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name: qinghu-ozon-shop-intercept

description: 青虎AI Ozon 竞店截流：锁定对标店铺后拉出它的全部在售商品、店铺趋势快照与热销结构，复刻它的选品逻辑与出单矩阵，并盯住它新上、正在起量的潜力新品做实时截流。当用户要在 Ozon 分析竞争店铺、看对手在卖什么、复刻竞店选品、监控对手新品、做竞店截流时必须触发。关键词：青虎AI、Ozon、俄罗斯、竞店、对标店铺、截流、店铺分析、出单矩阵、新品监控、店铺榜单。

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# Ozon-竞店截流专家 | 青虎AI

把一家跑得好的 Ozon 店拆开看：**它靠哪些品出单、品类怎么搭、价格怎么排、最近在推什么新品**——然后在它把新品做起来之前跟上。

对标店铺选得准，比自己乱扫榜有效得多。

## 何时触发

- 「分析一下这家 Ozon 店」「对手在卖什么」

- 「找几家做得好的同行店铺」

- 「盯住这家店的新品」「竞店有什么新上的款」

- 「复刻这家店的选品思路」

## 数据接口

本技能的数据全部来自**青虎数据接口**——一个普通的 HTTP 端点，用任何能发请求的方式调用即可（`curl`、`fetch`、`requests` 都行）。

如果当前环境已经把这些工具做成了可直接调用的工具，那就直接调，不必自己拼请求。

| 项 | 值 |

| --- | --- |

| 地址 | `POST https://www.iqinghu.com/api/desktop/qh/mcp` |

| 必需请求头 | `Authorization: Bearer <青虎密钥>`、`Content-Type: application/json` |

| 密钥来源 | 向用户索取，或读环境变量 `QINGHU_TOKEN` / `QHKIT_TOKEN`；用户在 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 生成 |

**HTTP 401 + 空响应体不一定是密钥的问题，按这个顺序排查**：

① **先原样重试一次**——2026-08-18 实测过同一把有效密钥间歇性返回 401 空体、隔一会儿再请求就正常，别一遇到 401 就下结论；

② 检查请求头是不是 `Authorization: Bearer <密钥>`（少了 `Bearer ` 前缀、或改用 `X-Api-Key` / `api-key` 一律 401）；

③ 持续 401 时，拿**同一个密钥**请求 `GET https://www.iqinghu.com/api/desktop/qh/workflow/page?pageNum=1&pageSize=5`（同一套鉴权）：

返回 200 说明密钥有效，问题在这个端点的账号权限——此时**不要再向用户索要密钥**，请他到青虎工作台开通数据接口权限。

返回一律是纯 JSON，不需要 `Accept: text/event-stream`。

### 1) 查工具入参

第一次用某个工具、或拿不准参数时先查一次，**不要猜参数**：

```json

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}

```

`result.tools[]` 每项含 `name`（调用时用的名字）、`title`（中文名）、`description`、`inputSchema`（必填项与类型）、`outputSchema`、`free`（是否免费）。

### 2) 发起调用

工具名照 `tools/list` 返回的 `name` 原样填：

```json

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"hot_douyin_rank","arguments":{}}}

```

### 3) 取业务数据：要解两层

**业务数据是被 JSON 字符串化塞在 `content[0].text` 里的**，直接读 `content` 拿不到值：

```json

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"result":{

"isError": false,

"pointCost": 2000,

"content": [{"type":"text","text":"{\"code\":200,\"data\":{...},\"success\":true}"}]

}}

```

**必须对 `content[0].text` 再做一次 JSON 解析**，才拿得到里面的 `data`。

### 4) 判断成没成功：三层都要看

**HTTP 状态码永远是 200，`isError` 也可能骗人**，按顺序检查：

| 检查 | 含义 |

| --- | --- |

| 顶层有 `error` 对象（此时没有 `result`） | 协议层失败，如工具名写错会返回「工具不存在: xxx」 |

| `result.isError` 为 `true` | 调用出错 |

| 解析内层后 `code == 200` 且 `success == true` | **只有这样才算真成功** |

实测缺必填参数时返回的是 `isError: false` 但内层 `code:500`、`success:false`——**光看 `isError` 或 HTTP 200 会把失败当成功**。

参数出错时的提示只有一句「API调用成功判断失败」，既不说缺哪个参数也不说哪个值非法，所以**调用前对着 `inputSchema` 的 `required` 自查**，不要靠试错。

调用失败时 `pointCost` 为 0，不扣费。

拿不到数据就停下来说明卡在哪（缺密钥 / 工具名不存在 / 参数不对），**不要用名字相似的工具替代**，也不要改用浏览器抓网页——

商品、货源、榜单、达人、关键词、市场数据类需求一律优先走这些接口。

下表是本技能要用的工具，写的是 `name` 原值；表里只补 `inputSchema` 里看不出来的取值来源与前置步骤。

| 工具 | 中文名 | 用在哪一步 |

| --- | --- | --- |

| `queryhotshoprankings` | 店铺热销榜单 | 没有明确对标时，先从榜单里找候选店铺 |

| `queryshopdetails` | 查店铺详情 | 店铺基础数据（`shopIds` 必填） |

| `queryshopitemdetails` | 查店铺商品列表 | 拉出该店在售商品（`shopKeyword` 必填），这是出单矩阵的原料 |

| `queryshoptrendsnapshots` | 店铺趋势快照 | 店铺整体销售走势，判断它在涨还是在掉 |

| `queryproducttrendsnapshots` | 产品趋势快照 | 对它的潜力新品逐个验证起量情况 |

| `queryproductdetails` | 查商品详情 | 批量补齐商品明细 |

| `querycategorydetail` | 市场销售数据 | 对照类目大盘，看它是靠类目红利还是真本事 |

> Ozon 工具的类目 ID、关键词 ID、店铺 ID 都要**先查后用**：类目走 `querylevel1categories` → `querylevel2categories` → `querylevel3categories` 逐级下钻，关键词 ID 走 `queryhotkeywordrankings`，店铺 ID 走 `queryhotshoprankings`。不要编 ID。

> `period` / `updatePeriod` 决定榜单周期（周榜 / 月榜 / 季度 / 年度），跨周期的数字不要混在一张表里比。

## 工作流程

### 1) 确定对标店铺

用户直接给店铺就用；只说「找几家同行」就先用 `queryhotshoprankings` 按类目筛出候选，

**优先选规模相近、增速快的店**——照抄行业老大通常抄不动。

### 2) 摸店铺底细：`queryshopdetails` + `queryshoptrendsnapshots`

先确认这家店值不值得抄：整体在涨的店才有参考价值，在掉的店抄了是接盘。

### 3) 拉出单矩阵：`queryshopitemdetails`

把在售商品按销量排序，看三件事：

- **主力款**：销量集中在哪几个品（通常 20% 的品贡献 80% 的量）；

- **品类结构**：是深耕一个细分还是横向铺货；

- **价格阶梯**：引流款 / 利润款 / 形象款分别在什么价位。

### 4) 找潜力新品：上架时间近 + 销量在爬

用 `queryproducttrendsnapshots` 对新上架的款逐个看走势。

**在它评论还少、排名还没稳的时候切进去，才叫截流；等它成了爆款再跟就是接盘。**

### 5) 输出可执行的复刻方案

不是把它的品照抄一遍，而是：先跟哪几个款、用什么价格切、差异化点放在哪。

## 输出

- **店铺画像**：规模、类目结构、价格带分布、增长方向。

- **出单矩阵表**：主力款/引流款/利润款分层，配销量与价格。

- **潜力新品清单**（重点交付）：上架时间、当前销量、趋势方向、建议跟进优先级。

- **复刻建议**：先跟哪几个、怎么差异化、注意什么风险。

- 商品明细按「数据交付」导出。

## 数据交付

- **工具返回的记录数组 ≥ 10 条时默认导出表格文件**（装了 `qinghu-excel-export` 技能就用它），不管用户有没有提「表格 / 导出」。**不要**把大数据集铺成聊天里的 markdown 表格，也**不要**反问「需要我导出吗」——先导出、给链接才是正确姿势。

- 工具返回里出现「完整数据已缓存到本机文件: ...」时，后续筛选、导出一律用那个文件路径，**绝对不要逐行抄写数据**。

- 导出后的回复保持精简：交付链接 + 一句话说明 + 不超过 5 行关键预览。

- **结论先行**：先给判断和建议（能不能做、怎么做、风险在哪），再给支撑数据；不要把原始字段直接倒给用户。

- 数字要标口径：站点 / 账期 / 周期 / 样本量。跨站点或跨周期的数字不要混在一张表里比。

## 计费与授权

- **实扣多少看返回信封里的 `pointCost`**（在 `result` 层，与 `isError` 同级）。这个值**要换算**：`pointCost ÷ 10000 = 青虎积分`（实测 10000 = 1 积分，16000 = 1.6 积分）。

- **只认信封层的 `pointCost`，绝不去业务数据里翻积分字段**——工具返回的业务文本里常带 `charge_points` / `points_balance` 或「消耗 8 积分，剩余 1952 积分」之类的话，那是**上游数据源自己的积分体系**，和青虎积分不是一回事（实测同一条响应 `pointCost=16000`＝青虎 1.6 积分，而业务文本写「消耗 8 积分」）。照抄业务文本会把用户的账算错。

- 信封里没有 `pointCost` 时按 0 报，或直接说这次拿不到消耗数据，**不要拿业务文本里的数字顶替，也不要自己估算**。

- **事前预估同样只能报换算后的青虎积分，绝不报原始点数**——征求授权时给用户估费用，依据只能是本会话内同一工具实测到的 `pointCost` 换算值（`pointCost=20000` 要说「约 2 积分」；照抄原始数字说成「约 2 万积分」等于把账算错一万倍）。没实测过就写「费用以实际扣费为准」，不要编数字，也不要照抄工具描述里出现的任何点数。

- **消耗写在回复的最末尾，单独一行，格式固定**：

```

本次共消耗 9.6 青虎积分

```

数值是本轮**所有**付费调用的 `pointCost` 累加后 ÷ 10000（例：16000 + 96000 = 112000 → `本次共消耗 11.2 青虎积分`）。小数按实际写，不补零也不四舍五入到整数。

这一行必须**另起一行、独占一行、放在正文全部结束之后**，前面空一行隔开。**不要把积分数字混写进正文段落**（写成「共返回 60 条笔记，实扣 96000 pointCost = 9.6 青虎积分」这种是错的）。

本轮一次付费调用都没有时，不输出这一行。

- 用户明确同意后，这些工具在**本会话内持续有效**，不再重复询问；新会话需要重新征求。

- 用户拒绝、只授权其中一部分或答非所问时，**未获同意的工具一律不调用**。

- 同一个数据需求既有免费工具又有付费工具时，优先用免费的。

## 能力边界

- 本技能围绕**店铺**展开。只想扫爆款走「Ozon-爆款跟卖与选品大师」，想选赛道走「Ozon-蓝海赛道挖掘专家」。

- 不做 Ozon 上架操作与店铺代运营。

- 跟卖对标店铺的商品前，品牌授权与专利风险要用户自行核查。

## 相关技能

同系列的其他「青虎AI」技能（按需转交，不要在本技能里硬做）：

- **Ozon-爆款跟卖与选品大师**：对截流出来的新品做跟卖决策

- **1688选品供应链**：为截流的款找同款货源