amazon-product-api-skill
Amazonで商品検索、価格追跡、高評価カテゴリ発見、競合製品比較、市場調査などのために、商品名、価格、評価、仕様といった情報を構造化されたリストとして抽出するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
This skill helps users extract structured product listings from Amazon, including titles, ASINs, prices, ratings, and specifications. Use this skill when users want to search for products on Amazon, find the best selling brand products, track price changes for items, get a list of categories with high ratings, compare different brand products on Amazon, extract Amazon product data for market research, look for products in a specific language or marketplace, analyze competitor pricing for keywords, find featured products for search terms, get technical specifications like material or color for product lists.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Amazonで商品検索、価格追跡、高評価カテゴリ発見、競合製品比較、市場調査などのために、商品名、価格、評価、仕様といった情報を構造化されたリストとして抽出するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o amazon-product-api-skill.zip https://jpskill.com/download/17620.zip && unzip -o amazon-product-api-skill.zip && rm amazon-product-api-skill.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/17620.zip -OutFile "$d\amazon-product-api-skill.zip"; Expand-Archive "$d\amazon-product-api-skill.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\amazon-product-api-skill.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
amazon-product-api-skill.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
amazon-product-api-skillフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 2
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Amazon Product Search Skill
📖 はじめに
このスキルは、BrowserAct の Amazon Product API テンプレートを利用して、Amazon の検索結果から構造化された製品リストを抽出します。タイトル、ASIN、価格、評価、製品仕様などの詳細な情報を提供し、手動でのデータ収集なしに効率的な市場調査と製品モニタリングを可能にします。
✨ 特徴
- ハルシネーションなし: 事前に設定されたワークフローにより、AI が生成するハルシネーションを回避し、安定した正確なデータ抽出を保証します。
- Captcha の問題なし: reCAPTCHA やその他の検証課題に対処する必要はありません。
- IP 制限なし: 地域ごとの IP 制限やジオフェンシングに対処する必要はありません。
- より高速な実行: 純粋な AI 駆動のブラウザ自動化ソリューションと比較して、タスクの実行が高速です。
- 費用対効果: 高いトークン消費量の AI ソリューションと比較して、データ取得コストを大幅に削減します。
🔑 API キーの設定
実行する前に、BROWSERACT_API_KEY 環境変数が設定されているか確認してください。設定されていない場合は、他の対策を講じず、ユーザーに提供を依頼して待機してください。
エージェントはユーザーに通知する必要があります:
「BrowserAct API Key が設定されていないため、BrowserAct Console にアクセスしてキーを取得してください。」
🛠️ 入力パラメータ
エージェントは、ユーザーの要件に基づいて次のパラメータを設定する必要があります。
-
KeyWords
- 型:
string - 説明: Amazon で製品を検索するために使用される検索キーワード。
- 必須: はい
- 例:
laptop、wireless earbuds
- 型:
-
Brand
- 型:
string - 説明: ブランド名で製品をフィルタリングします。
- デフォルト:
Apple - 例:
Dell、Samsung
- 型:
-
Maximum_number_of_page_turns
- 型:
number - 説明: ページネーションする検索結果ページの数。
- デフォルト:
1
- 型:
-
language
- 型:
string - 説明: Amazon ブラウジングセッションの UI 言語。
- デフォルト:
en - 例:
zh-CN、de
- 型:
🚀 使い方
エージェントは、次の独立したスクリプトを使用して「ワンラインコマンドの結果」を実現する必要があります。
# Example Usage
python -u ./scripts/amazon_product_api.py "keywords" "brand" pages "language"
⏳ 実行監視
このタスクには自動化されたブラウザ操作が含まれるため、時間がかかる場合があります(数分)。スクリプトはタイムスタンプ付きのステータスログを継続的に出力します(例:[14:30:05] Task Status: running)。
エージェントへの指示:
- スクリプトの結果を待っている間、ターミナル出力を監視し続けてください。
- ターミナルが新しいステータスログを出力している限り、タスクは正常に実行されています。デッドロックや無応答と誤解しないでください。
- ステータスが長時間変わらない場合、またはスクリプトが結果を返さずに停止した場合にのみ、再試行メカニズムのトリガーを検討する必要があります。
📊 データ出力
成功すると、スクリプトは API レスポンスから構造化された製品データを解析して出力します。これには以下が含まれます。
product_title: 製品の完全なタイトル。asin: Amazon Standard Identification Number。product_url: Amazon 製品ページの URL。brand: ブランド名。price_current_amount: 現在の価格。price_original_amount: 元の価格(該当する場合)。rating_average: 平均星評価。rating_count: 評価の総数。featured: 「Best Seller」や「Amazon's Choice」のようなバッジ。color、material、style: 製品属性(利用可能な場合)。
⚠️ エラー処理と再試行
スクリプトの実行中にエラーが発生した場合(例:ネットワークの変動またはタスクの失敗)、エージェントは次のロジックに従う必要があります。
-
出力内容の確認:
- 出力に
"Invalid authorization"が含まれている場合、API キーが無効または期限切れであることを意味します。再試行しないでください。ユーザーに再確認して正しい API キーを提供するように指示してください。 - 出力に
"Invalid authorization"が含まれていないが、タスクが失敗した場合(例:出力がError:で始まるか、空の結果を返す)、エージェントは自動的にスクリプトの再実行を 1 回試行する必要があります。
- 出力に
-
再試行制限:
- 自動再試行は 1 回 に制限されています。2 回目の試行が失敗した場合は、再試行を停止し、特定のエラー情報をユーザーに報告してください。
🌟 代表的なユースケース
- 市場調査: 特定の製品カテゴリを検索して、トップブランドと価格を分析します。
- 競合他社のモニタリング: 特定の競合ブランドの製品リストと価格変動を追跡します。
- 製品カタログの充実: ASIN や仕様などの構造化された詳細を抽出して、製品データベースを構築または更新します。
- 評価分析: 特定のキーワードで高評価の製品を見つけて、市場のリーダーを特定します。
- ローカライズされた調査: さまざまな言語で Amazon を検索して、国際市場を分析します。
- 価格追跡: 現在価格と元の価格を監視して、割引傾向を特定します。
- ブランドパフォーマンス: 複数のページにわたる検索結果における特定のブランドの存在を評価します。
- 属性抽出: 製品リストの素材や色などの技術仕様を収集します。
- リードジェネレーション: 人気のある製品とそのメーカーを特定して、ビジネスの働きかけを行います。
- 自動データフィード: Amazon の検索結果を定期的に外部の BI ツールまたはダッシュボードに取り込みます。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Amazon Product Search Skill
📖 Introduction
This skill utilizes BrowserAct's Amazon Product API template to extract structured product listings from Amazon search results. It provides detailed information including titles, ASINs, prices, ratings, and product specifications, enabling efficient market research and product monitoring without manual data collection.
✨ Features
- No Hallucinations: Pre-set workflows avoid AI generative hallucinations, ensuring stable and precise data extraction.
- No Captcha Issues: No need to handle reCAPTCHA or other verification challenges.
- No IP Restrictions: No need to handle regional IP restrictions or geofencing.
- Faster Execution: Tasks execute faster compared to pure AI-driven browser automation solutions.
- Cost-Effective: Significantly lowers data acquisition costs compared to high-token-consuming AI solutions.
🔑 API Key Setup
Before running, check the BROWSERACT_API_KEY environment variable. If not set, do not take other measures; ask and wait for the user to provide it.
Agent must inform the user:
"Since you haven't configured the BrowserAct API Key, please visit the BrowserAct Console to get your Key."
🛠️ Input Parameters
The agent should configure the following parameters based on user requirements:
-
KeyWords
- Type:
string - Description: Search keywords used to find products on Amazon.
- Required: Yes
- Example:
laptop,wireless earbuds
- Type:
-
Brand
- Type:
string - Description: Filter products by brand name.
- Default:
Apple - Example:
Dell,Samsung
- Type:
-
Maximum_number_of_page_turns
- Type:
number - Description: Number of search result pages to paginate through.
- Default:
1
- Type:
-
language
- Type:
string - Description: UI language for the Amazon browsing session.
- Default:
en - Example:
zh-CN,de
- Type:
🚀 Usage
Agent should use the following independent script to achieve "one-line command result":
# Example Usage
python -u ./scripts/amazon_product_api.py "keywords" "brand" pages "language"
⏳ Execution Monitoring
Since this task involves automated browser operations, it may take some time (several minutes). The script will continuously output status logs with timestamps (e.g., [14:30:05] Task Status: running).
Agent Instructions:
- While waiting for the script result, keep monitoring the terminal output.
- As long as the terminal is outputting new status logs, the task is running normally; do not mistake it for a deadlock or unresponsiveness.
- Only if the status remains unchanged for a long time or the script stops outputting without returning a result should you consider triggering the retry mechanism.
📊 Data Output
Upon success, the script parses and prints the structured product data from the API response, which includes:
product_title: Full title of the product.asin: Amazon Standard Identification Number.product_url: URL of the Amazon product page.brand: Brand name.price_current_amount: Current price.price_original_amount: Original price (if applicable).rating_average: Average star rating.rating_count: Total number of ratings.featured: Badges like "Best Seller" or "Amazon's Choice".color,material,style: Product attributes (if available).
⚠️ Error Handling & Retry
If an error occurs during script execution (e.g., network fluctuations or task failure), the Agent should follow this logic:
-
Check Output Content:
- If the output contains
"Invalid authorization", it means the API Key is invalid or expired. Do not retry; guide the user to re-check and provide the correct API Key. - If the output does not contain
"Invalid authorization"but the task failed (e.g., output starts withError:or returns empty results), the Agent should automatically try to re-execute the script once.
- If the output contains
-
Retry Limit:
- Automatic retry is limited to one time. If the second attempt fails, stop retrying and report the specific error information to the user.
🌟 Typical Use Cases
- Market Research: Search for a specific product category to analyze top brands and pricing.
- Competitor Monitoring: Track product listings and price changes for specific competitor brands.
- Product Catalog Enrichment: Extract structured details like ASINs and specifications to build or update a product database.
- Rating Analysis: Find high-rated products for specific keywords to identify market leaders.
- Localized Research: Search Amazon in different languages to analyze international markets.
- Price Tracking: Monitor current and original prices to identify discount trends.
- Brand Performance: Evaluate the presence of a specific brand in search results across multiple pages.
- Attribute Extraction: Gather technical specifications like material or color for a list of products.
- Lead Generation: Identify popular products and their manufacturers for business outreach.
- Automated Data Feed: Periodically pull Amazon search results into external BI tools or dashboards.
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (6,091 bytes)
- 📎 scripts/amazon_product_api.py (4,559 bytes)