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name: qinghu-tiktok-bluesea-collector description: 青虎AI TikTok 蓝海爆品采集：从 TikTok 商品榜单和关键词搜索里挖出增量爆品与蓝海款，批量核对商品详情，再用 1688 以图搜款和关键词搜索直接找到同款货源与报价，打通「选品-分析-采集」全链路。当用户要在 TikTok 找蓝海爆品、挖增量款、看商品榜、找同款货源、从看盘到采集一条龙时必须触发。关键词：青虎AI、TikTok、TikTok Shop、蓝海、爆品、采集、商品榜单、货源、1688、以图搜款、选品链路。 user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎣"}}

TikTok-蓝海爆品采集师 | 青虎AI

从看盘到拿到货源报价一条龙：TikTok 商品榜挖增量款 → 核对详情 → 1688 找同款 → 算毛利。

榜单返回的是周期内增量而不是累计销量，所以它天然适合发现「正在起来」的款。

何时触发

• 「TikTok 上最近什么品在爆」「拉一下 TK 商品榜」
• 「找几个蓝海款」「有什么新起量的品」
• 「这些款在 1688 上多少钱」「帮我找同款货源」

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；用户先打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录，再到 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：

{"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：

{"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：

{"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
tiktok_product_ranklist	商品榜单列表	热销榜(1)/热推榜(2)，日/周/月三档（主力入口）
tiktok_search_items	关键词搜索	按关键词补充候选（最多返回 30 条）
tiktok_product_detail	批量获取商品详情	批量核对候选款（单次≤10）
tiktok_product_video_list	商品关联视频列表	看它是不是靠内容起来的
1688goods_image_search_global	商品图片搜索	拿主图在 1688 找同款（采集主力）
1688goods_keyword_search_global	商品关键词搜索	按品名在 1688 找货
1688goods_detail_global	商品详情查询	货源的价格、起订量、店铺资质

榜单类工具的 date 是 yyyy-MM-dd：日榜取昨天，周榜取当周周一，月榜取当月 1 号；榜单返回的是周期内增量，不是累计值。 region 是站点（如 US GB ID TH MY VN PH SG），必填。类目 ID 要先用类目工具查，别编。 商品 / 达人 / 视频的批量详情接口单次最多 10 个 ID，逗号分隔。

工作流程

1) 拉榜挖增量：tiktok_product_ranklist

• product_rank_field=1 热销榜（卖得多），=2 热推榜（推得猛）；
• 日榜抓苗头、周榜看趋势、月榜看沉淀。
• 蓝海要看的是「排名靠前但上架不久、评论不多」的款，不是榜首那些已经杀红的品。

2) 关键词补充：tiktok_search_items

用户有明确方向时按词搜，补充榜单没覆盖到的长尾款。注意最多返回 30 条，且字段较少，详情要另查。

3) 核对详情：tiktok_product_detail

价格、销量、店铺、上架时间。把明显是大牌/有品牌壁垒的款先剔掉。

4) 判断起量方式：tiktok_product_video_list

靠内容起量的款可复制性强（你也能拍）；靠品牌或独家供应链的款，跟了也做不动。

5) 采集货源：1688 三件套

• 有主图 → 1688goods_image_search_global 以图搜款（最准）；
• 只有品名 → 1688goods_keyword_search_global；
• 锁定货源后 → 1688goods_detail_global 拿价格、起订量、店铺资质。

6) 算账再推荐

把「1688 采购价 + 头程/佣金估算」和「TikTok 售价」放在一起算毛利。 算不出毛利空间的款不要放进最终清单——那不是选品，那是给用户添活。

输出

• 蓝海候选清单：商品名、TikTok 售价、周期增量销量、上架时间、起量方式。
• 配套货源：1688 同款链接、采购价、起订量、供应商资质。
• 毛利估算：售价 - 采购价 - 平台佣金/物流估算，标明假设条件。
• 优先级排序与每款一句话理由。
• 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

• 所有工具统一在发起调用前先经用户确认，不必按 free 字段区分收费与否，按下面的规则征求授权。

• 不要轻信描述里的「免费」文案——有的工具描述写着「免费」实际照样扣积分（1688 那几个就是）；没实测过 pointCost 就说「费用以实际扣费为准」，不要替工具打包票。

• 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。

• 本会话首次调用工具前：一次性列清本次要用的全部工具，说明准备用它们做什么、会消耗青虎积分，征求一次同意，然后结束本轮。不要逐个询问把对话拖长。

• 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。

• 同一轮回复内工具最多调 10 次。达到上限就用已有数据作答，还需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。参数写错先想清楚正确参数再重试，不要连续试错——每次失败同样可能扣费。

• 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

• 本技能到「拿到货源报价」为止。上架刊登要在 TikTok Shop 后台完成，抖店铺货走「抖音-极速上货助手」。
• 单品深度分析走「TikTok-单品分析师」，全景决策走「TikTok-选品决策专家」。
• 毛利估算里的物流与佣金是估算值，必须标明假设，让用户以实际报价为准。
• 1688 同款不等于同品质，提醒用户拿样验证。

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）：

• TikTok-单品分析师：对候选款做渠道结构与口碑体检
• TikTok-达人带货选品建联专家：选好款后找达人
• 1688选品专家：深挖货源、批量比价