🩺 Amazon Listing Doctor

给亚马逊 Listing 做一次全身体检，揪出流量加倍的机会点

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CDQ 质量分 · A9 收录 · COSMO 意图覆盖 · Alexa 可发现性 · 合规体检 · 标题词组分诊

Created By Buluu@新西楼

amazon-listing-doctor 是由 buluslan（公众号：新西楼.AI）研发的亚马逊 Listing 质检 Skill，他会基于 CDQ算法 / A9 / COSMO / Alexa 四大底座知识，来给Listing进行全身体检和打分，输出一份诊断报告，帮你揪出"流量加倍、弯道超车"的机会点。

作为 Agent 原生 工具，它适配各类 AI Coding Agent，零依赖、零 API Key，纯标准库 Python，clone 下来就能跑。只诊断不改写 —— 告诉你"哪里有问题、该改什么"，改写由你自己决定。

兼容性:基于命令行调用,任何能执行 shell 的 Agent 都能用 —— 通过 Skill 加载 / AGENTS.md 注入 / 直接终端调用均可。

一条命令,给你的 Listing 出一份多维度体检报告:

• 不改写文案 —— 只给"该改什么"的改进建议清单,改写交给你自己
• 不内置浏览器抓取 —— 零依赖,数据靠你粘贴(推荐用第三方工具取数后粘贴)
• 不冒充官方 COSMO 分 —— COSMO 无公开权重,本 skill 的 COSMO 维度是基于公开论文精神的社区诊断,如实标注

# 1. 把你的 listing 归一化成 JSON(见下方 schema),存为 listing.json
# 2. 跑全量体检
python scripts/compliance_report.py --file listing.json > report.json

# 3.(或单独跑某一维)
python scripts/cdq_score.py --file listing.json        # CDQ 质量分
python scripts/cosmo_check.py --file listing.json      # COSMO 意图覆盖
python scripts/indexability.py --file listing.json     # A9 收录
python scripts/title_triage.py --file listing.json     # 标题词组分诊

输出是结构化 JSON;按 assets/report-template.md 渲染成人类可读报告。

输入字段分两组,缺字段触发评分降级(标 score=null + 字段缺失原因)而非报错:

{
  "market": "US", "language": "en", "mode": "strict_75", "category": "Electronics",
  "brand": "Anker", "is_parent": false, "is_variation": true,
  "title": "...", "item_highlights": "...",
  "bullets": [{"header": "...", "body": "..."}],
  "description": "...", "backend_search_terms": "...",
  "attributes_filled": ["brand", "color"],
  "has_a_plus": true
}

为什么这样切:前台数据=详情页对买家可见,第三方工具理论上都能拉;后台数据(backend_search_terms)=隐藏索引字段,外部 API 拿不到。item_highlights 特殊:前台可见(与标题拼接同行)但卖家精灵取不到,需 Seller Central 导出或从拼接串拆分。Skill 支持用户单独贴前台/后台/两者一起,缺字段不影响审计流程跑通。

只给 title 一个字段,缺其他字段时报告输出:

Overall NON-COMPLIANT; 17 passed, 2 failed, 1 warn; CDQ 31.2/100 (Poor); data 29% (minimal)
- COSMO 评分降级: 缺 bullets / item_highlights
- Alexa 评分降级: 缺 bullets / item_highlights
- CDQ 子分 structured_attribute 降级: 缺 attributes_filled + attributes_top10_expected
- A9 子分 backend_hygiene 降级: 缺 backend_search_terms
- ...
data_coverage.unlock_dimensions: [补 item_highlights → 解锁 A9 高亮强度..., 补 attributes → 解锁 CDQ 30% 权重...]

字段不全也没关系——缺的字段对应检查自动跳过,不会报错。详见 SKILL.md。

• ✅ 德语 listing 不再因 mit / für / durch / aus 等介词被判关键词堆砌(虚词按 language 自动取)
• ✅ promo / subjective 黑名单补齐 de / fr / it / es
• ✅ 全大写品牌名 DJI / BMW / LG / HP / HTC / OPPO / TCL 等走白名单(不依赖用户传 brand 字段)

• CDQ:6 维加权(属性 30% / 标题 25% / 变体 20% / 图片 15% / 五点 5% / A+ 5%)→ 0-100 分 + 档位
• A9:核心词前置位置 + backend 卫生度 + 属性完整度 + 有效索引词
• COSMO:扫全文匹配 references/cosmo_ontology.json 的常识概念,四维覆盖(use_case / audience / goal / constraint)+ 缺失清单
• Alexa:模拟买家向 AI 购物助手提问,判断 listing 能否被回答(AEO 买家问答,Agent 按规范针对具体产品生成问题;substring 词匹配兜底)
• 标题词组分诊:把标题拆成语义词组,按词性 + 合规信号给去向建议(标题必留 / 下移亮点 / 下移五点 / 删除违规),告诉你每个词该去哪——诊断不是改写

amazon-listing-doctor/
├── SKILL.md                  # 质检路由(工作流 + 原则)
├── scripts/                  # 13 个纯标准库 Python 脚本
│   ├── compliance_report.py  # 汇总器(核心入口,含 data_coverage 降级板块)
│   ├── cdq_score.py          # CDQ 6 维评分
│   ├── cosmo_check.py        # COSMO 意图覆盖(本项目独占)
│   ├── title_triage.py       # 标题词组分诊(去向建议)
│   ├── indexability.py       # A9 收录
│   ├── alexa_check.py        # Alexa 可发现性(AEO 买家问答)
│   ├── alexa_question_gen.py # ALEXA AEO 规范加载器
│   ├── image_check.py        # 图片缺陷
│   ├── lint_title/highlights/bullets/backend.py  # 合规校验
│   └── check_keyword_layering.py
├── references/               # 规则与词库(公开版)
│   ├── cosmo_ontology.json   # COSMO 概念本体(4 维 + 10 类目分词)
│   ├── alexa_question_protocol.md # ALEXA AEO 问题生成规范
│   ├── cdq_weights.json      # CDQ 权重
│   ├── rules.json            # 合规硬规则(含 de/fr/it/es 多语言黑名单)
│   └── ...
└── assets/                   # 输出模板
    ├── output-template.json
    └── report-template.md

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