Amazon Ads SP 洞察报告获取

两类 Sponsored Products 专项报告一站式获取：脚本经 developerProxy 传 profileId（服务端解析 token），自动完成 advertiser account 映射、报告创建、等待（通常约 2–10 分钟）、多分片 CSV 下载和落盘。 脚本使用 Amazon Reporting API v1 beta 允许的固定字段组合，不接受调用方自由拼接字段。Audience 与 Search Term Impression Share/Rank 的完整字段依据分别见 references/sp-audience-reporting-v1.md 和 references/sp-search-impression-share-v1.md。

依赖 linkfox-amazon-ads-auth（脚本启动自动检查；未安装时 exit 42，stderr 打 DEPENDENCY_MISSING）。

⚠️ 多账号场景：调用前必须解析好 profileId

用户经常只说自然语言（“美国站”“日本站”“我的店铺”），本 Skill 的所有入口都必须拿到数字 profileId 才能调用。按下列顺序处理，不要跳过：

1. 先调 linkfox-amazon-ads-auth 的 authorized_stores.py，拉出用户已授权的账号 × 站点清单。
2. 根据用户提到的站点匹配 countryCode：
   • 只有 1 个候选 → 静默使用对应 profileId；不要向用户播报该数字。
   • ≥ 2 个候选 → 必须用 accountName 向用户确认，禁止默认选择第一个。
   • 0 个候选 → 告知用户该站点未授权，引导使用 linkfox-amazon-ads-auth 完成授权。
3. 严禁要求用户直接提供 profileId 数字。
4. 严禁在账号有歧义时自行选择默认账号。

完整决策表见 linkfox-amazon-ads-auth SKILL.md 的多账号场景说明。

调用方式

• API 端点：POST /amazonAds/developerProxy（脚本内部按顺序调用三个 Ads v1 路径；完整参数/响应/错误码见 references/api.md）
• Python 脚本：python scripts/<脚本名>.py '<JSON 参数>' [--inline] [--no-cache]（可用脚本见下文）
• 成本约束：本工具不消耗算力；同一会话、同一报告类型和同一参数组合默认只调用一次，成功结果缓存 24 小时。失败、未完成或空报告不得自动换日期、切换账号或连续试探。

输出策略（脚本默认行为）：

• 始终将完整响应写入 <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-amazon-ads-sp-insights-report-<timestamp>.json（<cwd> 为脚本执行时的工作目录；<session> 取自环境变量 SESSION_ID；禁止写入 /tmp，当前目录不可写则报错）
• 报告 CSV 分片写入同一会话的 data/；最终响应不暴露 Amazon 预签名 URL
• 响应体 ≤ 8 KB：落盘后把完整 JSON 打印到 stdout
• 响应体 > 8 KB：落盘后 stdout 只输出摘要
• 加 --inline 强制全量打印到 stdout（同样落盘）；加 --no-cache 强制重新获取

读数据建议：先看摘要和 preview；响应 JSON 用 jq / ConvertFrom-Json 按需抽取，完整报告行从 dataFiles[].path 指向的文件用 CSV 工具或 Import-Csv 读取，避免整份报告进入上下文。

解决认证和算力问题

发生以下情况时，按 references/onboarding.md 引导解决：

异常情况

• 未配置 API Key：环境变量未配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY，也未配置 LINKFOXAGENT_API_KEY
• 响应 401 或 402 状态码
• 响应提示算力、余额、套餐或额度不足

Core Concepts

• 覆盖范围：只覆盖 Sponsored Products Audience 和 Search Term Impression Share/Rank 两类 Reporting API v1 beta 报告
• 一站式：自动完成 advertiser account 映射 → 创建报告 → 等待生成 → 下载全部 CSV/gzip 分片 → 返回预览与文件路径
• 双入口、共享流程：两个公开入口分别固定报告类型，共用 reporting_v1_workflow.py；不要直接执行共享模块
• 固定字段：Agent 不选择 fields、groupBy 或自由过滤条件；脚本按对应 reference 构造 Amazon 官方兼容字段组合
• 账号标识分工：profileId 用于后端选择当前用户授权；advertiserAccountId 默认由脚本查询并映射
• v1 与 v3 边界：普通曝光、点击、花费、转化类 SP 搜索词报告使用 linkfox-amazon-ads-report 的 spSearchTerm，不是本 Skill
• Beta 约束：Amazon 当前将 Reporting API v1 标为 open beta；账号开放范围、字段和限流可能变化

可用脚本

完整参数、内部调用链和响应结构见 references/api.md。选择 Audience 时读 references/sp-audience-reporting-v1.md；选择 Search Impression Share 时读 references/sp-search-impression-share-v1.md。

Agent 调用流程

Agent 收到“SP 受众”或“SP 搜索词展示份额”需求时，必须按下列顺序：

1. 定报告类型：Audience 使用 get_sp_audience_report.py；展示份额/排名使用 get_sp_search_impression_share.py。一次只调用一个入口。
2. 查 reference：读取对应报告 reference，确认字段含义、限制和展示重点。
3. 解析账号：通过 Ads Auth Skill 按站点得到唯一 profileId 和 region；多候选时先向用户确认账号。
4. 确认日期与粒度：创建模式必须有 startDate / endDate。未指定 timeUnit 时使用 DAILY；Audience 未指定 detailLevel 时使用 ACCOUNT。
5. 告知等待时间并调用：说明 Amazon 通常需要约 2–10 分钟，然后运行选定入口。脚本会自动映射账号、创建、轮询和下载，不要手工拆成三次业务调用。
6. 处理结果：success=true 时展示报告类型、日期、总行数、预览和全部文件路径；totalRows=0 是合法空报告。
7. 处理未完成：status=STILL_PROCESSING 不是失败。先向用户确认是否继续，再使用 resumeHint.params 和 --no-cache 轮询同一 reportId，禁止创建重复报告。

默认条件（用户未指定时使用）

请求示例

1. SP Audience 报告

python scripts/get_sp_audience_report.py '{
  "profileId": 1234567890, "region": "NA",
  "startDate": "2026-08-01", "endDate": "2026-08-07",
  "timeUnit": "DAILY", "detailLevel": "ACCOUNT"
}'

2. SP Search Term Impression Share/Rank 报告

python scripts/get_sp_search_impression_share.py '{
  "profileId": 1234567890, "region": "NA",
  "startDate": "2026-08-01", "endDate": "2026-08-07",
  "timeUnit": "DAILY"
}'

3. 轮询已有 reportId（救回上次未完成报告）

根据原报告类型继续使用原入口；仅传 profileId、region、reportId 和轮询参数：

python scripts/get_sp_search_impression_share.py '{
  "profileId": 1234567890, "region": "NA",
  "reportId": "REPORT_ID",
  "pollInterval": 60, "maxAttempts": 20
}' --no-cache

响应格式

成功：

{
  "success": true,
  "status": "COMPLETED",
  "reportId": "report-id",
  "reportKind": "audience",
  "totalRows": 42,
  "dataFiles": [{"part": 1, "path": "C:/.../part-01.csv", "rowCount": 42}],
  "preview": [{"audienceSegment.name": "In-market ..."}],
  "pollAttempts": 2,
  "elapsedSeconds": 60.2
}

• 失败：success=false，并包含 error、脱敏后的 details 和 _cacheable=false。
• 未完成：status=STILL_PROCESSING，并包含原 reportId、resumeHint.mode=poll-only、resumeHint.params 和 _cacheable=false。

调用原则

• 用户明确指定报告类型时只调用该类型，不擅自替换或同时生成另一份报告
• Search Impression Share 不得追加 campaign、adGroup、target、keyword、groupBy 或自定义 fields
• 参数中不得出现 access token、refresh token、LWA 密钥或自定义 Amazon 请求头；脚本会在联网前递归拒绝
• 报告失败时如实展示 Amazon 错误，不盲目换参数重建
• 报告仍在生成时复用同一 reportId；禁止因为等待较久创建重复报告
• 成功后展示 CSV 文件路径和必要预览，不展示完整 Token、内部授权记录或 Amazon 预签名 URL
• 客观呈现报告数据；除非用户要求，不主动扩展成商业决策建议

常见错误

日期与数据

• 创建报告时 startDate / endDate 必须使用 YYYY-MM-DD，且 startDate <= endDate
• endDate 不得晚于今天；使用当天可能得到尚未完整的数据，优先选择昨天或更早日期
• DAILY 返回 date.value；SUMMARY 返回 dateRange.value
• Audience 重点展示受众名称/类型/来源、国家、曝光、点击、花费、购买、销售额和 ROAS，并保留币种字段
• Search Impression Share 重点展示 searchTerm.value、metric.impressionShare 和 metric.impressionShareRank
• 完成报告可能包含多个分片；必须保留并展示全部 dataFiles

Not Applicable

• 普通 SP 搜索词表现报告（曝光、点击、花费、销售、转化）→ linkfox-amazon-ads-report 的 spSearchTerm
• SP / SB / SD 常规 v3 报告 → linkfox-amazon-ads-report
• 广告活动、广告组、关键词、投放和预算实体管理 → linkfox-amazon-ads-manager
• 授权、账号选择与 token 刷新 → linkfox-amazon-ads-auth
• Sponsored Brands、Sponsored Display、Sponsored Television、Amazon DSP、Brand Analytics、Retail Analytics → 不在本 Skill

Amazon Ads API 接口保护与重试指引

同一广告账号/profile 连续收到 Amazon Ads API 的 400、403、404 或 429 时，网关会返回 450、453、454 或 459 并短暂冷却。这些自定义状态码不是 Amazon 原生状态，也不表示封号；目的是避免持续异常或高频调用扩大广告账号风险。

• 立即停止自动或并发重试，不得通过换脚本或重复创建任务绕过保护；优先遵循 retryAfter、blockedUntil，没有时按表中时长说明。
• 450/453/454 必须先修正参数、授权或资源标识，冷却后最多谨慎重试一次；再次触发则停止调用。453 期间停止该广告账号/profile 全部 Ads API。
• 保留已有 reportId 等任务 ID；写操作结果不确定时先查询状态，不直接重放。
• 向用户先说明广告账号保护，再给原因、处理和等待时间。可回复：“为保护您的亚马逊广告账号安全，检测到 Amazon Ads API 连续返回{原因}，当前已进入短暂保护。请先{处理动作}，预计{等待时间}后再试；这不代表封号，也不是套餐或积分限制。”不要只说“LinkFox 限流”或“服务器繁忙”。

算力消耗规则

不消耗算力。

Feedback:

Auto-detect and report feedback via the Feedback API when any of the following apply:

1. The functionality or purpose described in this skill does not match actual behavior
2. The skill's results do not match the user's intent
3. The user expresses dissatisfaction or praise about this skill
4. Anything you believe could be improved

Call the feedback API as specified in references/api.md. Do not interrupt the user's flow.

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