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clawshop-douyin-operator

抖音小店(抖店)后台运营自动化。用于:(1) 浏览器访问抖店后台读取商品/订单/数据 (2) 商品批量下架/上架管理 (3) 电商罗盘数据读取 (4) 1688选品与利润计算 (5) 每日巡检报告生成。当用户提到抖店运营、商品管理、上下架操作、日常巡检、选品、订单查看时触发。

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下载 .skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用
.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name clawshop-douyin-operator description 抖音小店(抖店)后台运营自动化。用于:(1) 浏览器访问抖店后台读取商品/订单/数据 (2) 商品批量下架/上架管理 (3) 电商罗盘数据读取 (4) 1688选品与利润计算 (5) 每日巡检报告生成。当用户提到抖店运营、商品管理、上下架操作、日常巡检、选品、订单查看时触发。 ⚠️ 浏览器操作铁律 所有浏览器操作必须用 profile=openclaw ,严禁用 profile=chrome ! profile=openclaw = 本地 OpenClaw 浏览器,随时可用 ✅ profile=chrome = 需要用户 attach tab,cron 里完全不可用 ❌ 抖店运营 Skill 通过浏览器自动化( profile=openclaw )访问抖店后台。 ⚠️ 踩坑警告 :浏览器自动化有很多坑,操作前必读 browser-automation.md 核心 URL 速查 基础域: https://fxg.jinritemai.com 功能 路径 商品管理(在售) /ffa/g/list?sov_draft_status=0&sov_goodsType=0 商品管理(审核驳回) /ffa/g/list?sov_draft_status=3 商品创建 /ffa/g/create 订单管理 /ffa/morder/order/list 发货中心 /ffa/morder/logistics/ewaybill-delivery 经营概览(罗盘) /ffa/mcompass/overview 商机中心 ⭐ /ffa/bu/NewBusinessCenter 体验分 /ffa/eco/experience-score 售后工作台 /ffa/maftersale/aftersale/list 每日巡检流程 打开订单管理 ,截图确认今日订单数 打开商品管理 ,JS 读取商品总数: document . body . innerText . match ( /共 ?\d+ ?件商品/ ) 检查审核驳回 :打开 ?sov_draft_status=3 页面 读取飞书多维表 :更新在售商品追踪 生成日报 ,发飞书 DM 给店主 日报格式: 📊 每日巡检日报 🗓️ YYYY-MM-DD 在售商品:X个 | 今日订单:X单 | 审核驳回:X个 [选品候选库状态] [需要店主确认的事项] 批量下架流程 完整踩坑指南 → browser-automation.md 1. 打开商品管理页 2. 搜索框输入逗号分隔的商品ID → 点查询 3. 全选 → 批量下架 4. 确认弹窗:JS 找"仍要下架"按钮点击 关键 JS(弹窗确认,ref 会过期!): [... document . querySelectorAll ( 'button' )]. find ( b => b. textContent . trim () === '仍要下架' )?. click () || 'clicked' 商机中心(选品核心) 路径: /ffa/bu/NewBusinessCenter 商机中心选品逻辑已由 clawshop-inspiration Skill 统一管理(数据流/审美流等7种选品流)。 飞书 Bitable 商品库 商品候选库 token 统一通过 clawshop-data-manager Skill 管理: gateway config.get path=skills.entries.clawshop-data-manager.env → 取 CLAWSHOP_APP_TOKEN 和 CLAWSHOP_TABLE_ID 字段结构见 clawshop-data-manager/SKILL.md 。 全量商品读取(全量79件验证可行,2026-03-03) ✅ 唯一可靠方法:分页翻页 + 每页滚动采集 2026-03-03 实战验证:79件商品,4页全量拿到,精确。 虚拟滚动每页只渲染~7条,必须边滚边采集,每页约采集20条;点击页码翻页而非依赖URL。 步骤: 打开在售商品页(重置所有筛选): https://fxg.jinritemai.com/ffa/g/list?status=2 等待页面出现"售卖中"(8秒)。 用 window._all = {} 初始化全局缓存,存 ID → 上架日期 。 第1页采集 :滚动+extract // act evaluate () => { window . _all = {}; const extract = ( ) => { document . querySelectorAll ( 'table tbody tr' ). forEach ( r => { const t = r. innerText ; const id = t. match ( /ID:(\d{15,})/ ); const dt = t. match ( /202\d\/\d{2}\/\d{2}/ ); if (id && dt) window . _all [id[ 1 ]] = dt[ 0 ]; }); }; // 滚动采集 return new Promise ( resolve => { const scrollEl = document . scrollingElement ; scrollEl. scrollTop = 0 ; let i = 0 ; const step = ( ) => { extract (); scrollEl. scrollTop += 500 ; i++; if (i < 15 ) setTimeout (step, 200 ); else resolve ( Object . keys ( window . _all ). length ); }; step (); }); } 翻页(第2、3、4页) :点击页码 li,再重复滚动采集 // act evaluate(传入页码 N) async () => { const pageBtn = [... document . querySelectorAll ( 'li' )] . find ( li => li. innerText . trim () === '2' && li. className . includes ( 'pagination-item' )); if (!pageBtn) return 'no page btn' ; pageBtn. click (); await new Promise ( r => setTimeout (r, 2000 )); // 等页面切换 const scrollEl = document . scrollingElement ; scrollEl. scrollTop = 0 ; const before = Object . keys ( window . _all ). length ; for ( let i = 0 ; i < 15 ; i++) { scrollEl. scrollTop += 500 ; await new Promise ( r => setTimeout (r, 150 )); document . querySelectorAll ( 'table tbody tr' ). forEach ( r => { const t = r. innerText ; const id = t. match ( /ID:(\d{15,})/ ); const dt = t. match ( /202\d\/\d{2}\/\d{2}/ ); if (id && dt) window . _all [id[ 1 ]] = dt[ 0 ]; }); } return { before, after : Object . keys ( window . _all ). length }; } 对每一页(2、3、4…)各调用一次,改 '2' 为对应页码即可。 结果导出 : () => Object . entries ( window . _all ). sort ( ( a,b ) => a[ 1 ] < b[ 1 ] ? 1 : - 1 ) 用 Python 对比 Bitable 候选库,批量更新上架日期/下架状态。 注意事项: 页码 li 必须用 li.className.includes('pagination-item') 过滤,否则会误匹配 每次翻页后等 2 秒再开始滚动,否则新页数据还没渲染 总条数用 document.body.innerText.match(/共 ?(\d+)/) 确认,计算需要几页 上架日期正则: 202\d\/\d{2}\/\d{2} ,从 row 的 innerText 直接提取 ❌ 不要用导出方式 导出查询商品 → 点击后生成任务,需在历史报表下载 历史报表 ( /ffa/fxg-bill/history-report ):文件只保留 24小时 ,容易过期 下载链接需要 session cookie,curl 直接下会 403,需 browser fetch 整条路径太长、太脆,容易在任一环节断链 结论:费时费力,放弃这条路 Bitable 商品库字段 字段结构以 feishu_bitable_list_fields(app_token, table_id) 实时返回为准。 token 通过 gateway config.get path=skills.entries.clawshop-data-manager.env 获取。 价格解析 Python 片段 def parse_price ( price_str ): """'¥4.88 ~ ¥9.16' → 4.88(取最低)""" nums = [ float (x.replace( '¥' , '' ).strip()) for x in price_str.split( '~' ) if x.replace( '¥' , '' ).strip().replace( '.' , '' ).isdigit() or '.' in x.replace( '¥' , '' ).strip()] return nums[ 0 ] if nums else 0.0 def parse_date_ms ( time_str ): """'2026/02/25 22:35:44' → 毫秒时间戳""" from datetime import datetime dt = datetime.strptime(time_str.strip(), "%Y/%m/%d %H:%M:%S" ) return int (dt.timestamp() * 1000 ) ⚠️ 铁律 定价操作必须店主确认 ,不能自己改价格 不能刷单、不违规操作 虚拟滚动 :商品列表每页只渲染可见行,必须先切100条/页再滚动JS采集 图片上传无法自动化 ,需手动操作 全量同步标准流程 :切100条/页 → 滚动JS采集 → Python解析 → Bitable批量写入(先清空旧记录) 参考文档 browser-automation.md — ⭐ 浏览器踩坑录 (必读) strategy.md — 运营策略手册
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该技能未提供触发词。

下载的 .skill 包内含以下字段。
字段 说明
format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
同一份技能可按不同平台格式导出。
.skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用 下载
.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

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