本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

product-research

Deep Codex-native Amazon FBA product validation using LaunchFast MCP and the LegacyX criteria. Use when the user wants a serious viability review for a keyword, niche, or adjacent niche expansion.

インストール方法を見る

含まれるファイル(1)

  • SKILL.md2.8 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Amazon FBA Product Research

This skill is the deeper, criteria-driven version of launchfast-product-research.

Core criteria

Evaluate every market against these baselines:

CriteriaThreshold
Total niche revenue> $200,000/month
Average price>= $25, ideally >= $40
Average reviews<= 500
Revenue per seller>= $5,000/month
Top-seller dominancetop 2-3 sellers < 50% of revenue
Search volumemust exist
Estimated margin>= 30% before ad costs

Large-market exception:

  • If niche revenue is above $1M, higher review counts can still be acceptable when multiple sellers under 200 reviews are doing strong revenue.

Workflow

1. Initial scan

Run:

research_products(keyword="<keyword>", focus="balanced", product_limit=20)

Extract:

  • search volume
  • average price
  • average reviews
  • opportunity score
  • market grade
  • brand concentration
  • dominant brand
  • total niche revenue
  • average revenue per seller
  • top-seller share

2. Financial trend check

Run:

research_products(keyword="<keyword>", focus="financial", product_limit=20)

Look for:

  • growing vs stable vs declining products
  • average MoM growth
  • short-term momentum using 7d trend fields

3. Listing quality check

Run:

research_products(keyword="<keyword>", focus="titles", product_limit=10)

Look for:

  • low listing quality scores with high revenue
  • listing quality gaps
  • weak copy or obvious differentiation openings

4. Keyword validation

Pick 2-3 relevant ASINs and run:

amazon_keyword_research(asins=["ASIN1", "ASIN2", "ASIN3"], limit=20)

Evaluate:

  • keyword diversity
  • CPC and sponsored density
  • purchase rate
  • obvious ranking gaps

5. Profitability estimate

Present a conservative estimate:

Selling Price
- Amazon Fees (~15%)
- Manufacturing
- Shipping
= Estimated Profit per Unit
= Estimated Margin %

If manufacturing cost is unknown, say so and state the assumption used.

Output format

Use a scorecard first:

## Market Scorecard: [keyword]

| Criteria | Threshold | Actual | Status |
|---|---|---|---|

Then include:

  • market grade
  • opportunity score
  • trend summary
  • verdict: VIABLE, MARGINAL, or NOT RECOMMENDED
  • concise rationale

Rabbit-hole expansion

Use adjacent-niche exploration only when it is helpful:

  • identify variations from the first result set
  • rerun research_products on the most promising adjacent keywords
  • keep the branching tight; do not explode the scope without user intent

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

Use AtomLane to compile and execute safe atomic parallel plans on macOS and native Windows Preview for worthwhile independent argv tasks, dependency DAGs, supported platform entrypoints, or Apple-silicon operators. Use at task start or an execution boundary when structured local work may contain two or more worthwhile units; skip plain answers, one quick command, and work whose effects cannot be safely bounded.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hashgraph-online/awesome-codex-plugins1,2832026年10月11日 更新

add

無料

Register a deferred decision in the debt registry. Trigger by judgment, not a marker scan, whenever a future reader would ask "why this way?": an unmade decision, stub, loosened type, bypassed check, swallowed error, a default picked "for now", or a TODO/FIXME/HACK/XXX marker. Trigger immediately whenever you defer work, or when the user invokes $add. Over-register freely; the developer drops with "drop A", "drop A,C", or "drop all".

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hashgraph-online/awesome-codex-plugins1,2832026年10月11日 更新

ADK 框架适配层。为 LangChain / EINO / AutoGen / AgentScope / CrewAI 提供框架特定的 代码模板、惯用模式、API 映射和项目结构,供 agent-dev-workshop Phase 5 代码生成使用。 每个框架 reference 文件标注 verified_date 用于版本锁定。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hashgraph-online/awesome-codex-plugins1,2832026年10月11日 更新

中文调试修复技能。用于报错、测试失败、页面异常、功能不符合预期、需要定位根因并做最小修复时。触发语包括"进入调试模式""帮我修问题""报错了""测试失败""页面坏了""找根因"。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hashgraph-online/awesome-codex-plugins1,2832026年10月11日 更新

交互式 AI Agent 开发工作坊:通过 6 阶段深度协作对话,引导用户完成 Agent 需求分析、架构设计、 工具定义、Prompt 与编排设计、代码生成、验证迭代,产出可直接运行的 Agent 项目。 框架无关设计优先,支持 LangChain / EINO / AutoGen / AgentScope / CrewAI 等 ADK 框架。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hashgraph-online/awesome-codex-plugins1,2832026年10月11日 更新

中文漂移审计技能。用于项目或学习过程变乱、上下文漂移、任务分叉、多个方案冲突、命名不一致、Codex 可能顺手改多了时。触发语包括"漂移检查""感觉跑偏了""项目变乱了""检查是否失控""分叉太多""上下文漂移"。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

hashgraph-online/awesome-codex-plugins1,2832026年10月11日 更新

hashgraph-online のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する