沙特 Noon 选品工具#

触发条件#

用户要求以下任一内容时触发：

• "选品"
• "分析市场"
• "查找蓝海产品"
• "Noon 哪个市场好"
• "帮我选个品"
• "市场调研"

工作流程#

第一步：翻译市场词#

将用户给的中文市场词翻译成阿拉伯语。使用 zh-to-ar-translator 技能：

bash

node ~/.openclaw/workspace/skills/zh-to-ar-translator/index.js "中文市场词"

如果词典没有对应翻译，用 web_search 搜索确认正确阿语。

第二步：获取商品明细#

使用 noon-product-search 搜索阿语关键词，获取第一页 50 个商品（标题、评分、评价数、价格）：

bash

node ~/.openclaw/workspace/skills/noon-product-search/index.js "阿语关键词"

第三步：获取市场总供给量#

使用 noon-product-count 获取市场总供给：

bash

node ~/.openclaw/workspace/skills/noon-product-count/index.js "阿语关键词"

第四步：语义分析卖点#

核心步骤 - 理解每个商品标题的语义，识别：

• 主体：卖的是什么（产品类型）
• 卖点：有什么特点/属性/场景

提取所有 unique 的卖点词。

第五步：搜索卖点供给#

对每个提取的卖点词，使用 noon-product-count 搜索供给量：

bash

node ~/.openclaw/workspace/skills/noon-product-count/index.js "卖点阿语"

可并行搜索多个词（每批 3-4 个）。

第六步：生成选品报告#

汇总数据，生成选品报告，包含：

1. 市场总供给量
2. 产品主体分析
3. 卖点及供给量
4. 价格带分布
5. 评分/评论分析
6. 蓝海机会识别
7. 定价建议

输出格式#

text

# [市场名] Noon 选品报告

## 📊 市场总览
- 搜索词: [阿语]
- 总供给量: X 个商品

## 🏷️ 产品主体分析

| 产品类型 | 占比 | 说明 |
|---------|-----|------|
| 类型A | XX% | 描述 |
| 类型B | XX% | 描述 |

## 🎯 卖点分析

| 卖点 | 阿语 | 供给量 | 需求度 |
|-----|------|-------|-------|
| 卖点1 | xxx | X,XXX | ⭐⭐⭐ |
| 卖点2 | xxx | X,XXX | ⭐⭐⭐ |

## 💰 价格带

| 价格区间 | 商品类型 | 竞争情况 |
|---------|---------|---------|
| XX-XX | xxx | ⭐⭐⭐ |

## 🔵 蓝海机会

| 机会点 | 评论数 | 供给量 | 判断 |
|-------|-------|-------|------|
| xxx | XX+ | X,XXX | ⭐⭐⭐ |

## 💡 定价建议

| 定位 | 价格区间 | 片数 | 策略 |
|-----|---------|------|------|
| 引流款 | XX-XX | XXX片 | 低价走量 |
| 利润款 | XX-XX | XXX片 | 差异化 |
| 高端款 | XX-XX | XXX片 | 高溢价 |

## 📌 结论

1. 红海：xxx
2. 蓝海：xxx
3. 建议：xxx

表格展示原则#

• 卖点分析表格：中文卖点 | 对应阿语 | 供给量数字 | 需求度
• 市场总览先展示阿语：在"搜索词"行一次性展示阿语
• 价格带展示：只写数字范围，不写货币符号
• 评论数标注："XX+" 表示XX条以上评论
• 检查输出：生成完报告后，快速检查表格列是否对齐，数量级是否合理（千位用逗号分隔）

依赖技能#

• zh-to-ar-translator: 中阿翻译
• noon-product-search: Noon 商品搜索
• noon-product-count: Noon 商品数量统计

注意事项#

• 阿拉伯语分词必须人工语义理解，不要机械分词
• 蓝海判断标准：评论数高（100+）但供给相对少
• 沙特用户常关注：防晒(户外)、逼真(品质)、婚礼场景
• 本工具只做市场分析，不包含利润计算、供应链分析等
• 趋势数据暂未接入，需手动查看 Google Trends

使用示例#

text

用户：帮我选个品，分析一下咖啡滤纸
AI：好的，开始分析咖啡过滤器市场...
（执行翻译、搜索、分析流程）
（输出选品报告）