O que amazon-product-research-skill faz?
Habilidade de análise de seleção de produtos da Amazon - automação de captura de dados de Best Sellers, análise de potencial e suporte à decisão de investimento
Habilidade de análise de seleção de produtos da Amazon - automação de captura de dados de Best Sellers, análise de potencial e suporte à decisão de investimento
Esta skill, shen169/amazon-product-research-skill, foi projetada para automatizar o processo de pesquisa de produtos na Amazon, focando em Best Sellers. Ela permite que agentes de IA coletem dados de produtos em alta, realizem análises de potencial de mercado, e forneçam suporte a decisões de investimento, tudo de forma integrada. A skill é especialmente útil para vendedores, empreendedores e profissionais de comércio eletrônico que buscam identificar oportunidades lucrativas de produtos na Amazon. Suporta plataformas como agentes de IA (Claude Code, Cursor) e utiliza web scraping e processamento de dados para extrair informações de listagens de Best Sellers. O processo envolve a coleta de métricas como preço, avaliações, classificação de vendas e tendências, que são então analisadas para gerar recomendações de investimento baseadas em critérios pré-definidos. Com essa automação, os usuários economizam tempo e obtêm insights mais precisos para suas estratégias de negócios.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.