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qinghu-1688-keyword-search

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青虎AI 1688-关键词找货:按关键词在 1688 搜索货源,可按销量、价格区间、48 小时揽收率等条件筛选并排序。当用户说「1688 上搜一下××的货源」「找××的厂家,按销量排序」「拿货价在 X 到 Y 元之间的××」或提出同类需求时必须触发。关键词:青虎AI、qhkit、青虎数据、1688、阿里巴巴、关键词找货、批发、货源筛选、拿货价、源头工厂、商品关键词搜索。

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name: qinghu-1688-keyword-search description: "青虎AI 1688-关键词找货:按关键词在 1688 搜索货源,可按销量、价格区间、48 小时揽收率等条件筛选并排序。当用户说「1688 上搜一下××的货源」「找××的厂家,按销量排序」「拿货价在 X 到 Y 元之间的××」或提出同类需求时必须触发。关键词:青虎AI、qhkit、青虎数据、1688、阿里巴巴、关键词找货、批发、货源筛选、拿货价、源头工厂、商品关键词搜索。" 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"]}]}}

1688-关键词找货 | 青虎AI

按关键词在 1688 搜索货源,可按销量、价格区间、48 小时揽收率等条件筛选并排序。

数据来自青虎数据工具 1688goods_keyword_search_global(商品关键词搜索,平台:1688),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

  • 「1688 上搜一下××的货源」
  • 「找××的厂家,按销量排序」
  • 「拿货价在 X 到 Y 元之间的××」

调用流程

qhkit mcp describe '{"names":["1688goods_keyword_search_global"]}'   # ① 本会话首次调用前查最新入参与计费(免费)
qhkit mcp estimate '{"names":["1688goods_keyword_search_global"]}'   # ② 单次基价(青虎积分,免费)
qhkit mcp call     '{"name":"1688goods_keyword_search_global","params":{"keyword":"<搜索关键词>"}}'
  • 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
sort_typestring排序类型可选 复购率排序 / 价格降序 / 价格升序 / 月销量升序 / 月销量降序
search_numinteger搜索结果数量
pickup_rate_48hstring48H揽收率可选 <95% / >=95% / >=99%
start_salesinteger起始销量
end_salesinteger结束销量
search_filter_settingsstring[]搜索条件设置
end_pricenumber结束价格
start_pricenumber起始价格
keyword✅string搜索关键词
categorystring1688类目
comp_exp_scorestring综合体验分可选 5星 / 4.5星-5.0星 / 4星-4.5星 / 4星以下

典型需求:「搜索关键词 :“玻璃水杯” 产品,销量倒序的前100条商品数据」

工具说明(线上原文整理)

提供对话式交互+手动任务创建两种智能操作模式,可自动化采集1688平台跨境热销商品数据,通过销量、价格、关键词等多维度精准筛选海量货源,快速挖掘潜力爆款。

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「1688-关键词找货」这一项查询(工具 1688goods_keyword_search_global)。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。
  • 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:「1688选品专家 | 青虎AI」、「AI电商选品上货 | 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)。

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