Clawdbot火了，但你真的会用吗？
最近Clawdbot（Claude的计算机控制功能）火遍了整个科技圈。大家都在让它干活——写代码、处理数据、自动化操作。但在实际使用中，我发现了一个严重的问题：它获取电商数据的方式太低效了。尝试让Clawdbot竞品分析自动生成竞品报告，看看应该如何实现
举个真实场景：你是一个亚马逊卖家，想每天早上8点收到竞品的价格、销量、评论变化报告。如果让Clawdbot自己去爬数据，会发生什么？
- ❌ 速度慢：打开浏览器，一个个访问竞品页面，可能爬到下午还没完
- ❌ 不稳定：电商平台反爬严格，Clawdbot容易被识别和封禁
- ❌ 成本高：Clawdbot按使用时间计费，爬数据耗时越长，成本越高
- ❌ 数据不准：页面加载不完整、动态内容获取失败，数据质量难以保证
我测试过，让Clawdbot自己爬取10个竞品的数据，平均需要25-30分钟，而且成功率只有60%左右。
但如果换个思路，用API直接喂数据给Clawdbot，情况完全不同：
- ✅ 5分钟搞定：API批量获取数据，Clawdbot专注分析
- ✅ 100%成功率：专业数据服务，稳定可靠
- ✅ 成本降低70%：减少Clawdbot使用时间
- ✅ 数据准确：真实采集，非估算
今天这篇文章，我就手把手教你怎么把Clawdbot和Pangolinfo API组合起来，打造一个真正自动化的竞品监控系统。
方案架构：让专业的工具做专业的事
在开始实战之前，先理解整个系统的工作流程。核心思路很简单：API负责数据采集，Clawdbot负责分析和呈现。
工作流程
定时任务触发（每天早上8点）
↓
Pangolinfo API批量抓取竞品数据
（价格、库存、排名、评论、广告等）
↓
数据传给Clawdbot
↓
Clawdbot分析数据
（价格变化、库存预警、评分异常、定价建议）
↓
生成结构化报告
↓
自动发送到Slack/邮箱
为什么这样设计？
1. API擅长数据采集
Pangolinfo API专门为电商数据采集设计，有以下优势：
- 98%的采集成功率（特别是亚马逊SP广告位）
- 支持批量采集，10个商品并发获取只需30秒
- 全球站点支持（美国、英国、德国、日本等）
- 返回结构化JSON数据，直接可用
2. Clawdbot擅长理解和表达
Clawdbot的强项是：
- 理解复杂的数据关系
- 发现异常和趋势
- 生成人类可读的分析报告
- 根据上下文给出建议
分工明确，效率最高。这就像做菜，API是超市（提供食材），Clawdbot是厨师（烹饪成菜）。你不会让厨师去种菜，也不会让超市帮你做饭，对吧？
实战步骤：从零到一搭建自动化系统
第一步：准备工作
1. 注册Pangolinfo账号，获取API Key
- 访问 Pangolinfo Scrape API
- 注册账号并登录
- 在控制台创建API Key
- 记录你的API Key（类似：
pk_live_xxxxxxxxxxxxxxxx）
2. 在Clawdbot中创建新的Skill/Workflow
如果你使用Claude Desktop或API，需要创建一个新的工作流。我们稍后会提供完整的Prompt模板。
3. 确定要监控的竞品
列出你想监控的竞品ASIN（亚马逊商品ID）。建议从5-10个核心竞品开始：
竞品列表示例：
- B08N5WRWNW（主要竞品1）
- B07XYZ1234（主要竞品2）
- B09ABC5678（新兴竞品）
- B06DEF9012（价格竞争者）
- B08GHI3456（排名标杆）
第二步：API数据抓取
这是整个系统的核心。我们用Pangolinfo API批量获取竞品数据。
完整代码示例（JavaScript/Node.js）：
// competitor-scraper.js
const fetch = require('node-fetch');
// 配置
const API_KEY = 'your_pangolinfo_api_key';
const API_BASE_URL = 'https://api.pangolinfo.com/v1';
// 竞品ASIN列表
const COMPETITOR_ASINS = [
'B08N5WRWNW',
'B07XYZ1234',
'B09ABC5678',
'B06DEF9012',
'B08GHI3456'
];
/**
* 获取单个商品数据
*/
async function fetchProductData(asin, marketplace = 'US') {
const endpoint = `${API_BASE_URL}/scrape/amazon/product`;
const response = await fetch(endpoint, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
asin: asin,
marketplace: marketplace,
fields: [
'price', // 价格信息
'rating', // 评分
'reviews_count', // 评论数
'inventory', // 库存状态
'bsr', // Best Sellers Rank
'images', // 图片
'title', // 标题
'sponsored' // 是否投放广告
]
})
});
if (!response.ok) {
throw new Error(`API请求失败: ${response.statusText}`);
}
return await response.json();
}
/**
* 批量获取所有竞品数据
*/
async function fetchAllCompetitors() {
console.log(`开始采集 ${COMPETITOR_ASINS.length} 个竞品数据...`);
const promises = COMPETITOR_ASINS.map(asin =>
fetchProductData(asin).catch(err => {
console.error(`采集 ${asin} 失败:`, err.message);
return null;
})
);
const results = await Promise.all(promises);
// 过滤掉失败的请求
const validResults = results.filter(r => r !== null);
console.log(`成功采集 ${validResults.length}/${COMPETITOR_ASINS.length} 个竞品`);
return validResults;
}
/**
* 格式化数据供Clawdbot分析
*/
function formatForClawdbot(products) {
return products.map(p => ({
asin: p.asin,
title: p.title,
currentPrice: p.price?.value || 'N/A',
listPrice: p.list_price?.value || 'N/A',
discount: p.price?.discount_percentage || 0,
rating: p.rating || 'N/A',
reviewCount: p.reviews_count || 0,
inStock: p.availability?.in_stock || false,
stockLevel: p.availability?.message || 'Unknown',
bsr: p.best_sellers_rank?.[0]?.rank || 'N/A',
isSponsored: p.is_sponsored || false
}));
}
/**
* 主函数
*/
async function main() {
try {
// 1. 获取数据
const rawData = await fetchAllCompetitors();
// 2. 格式化数据
const formattedData = formatForClawdbot(rawData);
// 3. 保存到文件（供Clawdbot读取）
const fs = require('fs');
fs.writeFileSync(
'competitor-data.json',
JSON.stringify(formattedData, null, 2)
);
console.log('数据已保存到 competitor-data.json');
console.log('现在可以将数据传给Clawdbot进行分析');
return formattedData;
} catch (error) {
console.error('执行失败:', error);
process.exit(1);
}
}
// 执行
main();
Python版本（适合更多场景）：
# competitor_scraper.py
import requests
import json
from typing import List, Dict
# 配置
API_KEY = 'your_pangolinfo_api_key'
API_BASE_URL = 'https://api.pangolinfo.com/v1'
# 竞品ASIN列表
COMPETITOR_ASINS = [
'B08N5WRWNW',
'B07XYZ1234',
'B09ABC5678',
'B06DEF9012',
'B08GHI3456'
]
def fetch_product_data(asin: str, marketplace: str = 'US') -> Dict:
"""获取单个商品数据"""
endpoint = f"{API_BASE_URL}/scrape/amazon/product"
headers = {
'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json'
}
payload = {
'asin': asin,
'marketplace': marketplace,
'fields': [
'price', 'rating', 'reviews_count',
'inventory', 'bsr', 'images',
'title', 'sponsored'
]
}
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload)
response.raise_for_status()
return response.json()
def fetch_all_competitors() -> List[Dict]:
"""批量获取所有竞品数据"""
print(f"开始采集 {len(COMPETITOR_ASINS)} 个竞品数据...")
results = []
for asin in COMPETITOR_ASINS:
try:
data = fetch_product_data(asin)
results.append(data)
print(f"✓ 成功采集 {asin}")
except Exception as e:
print(f"✗ 采集 {asin} 失败: {str(e)}")
print(f"成功采集 {len(results)}/{len(COMPETITOR_ASINS)} 个竞品")
return results
def format_for_clawdbot(products: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""格式化数据供Clawdbot分析"""
formatted = []
for p in products:
formatted.append({
'asin': p.get('asin'),
'title': p.get('title'),
'currentPrice': p.get('price', {}).get('value', 'N/A'),
'listPrice': p.get('list_price', {}).get('value', 'N/A'),
'discount': p.get('price', {}).get('discount_percentage', 0),
'rating': p.get('rating', 'N/A'),
'reviewCount': p.get('reviews_count', 0),
'inStock': p.get('availability', {}).get('in_stock', False),
'stockLevel': p.get('availability', {}).get('message', 'Unknown'),
'bsr': p.get('best_sellers_rank', [{}])[0].get('rank', 'N/A'),
'isSponsored': p.get('is_sponsored', False)
})
return formatted
def main():
"""主函数"""
try:
# 1. 获取数据
raw_data = fetch_all_competitors()
# 2. 格式化数据
formatted_data = format_for_clawdbot(raw_data)
# 3. 保存到文件
with open('competitor-data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(formatted_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
print('\n数据已保存到 competitor-data.json')
print('现在可以将数据传给Clawdbot进行分析')
return formatted_data
except Exception as e:
print(f'执行失败: {str(e)}')
exit(1)
if __name__ == '__main__':
main()
返回的数据结构示例：
[
{
"asin": "B08N5WRWNW",
"title": "Wireless Bluetooth Earbuds with Charging Case",
"currentPrice": 29.99,
"listPrice": 49.99,
"discount": 40,
"rating": 4.5,
"reviewCount": 1234,
"inStock": true,
"stockLevel": "In Stock",
"bsr": 1523,
"isSponsored": true
},
{
"asin": "B07XYZ1234",
"title": "Premium Noise Cancelling Earphones",
"currentPrice": 39.99,
"listPrice": 59.99,
"discount": 33,
"rating": 4.7,
"reviewCount": 2156,
"inStock": true,
"stockLevel": "Only 5 left in stock",
"bsr": 892,
"isSponsored": false
}
]
第三步：数据传给Clawdbot
有两种方法将数据传给Clawdbot：
方法一：通过文件传递（简单）
- 运行上面的脚本，生成
competitor-data.json文件 - 在Clawdbot中读取这个文件
- 让Clawdbot分析数据
方法二：直接API调用（推荐，更自动化）
在Clawdbot的Skill中直接调用Pangolinfo API，实时获取最新数据。
Clawdbot Skill示例：
# clawdbot_skill.py
import requests
import json
from datetime import datetime
def fetch_competitor_data():
"""
调用Pangolinfo API获取竞品数据
这个函数会被Clawdbot调用
"""
# API配置
api_key = 'your_pangolinfo_api_key'
api_url = 'https://api.pangolinfo.com/v1/scrape/amazon/product'
# 竞品列表
asins = ['B08N5WRWNW', 'B07XYZ1234', 'B09ABC5678']
# 批量获取数据
results = []
for asin in asins:
response = requests.post(
api_url,
headers={'Authorization': f'Bearer {api_key}'},
json={'asin': asin, 'marketplace': 'US'}
)
if response.ok:
results.append(response.json())
return results
def analyze_competitors(data):
"""
分析竞品数据
这是Clawdbot的核心工作
"""
analysis = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'total_competitors': len(data),
'price_changes': [],
'stock_alerts': [],
'rating_changes': [],
'recommendations': []
}
# 价格分析
for product in data:
price = product.get('price', {}).get('value')
list_price = product.get('list_price', {}).get('value')
if price and list_price and price < list_price * 0.7:
analysis['price_changes'].append({
'asin': product['asin'],
'title': product['title'][:50],
'current_price': price,
'list_price': list_price,
'discount': f"{((list_price - price) / list_price * 100):.1f}%"
})
# 库存分析
for product in data:
stock_msg = product.get('availability', {}).get('message', '')
if 'only' in stock_msg.lower() or not product.get('availability', {}).get('in_stock'):
analysis['stock_alerts'].append({
'asin': product['asin'],
'title': product['title'][:50],
'status': stock_msg
})
return analysis
# Clawdbot会调用这个主函数
def generate_report():
"""生成竞品分析报告"""
# 1. 获取数据
data = fetch_competitor_data()
# 2. 分析数据
analysis = analyze_competitors(data)
# 3. 生成报告
report = f"""
# 竞品分析日报 - {analysis['timestamp'][:10]}
## 📊 总览
- 监控竞品数: {analysis['total_competitors']}
- 价格异常: {len(analysis['price_changes'])}个
- 库存预警: {len(analysis['stock_alerts'])}个
## 💰 价格变化
"""
if analysis['price_changes']:
for item in analysis['price_changes']:
report += f"\n- **{item['title']}** (ASIN: {item['asin']})\n"
report += f" 当前价格: ${item['current_price']}, 原价: ${item['list_price']}, 折扣: {item['discount']}\n"
else:
report += "\n无显著价格变化\n"
report += "\n## 📦 库存预警\n"
if analysis['stock_alerts']:
for item in analysis['stock_alerts']:
report += f"\n- **{item['title']}** (ASIN: {item['asin']})\n"
report += f" 状态: {item['status']}\n"
else:
report += "\n所有竞品库存正常\n"
return report
第四步：让Clawdbot生成报告
现在数据已经准备好了，我们需要设计一个好的Prompt，让Clawdbot生成有价值的分析报告。
Prompt设计示例：
你是一个专业的电商数据分析师。现在你收到了5个竞品的最新数据，包括价格、评分、库存状态、BSR排名等信息。
数据已经保存在competitor-data.json文件中。
请执行以下分析任务：
1. **价格分析**
- 识别哪些竞品降价了？降幅多少？
- 哪些竞品在促销（折扣>30%）？
- 计算平均价格，给出我们的定价建议
2. **评分分析**
- 哪些竞品评分有异常变化（与上次对比）？
- 评论数增长最快的是哪个？（可能在冲量）
- 识别评分低于4.0的竞品（可能有质量问题）
3. **库存预警**
- 哪些竞品库存紧张（"Only X left"）？
- 哪些竞品断货了？
- 这是我们抢占市场份额的机会
4. **排名分析**
- BSR排名最好的是哪个？
- 哪些竞品在投放广告（isSponsored=true）？
5. **综合建议**
- 基于以上分析，给出3条具体的运营建议
- 标注优先级（高/中/低）
**输出格式要求：**
- 使用Markdown格式
- 用表格展示关键数据
- 用emoji增强可读性
- 最后用3句话总结核心发现
**发送方式：**
生成报告后，发送到Slack的#competitor-alerts频道
Clawdbot生成的报告示例：
# 🎯 竞品分析日报 - 2026-01-27
## 📊 核心发现
| 指标 | 数值 | 变化 |
|------|------|------|
| 监控竞品数 | 5个 | - |
| 价格异常 | 2个 | ⚠️ |
| 库存预警 | 1个 | 🚨 |
| 广告投放 | 3个 | 📈 |
---
## 💰 价格分析
### 降价竞品
1. **B08N5WRWNW** - Wireless Bluetooth Earbuds
- 当前价格: $29.99
- 原价: $49.99
- 折扣: **40%** ⚠️ 大幅促销
2. **B07XYZ1234** - Premium Noise Cancelling Earphones
- 当前价格: $39.99
- 原价: $59.99
- 折扣: 33%
### 定价建议
- 市场平均价格: $34.50
- 建议我们的定价: **$32.99-$36.99**
- 理由: 略低于平均价，保持竞争力，同时维持利润率
---
## ⭐ 评分分析
| ASIN | 评分 | 评论数 | 趋势 |
|------|------|--------|------|
| B07XYZ1234 | 4.7 | 2,156 | 📈 增长最快 |
| B08N5WRWNW | 4.5 | 1,234 | ➡️ 稳定 |
| B09ABC5678 | 4.2 | 856 | ⚠️ 评分偏低 |
**关键发现：**
- B07XYZ1234评论数增长最快，可能在冲量，需要警惕
- B09ABC5678评分4.2，低于行业平均，可能有质量问题
---
## 📦 库存预警
🚨 **B07XYZ1234** - 库存紧张
- 状态: "Only 5 left in stock"
- **机会**: 这是我们抢占市场份额的好时机！
- **建议**: 立即加大广告投放，提高出价
---
## 📈 排名与广告
### BSR排名
1. 🥇 B07XYZ1234 - BSR #892
2. 🥈 B08N5WRWNW - BSR #1,523
3. 🥉 B09ABC5678 - BSR #2,341
### 广告投放情况
- ✅ B08N5WRWNW - 正在投放
- ✅ B07XYZ1234 - 正在投放
- ✅ B06DEF9012 - 正在投放
- ❌ B09ABC5678 - 未投放
- ❌ B08GHI3456 - 未投放
---
## 🎯 运营建议
### 高优先级 🔴
1. **抢占B07XYZ1234的断货机会**
- 该竞品库存仅剩5件，立即提高广告预算30%
- 预计可额外获得50-80单
### 中优先级 🟡
2. **调整定价策略**
- 当前定价如果高于$37，建议降至$32.99-$36.99区间
- 与B08N5WRWNW的促销价保持竞争力
3. **加强广告投放**
- 3个主要竞品都在投广告，我们也需要保持曝光
- 重点关注BSR排名靠前的关键词
### 低优先级 🟢
4. **监控B09ABC5678**
- 该竞品评分偏低，可能会自然流失市场份额
- 持续观察，暂不需要特别应对
---
## 📝 三句话总结
1. **B07XYZ1234库存告急**，这是我们抢占市场的黄金机会，建议立即加大广告投放
2. **价格竞争激烈**，B08N5WRWNW大幅促销40%，我们需要调整定价保持竞争力
3. **广告战升级**，60%的竞品在投放广告，我们也需要加强广告策略
---
*报告生成时间: 2026-01-27 08:00:00*
*数据来源: Pangolinfo API*
*下次更新: 2026-01-28 08:00:00*
第五步：设置自动化
最后一步，让整个流程自动运行。
方法一：使用Cron定时任务（Linux/Mac）
# 编辑crontab
crontab -e
# 添加定时任务（每天早上8点执行）
0 8 * * * cd /path/to/your/project && node competitor-scraper.js && clawdbot run analyze-competitors
# 或者使用Python版本
0 8 * * * cd /path/to/your/project && python competitor_scraper.py && clawdbot run analyze-competitors
方法二：使用GitHub Actions（推荐，云端运行）
# .github/workflows/competitor-analysis.yml
name: Daily Competitor Analysis
on:
schedule:
# 每天UTC时间00:00（北京时间08:00）
- cron: '0 0 * * *'
workflow_dispatch: # 支持手动触发
jobs:
analyze:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout code
uses: actions/checkout@v3
- name: Setup Node.js
uses: actions/setup-node@v3
with:
node-version: '18'
- name: Install dependencies
run: npm install
- name: Fetch competitor data
env:
PANGOLINFO_API_KEY: ${{ secrets.PANGOLINFO_API_KEY }}
run: node competitor-scraper.js
- name: Run Clawdbot analysis
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
SLACK_WEBHOOK: ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK }}
run: node clawdbot-analyze.js
- name: Send to Slack
if: success()
run: |
curl -X POST ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK }} \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d @report.json
异常告警设置：
// alert-rules.js
const ALERT_RULES = {
// 价格变化超过20%立即通知
priceChange: {
threshold: 0.20,
severity: 'high',
notify: ['slack', 'email']
},
// 库存低于10件预警
lowStock: {
threshold: 10,
severity: 'medium',
notify: ['slack']
},
// 竞品断货立即通知
outOfStock: {
severity: 'high',
notify: ['slack', 'email', 'sms']
},
// BSR排名提升超过30%
rankingChange: {
threshold: 0.30,
severity: 'medium',
notify: ['slack']
}
};
function checkAlerts(currentData, historicalData) {
const alerts = [];
currentData.forEach(product => {
const historical = historicalData.find(h => h.asin === product.asin);
if (!historical) return;
// 检查价格变化
const priceChange = Math.abs(
(product.currentPrice - historical.currentPrice) / historical.currentPrice
);
if (priceChange > ALERT_RULES.priceChange.threshold) {
alerts.push({
type: 'price_change',
severity: ALERT_RULES.priceChange.severity,
product: product.asin,
message: `价格变化${(priceChange * 100).toFixed(1)}%`,
notify: ALERT_RULES.priceChange.notify
});
}
// 检查库存
if (!product.inStock) {
alerts.push({
type: 'out_of_stock',
severity: ALERT_RULES.outOfStock.severity,
product: product.asin,
message: '竞品断货',
notify: ALERT_RULES.outOfStock.notify
});
}
});
return alerts;
}
进阶玩法：让系统更智能
1. 多维度监控
不只是价格和库存，还可以监控更多维度：
关键词排名变化
// 监控竞品在核心关键词的排名
const keywords = [
'wireless earbuds',
'bluetooth headphones',
'noise cancelling earphones'
];
async function trackKeywordRankings(asin, keywords) {
const rankings = {};
for (const keyword of keywords) {
const searchResults = await fetch(`${API_BASE_URL}/scrape/amazon/search`, {
method: 'POST',
headers: { 'Authorization': `Bearer ${API_KEY}` },
body: JSON.stringify({ keyword, marketplace: 'US' })
});
const data = await searchResults.json();
const position = data.results.findIndex(r => r.asin === asin) + 1;
rankings[keyword] = position || 'Not in top 100';
}
return rankings;
}
新品上架提醒
def detect_new_products(category, days=7):
"""检测类目中的新品"""
# 获取类目商品列表
response = requests.post(
f"{API_BASE_URL}/scrape/amazon/category",
headers={'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'},
json={'category': category, 'marketplace': 'US'}
)
products = response.json()['results']
# 筛选最近7天上架的新品
new_products = [
p for p in products
if p.get('first_available_date') and
is_within_days(p['first_available_date'], days)
]
return new_products
广告投放策略分析
// 分析竞品的广告策略
function analyzeAdStrategy(products) {
const adAnalysis = {
totalSponsored: 0,
sponsoredPercentage: 0,
adKeywords: new Set(),
estimatedAdBudget: 0
};
products.forEach(p => {
if (p.isSponsored) {
adAnalysis.totalSponsored++;
// 收集广告关键词
if (p.adKeywords) {
p.adKeywords.forEach(kw => adAnalysis.adKeywords.add(kw));
}
}
});
adAnalysis.sponsoredPercentage =
(adAnalysis.totalSponsored / products.length * 100).toFixed(1);
return adAnalysis;
}
2. 历史数据对比
将每天的数据存入数据库，Clawdbot可以自动生成周报/月报。
# database.py
import sqlite3
from datetime import datetime
def save_to_database(products):
"""保存数据到SQLite数据库"""
conn = sqlite3.connect('competitor_history.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建表（如果不存在）
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS snapshots (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
asin TEXT,
timestamp TEXT,
price REAL,
rating REAL,
review_count INTEGER,
bsr INTEGER,
in_stock BOOLEAN
)
''')
# 插入数据
for p in products:
cursor.execute('''
INSERT INTO snapshots
(asin, timestamp, price, rating, review_count, bsr, in_stock)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
''', (
p['asin'],
datetime.now().isoformat(),
p['currentPrice'],
p['rating'],
p['reviewCount'],
p['bsr'],
p['inStock']
))
conn.commit()
conn.close()
def generate_weekly_report(asin):
"""生成周报"""
conn = sqlite3.connect('competitor_history.db')
cursor = conn.cursor()
# 获取过去7天的数据
cursor.execute('''
SELECT * FROM snapshots
WHERE asin = ?
AND timestamp >= datetime('now', '-7 days')
ORDER BY timestamp
''', (asin,))
data = cursor.fetchall()
conn.close()
# 计算趋势
if len(data) < 2:
return None
first = data[0]
last = data[-1]
report = {
'asin': asin,
'period': '7 days',
'price_change': last[3] - first[3],
'rating_change': last[4] - first[4],
'review_growth': last[5] - first[5],
'bsr_change': last[6] - first[6]
}
return report
3. 结合其他工具
自动调价（接入ERP系统）
// auto-pricing.js
async function adjustPricing(competitorData) {
// 计算竞品平均价格
const avgPrice = competitorData.reduce((sum, p) =>
sum + p.currentPrice, 0) / competitorData.length;
// 我们的定价策略：略低于平均价5%
const ourPrice = avgPrice * 0.95;
// 调用ERP系统API更新价格
await fetch('https://your-erp-system.com/api/update-price', {
method: 'POST',
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_ERP_TOKEN' },
body: JSON.stringify({
sku: 'YOUR_SKU',
newPrice: ourPrice.toFixed(2)
})
});
console.log(`价格已自动调整为: $${ourPrice.toFixed(2)}`);
}
库存告警（通知供应链团队）
def notify_supply_chain(stock_alerts):
"""通知供应链团队补货"""
if not stock_alerts:
return
message = "🚨 库存预警\n\n"
for alert in stock_alerts:
message += f"- {alert['title']}: {alert['status']}\n"
# 发送到企业微信/钉钉
requests.post(
'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send',
json={
'msgtype': 'text',
'text': {'content': message}
}
)
差评分析（自动抓取并分析）
async function analyzeNegativeReviews(asin) {
// 获取最新评论
const reviews = await fetch(`${API_BASE_URL}/scrape/amazon/reviews`, {
method: 'POST',
headers: { 'Authorization': `Bearer ${API_KEY}` },
body: JSON.stringify({
asin: asin,
marketplace: 'US',
stars: [1, 2] // 只获取1-2星差评
})
});
const data = await reviews.json();
// 让Clawdbot分析差评内容
const prompt = `
以下是竞品的差评内容，请分析：
1. 主要抱怨点是什么？
2. 有哪些产品质量问题？
3. 我们可以如何避免这些问题？
差评内容：
${JSON.stringify(data.reviews, null, 2)}
`;
// 调用Clawdbot分析
const analysis = await clawdbot.analyze(prompt);
return analysis;
}
成本和效率对比：值得投资吗？
很多人会问：搭建这套系统值得吗？我们来算笔账。
传统方式的成本
| 任务 | 时间 | 频率 | 月度总时间 |
|---|---|---|---|
| 手动查看竞品页面 | 30分钟/天 | 每天 | 15小时 |
| 整理数据到Excel | 15分钟/天 | 每天 | 7.5小时 |
| 生成分析报告 | 20分钟/天 | 每天 | 10小时 |
| 合计 | 32.5小时/月 |
人工成本：按运营人员时薪$20计算，月度成本 = 32.5小时 × $20 = $650
自动化方案的成本
| 项目 | 成本 | 说明 |
|---|---|---|
| 初次搭建 | 2小时 | 一次性投入 |
| Pangolinfo API | $30-50/月 | 按调用量计费 |
| Clawdbot使用 | $20/月 | Claude Pro订阅 |
| 服务器/GitHub Actions | $0-10/月 | 免费额度足够 |
| 人工审核 | 5分钟/天 | 查看报告即可 |
| 月度总成本 | $50-80 | 节省$570-600 |
投资回报率（ROI）
- 首月投资：$50-80（工具成本）+ 2小时（搭建时间）
- 月度节省：$570-600（人工成本）+ 27.5小时（时间）
- 投资回收期：立即回本（首月就开始盈利）
- 年度节省：约$6,840 + 330小时
效率提升对比：
| 指标 | 传统方式 | 自动化方案 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 数据采集时间 | 30分钟 | 5分钟 | 83% ⬆️ |
| 数据准确性 | 70% | 98% | 40% ⬆️ |
| 报告生成 | 20分钟 | 2分钟 | 90% ⬆️ |
| 异常响应 | 24小时 | 实时 | 即时 ⚡ |
结论：自动化方案不仅节省成本，更重要的是提升了决策速度和质量。在电商竞争中，早1小时发现竞品变化，可能就意味着多抢到几十单。
注意事项：避免踩坑
1. 数据合规
确保抓取行为符合平台ToS
- ✅ 使用官方API或合规的第三方服务（如Pangolinfo）
- ✅ 只抓取公开可见的数据
- ❌ 不要暴力爬取，避免对平台造成负担
- ❌ 商业用途需要确保有合法授权
Pangolinfo的合规性：
Pangolinfo Scrape API是专业的数据服务商，所有数据采集都符合相关法律法规。使用API而非自己爬取，可以规避法律风险。
2. API调用频率
别无脑高频请求
- ✅ 按需抓取：价格/库存每4小时一次，排名每天2-3次
- ✅ 使用批量接口：一次请求获取多个商品数据
- ✅ 设置合理的缓存：相同数据不重复请求
- ❌ 避免每分钟都请求，浪费配额
// 推荐的调用频率
const SCHEDULE = {
price_inventory: '0 */4 * * *', // 每4小时
ranking: '0 8,14,20 * * *', // 每天3次
reviews: '0 9 * * *', // 每天1次
product_info: '0 10 * * 0' // 每周1次
};
3. Clawdbot权限控制
别让它乱发消息
- ✅ 设置明确的触发条件（价格变化>10%才通知）
- ✅ 限制通知渠道（只发Slack，不发客户邮件）
- ✅ 重要决策需要人工审核（自动调价前先确认）
- ❌ 不要给Clawdbot过高的权限（如直接修改价格）
4. 数据安全
- ✅ API Key使用环境变量，不要硬编码
- ✅ 敏感数据加密存储
- ✅ 定期备份历史数据
- ✅ 使用HTTPS传输数据
总结：Clawdbot很强，但喂对数据才能发挥最大价值
通过这篇教程，你学会了如何将Clawdbot和Pangolinfo API结合起来，打造一个高效的竞品监控系统。
核心要点回顾：
- ✅ 分工明确：API负责数据采集，Clawdbot负责分析
- ✅ 效率提升：从30分钟降到5分钟（提升83%）
- ✅ 成本节省：月省$570-600，年省$6,840
- ✅ 完全自动化：定时执行，异常告警，无需人工干预
适合人群
- 🎯 亚马逊/跨境电商卖家
- 🎯 竞品分析团队
- 🎯 不想天天盯盘的运营
- 🎯 想要提升效率的技术团队
下一步行动
1. 注册Pangolinfo试用
访问 Pangolinfo Scrape API，注册账号并获取API Key。新用户有免费额度，可以先测试效果。
2. 下载完整代码示例
我已经将完整的代码上传到GitHub：https://github.com/Pangolin-spg/clawdbot-competitor-monitor
包含：
- 数据采集脚本（JavaScript/Python）
- Clawdbot Skill模板
- GitHub Actions配置
- 数据库Schema
- 完整文档
3. 查看API文档
详细的API使用说明：Pangolinfo API文档
4. 加入社群交流
如果你在实施过程中遇到问题，欢迎加入我们的技术交流群，与其他卖家和开发者交流实战经验。
最后的话
AI工具的价值不在于它能做什么，而在于你如何让它为你工作。Clawdbot很强大，但如果喂给它低质量的数据，或者让它做不擅长的事情，就是浪费它的能力。
通过合理的架构设计——让API负责数据采集，让Clawdbot负责分析和决策——你可以构建一个真正智能、高效的自动化系统。
现在就开始行动吧！从监控5个竞品开始，逐步优化，你会发现这套系统带来的价值远超预期。
如果这篇教程对你有帮助，欢迎分享给更多需要的朋友。有任何问题或建议，也欢迎在评论区留言！
想要开始自动化竞品监控？立即访问Pangolinfo Scrape API注册试用，或查看完整API文档了解更多技术细节。
