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name: sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-listing-lifecycle description: "Plan a compliant multi-year lifecycle for seasonal Amazon products using early entry, controlled inventory, valid variations, and year-over-year evidence. Use when a seasonal ASIN should compound learning without review or variation manipulation."

Amazon 季节 Listing 生命周期

目标

把季节产品当作可复盘的年度循环，沉淀真实评价、素材、供应和广告经验，同时严格遵守变体与评价政策。

适用任务

• 规划季节产品首年与次年运营。
• 设计旺季前上架、扩色和补货节奏。
• 处理季末库存与合法变体结构。

开始前要拿到

• 活动日期、历史需求曲线和进场时效。
• 父子体事实、当前类目允许的 variation theme 与各子体属性。
• 变体级库存、销量、评分、退货和广告表现。
• 当前 Amazon 变体、评价和重复商品政策。

缺少字段时列出证据缺口，并把相关结论标为 FACT、ESTIMATE、ASSUMPTION 或 UNKNOWN；不要补造数据。

不可妥协的边界

• 第三方数据均为估算或代理证据；Amazon 一方报告、后台实时字段和产品事实优先。
• 经验阈值只能作为可调起点，必须展示敏感性分析，不能写成 Amazon 官方规则。
• 不得捏造销量、搜索量、CPC、CVR、成本、认证、产品属性或消费者需求。
• 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退，核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算；范围已明确授权时继续执行并回读核验，只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
• 不输出或保存素材来源身份、账号、链接、作品编号、互动数据、原始话术或其他可反查来源的线索。
• 禁止创建未来占位、虚假或无实质差异的子体。
• 禁止通过拆并变体规避差评、共享不相关评论或操纵排名。

工作流

1. 复盘需求周期

识别起量、峰值、回落和次年重复性，并将促销或异常流量单独标记。

2. 倒排首年

在峰值前完成产品事实、素材、合规、入仓和受控广告学习，首批量按保守份额制定。

3. 管理合法变体

仅把实质相同、符合当前允许主题的真实子体放入父体，逐子体保持图片、属性、库存和价格一致。

4. 季中控制

按变体真实需求补货和调整广告，不以合并/拆分操纵评论、排名或评分。

5. 季末退出

提前设停止补货、降速、清货或保留库存的日期与毛利门槛。

6. 次年复用

复用合法保留的链接历史、素材、需求和供应经验，重新核验政策、竞争和产品事实。

判断标准

• 季节产品的历史可积累，但需求、政策和竞争每年都要重新验证。
• 变体数量不是护城河；只有真实有效子体和合规共享关系才可保留。
• 旺季前一到两个月上架是常见起点，必须按实际入仓和学习需求倒推。

第三方 MCP 数据

需要外部关键词、竞品、评论或公开网页证据时，读取 references/mcp-data-plan.md，并使用 scripts/mcp_research.py。

• 先动态执行 tools/list、search-tools 和 describe，依据实时 inputSchema 构造参数。
• 凭证只从环境变量读取，不进入参数、URL、Skill、终端输出或 Git。
• 可能计费的 tools/call 先展示 Provider、工具、无密钥参数、预计成本与输出位置，核对已有授权；仅在授权覆盖本次范围时使用 --allow-cost，该标志不是费用上限。
• 脱敏结果用 --output 写入 Skill 包之外的任务私有目录；不假设安装位置受仓库 .gitignore 保护。第三方数据标为估算或代理证据。
• 失败一次后记录缺口，不以重复付费重试掩盖不可用状态。

必须交付的结果

• 年度生命周期图
• 合法父子体事实矩阵
• 首批/补货/季末规则
• 广告学习计划
• 次年复盘清单

结尾列出站点、数据窗口、证据来源、关键假设、缺口、风险、下一步和所有待批准动作。证据不足时写 HOLD，不得包装成可直接执行。

执行细节、证据字段和质量检查见 references/playbook.md。