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name: qinghu-shopee-brand-list description: "青虎AI Shopee-品牌库筛选：从 Shopee 品牌库（T+1）按类目、品牌名模糊搜索，并按商品数、销量、销售额、店铺数排序。当用户说「Shopee 上××类目有哪些品牌」「搜一下包含 Anker 的品牌」「类目品牌排行」或提出同类需求时必须触发。关键词：青虎AI、qhkit、青虎数据、Shopee、虾皮、品牌列表、品牌库、品牌排行、查品牌列表。" user-invocable: true homepage: https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit metadata: {"openclaw":{"emoji":"🏷️","requires":{"bins":["qhkit"]},"install":[{"kind":"node","package":"@iqinghu/qhkit","bins":["qhkit"]}]}}

Shopee-品牌库筛选 | 青虎AI

从 Shopee 品牌库（T+1）按类目、品牌名模糊搜索，并按商品数、销量、销售额、店铺数排序。

数据来自青虎数据工具 queryshopeebranddata（查品牌列表，平台：Shopee），通过 qhkit mcp 调用——不需要、也不要去宿主环境里找或配置 MCP server。

何时触发

• 「Shopee 上××类目有哪些品牌」
• 「搜一下包含 Anker 的品牌」
• 「类目品牌排行」

调用流程

qhkit mcp describe '{"names":["queryshopeebranddata"]}'   # ① 本会话首次调用前查最新入参与计费（免费）
qhkit mcp estimate '{"names":["queryshopeebranddata"]}'   # ② 单次基价（青虎积分，免费）
qhkit mcp call     '{"name":"queryshopeebranddata","params":{"site":"tw","timest":"2026-05-26"}}'

• call 的 params 照 describe 返回的 inputSchema 填（下表是快照，以 describe 为准）；上面 call 里的值只是占位示意，按用户需求替换，不要原样提交。
• 参数复杂或含中文 / 引号时，把 {"name":...,"params":{...}} 写进文件，用 qhkit mcp call @params.json 调用，避免 shell 转义问题。
• 用户没说清的必填项（站点、时间周期、ID 等）先问清楚或按下表说明取值，不要猜。

入参（快照）

参数	必填	类型	说明	取值
site	✅	string	站点名称	可选 tw / my / id / th / ph / sg / vn / br；例 tw
brandName		string	品牌名称，支持模糊查询	例 Nike
timest	✅	string	查询账期，yyyy-MM-dd 格式，只能选某一天	例 2026-05-26
level		integer	类目级别：1=一级类目, 2=二级类目, 3=三级类目	范围 1–3；例 1
sortType		integer	列表排序：1=相关产品数, 2=近30天销量, 3=近30天销售额, 4=相关店铺数	范围 1–4；例 2
pageNo		integer	当前页码，从1开始，最大100000	范围 1–100000；例 1
pageSize		integer	每页条数，最大10	范围 1–10；例 10
categoryId		integer	类目ID	例 2932

典型需求：「在 Shopee 泰国站 类目 501 下，模糊搜索包含 “Anker” 的品牌，并按照 近30天销量 从高到低排序，返回前 10 个品牌。」

工具说明（线上原文整理）

提供 Shopee 离线（T+1更新）库的品牌数据。支持按类目（categoryId+level）、品牌名称模糊搜索（brandName）筛选。支持按相关产品数（sortType=1）、近30天销量（sortType=2）、近30天销售额（sortType=3）、相关店铺数（sortType=4）排序。入参 categoryId 和 level 由类目查询接口返回。返回的品牌名称（brandName）可作为入参传递给：

• queryshopeebrandtrend：查看品牌历史趋势
• queryshopeebranddetailbatch：批量获取品牌详情
• queryshopeebrandshoplist：查看品牌下的店铺列表
• queryshopeebrandpricedistribute：查看品牌价格分布
• queryshopeebrandsitedistribute：查看品牌站点分布

可选站点：tw(台湾)、my(马来西亚)、id(印度尼西亚)、th(泰国)、ph(菲律宾)、sg(新加坡)、vn(越南)、br(巴西)。

上下游

• 类目 ID 从哪来：用户只说了类目名称时，先用 queryshopeelevel1categories → queryshopeelevel2categories → queryshopeelevel3categories（或 queryshopeecatdata / queryshopeesubcatdata 逐级下钻）查出 categoryId + level 再填，不要编 ID。
• 相关工具：queryshopeebrandtrend（Shopee-品牌每日趋势）、queryshopeebranddetailbatch（Shopee-品牌详情）、queryshopeebrandshoplist（Shopee-品牌店铺列表）、queryshopeebrandpricedistribute（Shopee-品牌价格分布）、queryshopeebrandsitedistribute（Shopee-品牌站点分布）。括号里是它们各自对应的「青虎AI」专项技能；需要时也可直接 qhkit mcp call 调用（计费授权规则同下）。

计费与授权

• 付费工具。单次基价参考约 1 青虎积分（2026-10 快照，会调整），报价前先跑 qhkit mcp estimate，以它返回的 baseCredits 为准。
• 本会话首次调用前：把要调用的工具（中文名 + 用途）和预计积分一次性告诉用户，征得同意后本会话内不再重复询问；同一需求要连调上下游工具时，一起列出、一次授权。用户拒绝或只同意一部分时，未同意的不调用。
• 实扣以 call 返回的 credits 为准（已经是青虎积分，不要再换算）；业务数据里自带的「积分 / points」字段是数据源自己的口径，不要引用。
• 同一轮回复内付费调用不超过 10 次；还要更多数据时，先说明还差什么、要再调几次，征得同意后下一轮继续。
• 有付费调用的那一轮，在回复最末尾另起一行、单独一行写：本次共消耗 X 青虎积分（X 为本轮全部 credits 之和，小数按实际写）。

结果处理

• stdout 恒为一行 JSON。成功为 {"ok":true,"stage":"done","name":...,"credits":...,"data":...}；失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."}，把 message 原样转告用户。stderr 的提示行不是错误。
• 小结果直接在 data 里。大结果返回 large:true + file（完整 JSON 的本地路径）+ records（记录数）/ fields（字段）/ preview（前几条）——后续筛选、统计、导出一律读 file，不要逐行抄写，也不要凭预览推断全量。
• 记录 ≥ 10 条时整理成表格文件交付（装了 qinghu-excel-export 技能就用它），不要把大数据集铺成聊天里的 markdown 表格；回复保持精简：结论 + 文件 + 不超过 5 行关键预览。
• 结论先行：先回答用户真正关心的问题（值不值得做、谁最强、趋势向上还是向下），再给支撑数据；数字标明平台、站点、周期与样本量，不同站点或周期的数字不要混在一张表里比。
• stage:"validate"：本地校验没过，未发起、未扣费——按 details.inputSchema 改参数后重试。
• stage:"call" / stage:"mcp"：服务端失败（401/50x CLI 已自动重试过）。先 qhkit config show 确认密钥，再转述 message；参数问题先想清楚再改，不要连环试错——失败也可能扣费。

能力边界

• 本技能只负责「Shopee-品牌库筛选」这一项查询（工具 queryshopeebranddata）。用户要的数据超出它的返回范围时，用下方上下游工具或同系列技能补齐，不要用名字相近的工具凑合，也不要改用浏览器抓网页。
• 拿不到的 ID / 类目 / 账号标识，按上文「上下游」从对应工具取，不要凭印象编。
• 要做完整分析（选品决策、竞品拆解、蓝海挖掘等多步编排）时，转交同系列场景技能：「Shopee-选品决策专家 | 青虎AI」、「Shopee-类目蓝海挖掘专家 | 青虎AI」、「Shopee-爆款截流跟卖大师 | 青虎AI」、「Shopee-跨站点拓客专家 | 青虎AI」。
• 其他平台 / 其他数据类型，或想按需求检索全部 200+ 个青虎数据工具，用总技能「青虎AI」（qhkit mcp search）。

环境自举（缺什么装什么，不要因环境缺失放弃任务）

本技能依赖 qhkit 命令（npm 包 @iqinghu/qhkit，mcp 命令需 0.14.0+），可完全独立安装。按顺序检测，缺失就地补齐：

1. 有 qhkit 吗？ qhkit config show 能跑通即就绪，跳到第 4 步。

2. 没有 qhkit 但有 node/npm → 全局安装（推荐）：

   npm i -g @iqinghu/qhkit
   

   默认走 npm 官方源；官方源访问慢或超时（国内网络常见）时，再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com（阿里维护的 npm 官方镜像，仅作网络兜底）。仅当全局安装因权限失败且无法提权时，才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...（npx 必须写包全名）。

3. 连 node 都没有（要求 Node ≥ 18）：先装 Node 再回到第 2 步。

   # Linux 二进制安装（装到用户目录，无需 root；先校验官方 SHA256 再解包）：
   cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
   cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz#x27; | sha256sum -c -
   mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
   export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
   

   校验行输出 OK 才继续；校验失败就删掉重下，绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时，把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node（目录结构相同，SHASUMS256.txt 也有镜像，校验步骤不变）。export PATH 只对当前 shell 生效，跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行（或追加进 ~/.bashrc）。macOS 用 brew install node；Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。

4. 密钥：无密钥时（命令返回 stage:"config"），执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod（密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录后，从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 获取），或设环境变量 QHKIT_TOKEN。

5. 自检：qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。

升级：命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}（版本门禁，message 里就是升级命令），或返回 stage:"runtime" 且 message 为「未知命令：mcp」（本机 qhkit 太老），都先升级再重试原命令：

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。安装/配置失败时把具体报错告诉用户（常见：无写权限 → 提示用户提权或改用 npx；无网络 → 让用户处理网络）。