 提供Ozon认证信息（ClientId, API Key, 货币） SKILL将自动调用python脚本完成转换，把1688的商品结构转化成适合Ozon的上架的结构数据 SKILL将会自动调用python脚本完成上传 最后更新 : 2026-03-16