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name: qinghu-shopee-brand-trend description: "青虎AI Shopee-品牌长期趋势：按月 / 季 / 年颗粒度查询品牌的长期趋势，支持多站点同时对比（最长 720 天）。当用户说「这个品牌这两年在 Shopee 的增长」「按季度看品牌趋势」「多站点对比品牌表现」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、品牌增长、季度趋势、跨站对比、查品牌趋势。" 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-品牌长期趋势 | 青虎AI

按月 / 季 / 年颗粒度查询品牌的长期趋势，支持多站点同时对比（最长 720 天）。

数据来自青虎数据工具 queryshopeebrandtrenddetail（查品牌趋势，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

• 「这个品牌这两年在 Shopee 的增长」
• 「按季度看品牌趋势」
• 「多站点对比品牌表现」

调用流程

qhkit mcp describe '{"names":["queryshopeebrandtrenddetail"]}'   # ① 本会话首次调用前查最新入参与计费（免费）
qhkit mcp estimate '{"names":["queryshopeebrandtrenddetail"]}'   # ② 单次基价（青虎积分，免费）
qhkit mcp call     '{"name":"queryshopeebrandtrenddetail","params":{"brandName":"Nike","endDate":"2026-05-27","granularity":1,"pageNo":1,"pageSize":10,"sites":["tw","th"],"startDate":"2025-05-27"}}'

• 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
catId		integer	类目ID（可选）	例 100001
brandName	✅	string	品牌名称	例 Nike
level		integer	类目级别：1、2、3（可选）	范围 1–3；例 1
endDate	✅	string	查看数据范围结束时间，yyyy-MM-dd 格式	例 2026-05-27
granularity	✅	integer	数据统计颗粒度：1=自然月 2=自然季度 3=年	范围 1–3；例 1
pageNo	✅	integer	分页页码，从1开始，最大100000	范围 1–100000；例 1
pageSize	✅	integer	分页页数，最大等于10	范围 1–10；例 10
sites	✅	string[]	站点名称列表，可多选	例 ['tw', 'th']
startDate	✅	string	查看数据范围开始时间，yyyy-MM-dd 格式	例 2025-05-27

典型需求：「针对多站点 台湾,马来西亚,泰国，以 季度 为颗粒度，分析头部品牌 “Sony” 的跨国长期销售额及市场占有率趋势。」

工具说明（线上原文整理）

通过品牌名称查询热销品牌的历史趋势数据。入参 brandName 由 queryshopeebranddata、queryshopeebrandranking、queryshopeeshopbrandanalysis 等接口返回。支持按月（granularity=month）、季度（granularity=quarter）、年（granularity=year）颗粒度统计。支持多站点同时查询（sites 参数传入多个站点编码）。最长可支持查看过去720天。相比 queryshopeebrandtrend（按天返回），该接口支持聚合颗粒度和多站点查询，更适合跨站点长期趋势分析。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）、queryshopeebranddata（Shopee-品牌库筛选）、queryshopeebrandranking（Shopee-品牌榜单）、queryshopeeshopbrandanalysis（Shopee-店铺品牌分析）。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-品牌长期趋势」这一项查询（工具 queryshopeebrandtrenddetail）。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）。