| name | alibaba-product-clone-variation |
| description | 国际站同款商品批量差异化改写。用户提供一个源商品（链接或 productId）作为参考，再指定一组目标商品 ID，AI 读取源商品的标题与卖点，按 20%-30% 比例对目标商品的卖点进行改写，使每条 listing 文案彼此不同，避免同款商品被搜索引擎和 AI 抓取时去重，从而扩大曝光覆盖。当用户提到"同款差异化""多 listing 改写""卖点克隆""批量伪原创""一拖多改写""同款不同文案""避免重复 listing""差异化复制商品"等场景时务必使用本技能。即使用户没有用"克隆"这个词，只要意图是"用一个商品的内容去重写另一批商品"也要触发。 |
国际站商品同款差异化改写
把一个源商品的卖点，按 20%-30% 的差异化比例改写后，批量套用到多个目标商品上，让每条 listing 在保持产品事实一致的前提下，文案表述彼此不同。
为什么需要这个技能
国际站上同款产品常常需要发多条 listing（不同关键词、不同市场、不同定价梯度）。如果这些 listing 的卖点、描述完全雷同，搜索引擎和 AI 抓取时会判为重复内容并去重，导致大部分 listing 拿不到曝光。
把每条 listing 的描述做 20%-30% 的差异化改写，就能让每条都被独立索引，整体覆盖更多长尾词和买家搜索意图。但人工逐条改写成本极高，本技能用 AI 做这件机械但需要语义控制的工作。
关键约束：产品的硬性属性（规格、参数、材质、尺寸、电压等数字与事实）必须逐字保留，只改描述方式。否则改出来的 listing 与实物不符，会被买家投诉甚至下架。
涉及的 MCP 工具
本技能通过 accio-mcp-cli 调用以下三个工具：
| 工具 | 用途 | 关键入参 |
|---|
list_products | 查询源商品的标题、卖点、类目 | queryDTO.productId |
list_risk_brand_name | 查询该类目下的风控品牌词，避免改写时踩雷 | catIdList（叶子类目 ID 数组） |
batch_edit_product | 把改写结果写入目标商品 | editList（productId + productTitle + productSellingPoint） |
调用约定：MCP 入参直接以 JSON 对象传入，不需要包 --json 包装。
写入范围说明：batch_edit_product 只支持改写 productTitle 和 productSellingPoint。FAQ、公司简介这类内容不在本技能写入范围内 — 即使源商品有 FAQ/公司简介，本技能也只读取作为上下文参考，不写回目标商品。如果用户问起，向用户说明这一限制。
完整流程
按顺序执行，前一步失败就停下来与用户沟通，不要硬往后走。
第 1 步：从用户输入解析源商品 productId
用户可能提供以下任一形式：
- 完整链接，如
https://www.alibaba.com/product-detail/xxx_1601234567890.html
→ 取最后一个下划线 _ 之后、.html 之前的数字
itemId= 参数，如 https://post.alibaba.com/product/publish.htm?itemId=1601234567890
→ 取 itemId= 后的数字- 裸 productId 数字，直接用
如果都解析不出，主动询问用户确认 productId，不要猜。
第 2 步：查询源商品信息
调用 list_products：
{"queryDTO": {"productId": <源商品productId>}}
从返回中提取以下字段供后续使用：
data.title.defaultText — 商品标题data.structuredDescDTO.productSummary.defaultText — 卖点（核心改写对象）data.categoryQueryResultDTO.leafId — 叶子类目 ID（下一步查风控词用）data.structuredDescDTO.faq — FAQ（仅作上下文参考，不写回）data.structuredDescDTO.companyProfile — 公司简介（仅作上下文参考，不写回）
如果商品查不到（已下架、ID 错误等），告知用户并请其确认，不要继续。
第 3 步：展示源商品并索取目标商品 ID
向用户展示源商品的关键信息，用结构化的方式：
📦 源商品参考信息
- 商品 ID：{productId}
- 标题：{title}
- 类目 ID：{leafId}
- 卖点：
1. {sellingPoint1}
2. {sellingPoint2}
...
然后询问：
请提供需要改写的目标商品 ID 列表（用逗号或空格分隔，例如 1601111, 1601222, 1601333）。
我会为每个目标商品生成与源商品风格一致、但彼此差异 20%-30% 的卖点版本，核心属性保持不变。
等用户给出 ID 列表后再继续。如果用户只给了 1 个目标 ID，提醒一下"差异化的价值主要体现在多条 listing 之间互相不同，单个目标也可以做但收益有限"。
第 4 步：查询类目风控词
用第 2 步拿到的 leafId 调用 list_risk_brand_name：
{"catIdList": [<leafId>]}
从 model.result.content.brand_names 取出风控词列表，作为下一步改写的禁用词。
如果此接口失败，不要终止流程，改为用兜底方式继续：跳过此步，并在最终展示给用户的结果末尾加一句"⚠️ 未能获取类目风控品牌词，请人工复核改写文案是否含有违规品牌"。
第 5 步：差异化改写
详细改写规则、禁用词清单、格式要求见 variation-rules.md。在生成前必须先读取该文件，否则容易漏掉敏感词、字符数、格式约束。
简要原则：
- 属性逐字保留：所有数字、单位、材质、规格不能动
- 每个目标商品的改写策略不同：不要让所有目标商品长得像同一个模板
- 整体差异控制在 20%-30%：太少没意义，太多会失真
- 避开风控品牌词与敏感词
为每个目标商品产出独立的改写版本。
第 6 步：展示改写结果，等待用户确认
按目标商品逐个展示，标注每条卖点的改写策略，让用户能一眼看出动了什么：
🔄 目标商品 1：productId = 1601111
卖点（差异化版本）：
1. {改写后卖点1} ←【同义替换】
2. {改写后卖点2} ←【句式重构】
3. {改写后卖点3} ←【保持原文】
4. {改写后卖点4} ←【场景补充】
差异化比例：~25%
🔄 目标商品 2：productId = 1601222
...
展示完后明确询问：
以上是差异化改写结果，确认无误请回复"确认写入"，需要调整请告诉我具体哪一条怎么改。
没有得到用户明确确认前，绝对不调用 batch_edit_product。 这是写操作，覆盖用户原有 listing 内容，不可逆。
第 7 步：批量写入
用户确认后调用 batch_edit_product：
{
"editList": [
{
"productId": <目标商品ID>,
"productTitle": "<标题，默认与源商品一致>",
"productSellingPoint": "<改写后卖点，多条用 \\n 分隔>"
}
]
}
一次性把所有目标商品打包提交。如果接口对单条返回成功/失败状态，按条记录。
第 8 步：展示写入结果
以表格形式展示每条目标商品的写入结果：
| 商品 ID | 差异化比例 | 状态 | 操作链接 |
|---|
| 1601111 | ~25% | ✅ 成功 | 管理页 |
| 1601222 | ~22% | ✅ 成功 | 管理页 |
| 1601333 | ~28% | ❌ {错误信息} | 编辑页 |
写入失败的商品，附上其单独的编辑页链接，方便用户手动处理。
错误处理对照表
| 场景 | 处理方式 |
|---|
| URL 无法解析出 productId | 询问用户提供裸 ID |
| 源商品查询失败（已下架/ID 错） | 告知用户原因，不继续 |
| 风控词接口失败 | 跳过，最终结果加风控复核提示 |
写入返回 Param is blank | 必填项为空，提示用户对应字段 |
写入返回 CheckProductScore fail | 改写后质量分降低，建议调整文案 |
| 写入返回未知错误 | 原文展示给用户，附编辑页链接由用户处理 |
| MCP 网络错误 | 自动重试一次，仍失败则停下来报告 |
不可违反的安全规则
- 写入前必须用户确认。
batch_edit_product 是不可逆的覆盖操作。
- 不猜 productId。无法解析就问，不替用户决定。
- 不动产品事实。规格、参数、材质、数字单位逐字保留。
- 不写 FAQ / 公司简介。
batch_edit_product 不支持，不要承诺给用户。
- 不踩风控词。改写文案必须避开类目风控品牌词与敏感词清单（见 references）。
