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Ozon Expert Skill

面向 Ozon / OZON 跨境卖家业务的 Codex Skill，目标是让 AI 在处理 Ozon 相关问题时具备平台常识，避免套用 Amazon、Shopee、速卖通等平台的泛化建议。

当前第一版重点覆盖：

• 自动上架：API / XLS 上传、类目和类型选择、属性映射、商品卡审核、导入状态闭环。
• 关键词优化：Ozon 搜索逻辑、搜索词分析、PDP 字段布局、广告搜索短语、否定词。
• 运营诊断：无流量、无转化、广告亏损、上架失败、定价、物流、促销等常见问题。
• 版本评测：用真实 Ozon 任务检查 Skill 是否输出可执行、平台适配的答案。

Skill 结构

ozon-expert/
├── SKILL.md
├── agents/
│   └── openai.yaml
└── references/
    ├── automatic_listing.md
    ├── keyword_search.md
    ├── operations_playbook.md
    └── source_map.md

evals/
├── prompts.md
├── rubric.md
├── expected.md
└── manual_run.md

设计原则

• 先按 Ozon 的业务结构判断，再给建议。
• 不把 Ozon 当成普通 Listing 平台处理。
• 不鼓励关键词堆砌；优先关注类目、商品类型、结构化属性、审核状态、库存、区域可见性、价格、评价和促销。
• 涉及费率、政策、API 版本、物流时效、禁售限制等易变化内容时，以当前官方文档和卖家后台为准。
• 输出尽量是可执行的检查表、字段映射、诊断表、API 状态流或关键词矩阵。

适用场景

使用 $ozon-expert 处理这些任务：

• 设计 Ozon 自动上架流程。
• 检查 API / XLS 商品上传字段。
• 诊断商品卡审核失败。
• 优化 Ozon 商品标题、描述、属性和关键词。
• 分析搜索曝光、点击、转化和广告效果。
• 判断 FBO / FBS / realFBS 等物流模式。
• 估算 Ozon 单品利润和广告投放空间。
• 处理无流量、无订单、排名差、广告亏损等运营问题。

示例：

使用 $ozon-expert，帮我设计一个 Ozon 自动上架流程，重点检查类目、属性、图片、价格、库存和审核状态。

使用 $ozon-expert，帮我优化这个 Ozon 商品的俄语关键词，并区分哪些放标题、哪些放属性、哪些适合投广告。

安装

将 ozon-expert/ 目录复制到你的 Codex skills 目录，例如：

cp -R ozon-expert ~/.codex/skills/ozon-expert

重启 Codex 或重新加载 skills 后即可使用 $ozon-expert。

官方资料基线

Skill 参考并优先使用 Ozon 官方公开资料，包括：

• Ozon Global University
• Ozon Global Help
• Seller API documentation
• Product card / PDP requirements
• Product characteristics and category rules
• Search analytics and search ranking documentation
• Promotion, fees, fulfillment, finance, and quality documentation

详细链接见 ozon-expert/references/source_map.md。

版本迭代

当前迭代重点是 v0.2：建立评测集。

评测文件：

• evals/prompts.md：覆盖自动上架、关键词搜索、运营诊断、易变化事实和负触发的测试问题。
• evals/rubric.md：按 Ozon 适配度、自动上架能力、关键词能力、诊断顺序、事实纪律、可执行性和触发准确性评分。
• evals/expected.md：每个测试问题的期望回答要点。
• evals/manual_run.md：手工跑测流程和失败分类。

后续每次改 ozon-expert/，都应该先用评测集抽样验证，避免 Skill 变成泛泛的电商顾问。

后续可扩展方向

• 增加真实自动上架样例和错误码修复库。
• 增加俄语关键词模板和类目词库。
• 增加利润测算脚本。
• 增加 Ozon API payload 校验脚本。
• 根据实战案例补充「AI 常见错误建议」纠偏规则。