为全球电商团队、开发者与 AI 产品提供数据支持
我们为什么做这件事
市场持续变化，数据不该停在昨天
价格、排名、广告、库存、评论和榜单持续变化。真正困难的从来不是打开一个页面，而是让相同的数据在不同站点、地区和时间里依然可用、可比较、可进入生产。
我们相信： 第一手数据只有进入产品、流程和决策，才真正产生价值。
页面在变化
动态渲染、页面结构和访问策略变化，让自建采集长期陷入修复与维护。
上下文决定结果
站点、邮编、配送位置和页面类型，会影响价格、广告、库存与搜索结果。
数据需要抵达行动
JSON、表格或报告不是终点；只有接入应用、Agent 和团队协作，变化才能推动下一步。
我们构建了什么
一个 Amazon 数据基础，四种使用方式
团队不该因为交付方式不同而维护四套数据能力。Pangolinfo 让代码、AI 与运营工作流使用同一套实时数据基础。
同一套访问、渲染、解析与校验能力
为什么专精 Amazon
专精 Amazon，理解每个数据上下文
同一个 ASIN、关键词或类目，在不同站点、邮编、时间和页面位置里可能代表完全不同的商业信号。Pangolinfo 围绕这些差异构建数据能力。
查看 Amazon 数据解决方案 →页面语义
商品、搜索、评论、卖家、榜单与新品，都有独立的字段和业务关系。
市场上下文
站点、邮编、币种、配送位置和本地结果被纳入每一次请求。
商业信号
自然排名、广告位、价格、库存、Buy Box、BSR 与评论变化保持可解释。
持续可用
访问、渲染、解析与字段校验持续维护，让团队专注自己的产品与规则。
运行中的事实
用生产数据说话，不靠模糊的形容词
以下指标来自 Pangolinfo 当前公开的产品与客户案例。实际表现会随目标页面、请求参数与使用场景而变化。
公开指标核对日期：2026 年 9 月。成功率并非对所有目标与配置的无条件保证。
数据如何变得可用
从页面信号到业务行动
Pangolinfo 负责复杂的数据基础设施，客户保留对采集对象、业务规则与数据去向的控制。
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01
确定目标
选择 ASIN、关键词、类目、榜单、卖家或评论。
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02
访问与解析
处理代理、验证码、动态渲染与 Amazon 页面结构。
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03
结构化与校验
输出一致字段，并保留站点、邮编与页面上下文。
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04
进入行动
将结果送入产品、Agent、数据库、Webhook 或团队表格。
我们服务谁
同一套实时数据，支撑不同团队的工作方式
BUILDERS
数据产品与 SaaS 团队
把商品、排名、广告和评论数据接入客户正在使用的产品，不再维护代理、浏览器与页面解析。
- 稳定 Schema
- 批量与高并发
- 多站点上下文
OPERATORS
电商运营与研究团队
持续观察新品、价格、排名、广告与评论变化，并将符合规则的信号推送给负责人。
- 周期性监控
- 历史记录
- 团队协作
AI TEAMS
AI 产品与 Agent 团队
让模型在分析、研究和执行过程中获取当前的第一手证据，而不是依赖过时的训练记忆。
- MCP 工具调用
- Skills 工作流
- 可追溯数据输入
责任与边界
可信，不只意味着数据能够返回
我们围绕公开数据访问提供基础设施，并通过产品规则、账户管理与协议约束推动负责任的使用。客户决定采集目标和业务用途，Pangolinfo 负责约定范围内的访问、解析与结构化交付。
涉及隐私、数据处理、服务范围与使用限制的事项，以正式政策与协议为准。
我们的发展历程
从新加坡出发，为全球团队构建 Amazon 数据基础
Pangolinfo 于 2022 年 11 月 11 日成立。我们从解决实时 Amazon 数据的访问与解析问题开始，并沿着真实使用场景持续扩展产品。
SINGAPORE · GLOBAL
让持续变化的页面，成为可以长期使用的数据
完成一次采集并不难，难的是在站点、地区、页面结构和访问环境不断变化时，仍然交付一致、可解释的数据。Pangolinfo 因此将访问、渲染、Amazon 专用解析与质量校验整合为统一基础设施。
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Pangolinfo 成立
围绕实时 Amazon 页面数据建立产品方向：减少代理、浏览器渲染、页面解析和字段维护带来的重复工程。
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REST API
让 Amazon 数据可编程调用
发布 REST API，将商品、搜索、榜单、评论与卖家等页面结果转化为结构化输出，服务应用和数据管道。
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MCP · AI SKILLS
让 AI 直接使用第一手证据
从面向代码的接口扩展到 MCP Servers 与 AI Skills，让 Agent 和分析工作流能够按需获取当前 Amazon 数据。
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AMZ DATA TRACKER
把持续采集送进团队工作空间
推出无需维护代码的监控路线，让榜单、商品、排名和评论变化周期性进入飞书、Lark 等团队正在使用的工具。
保留第一手信号
提供结构化页面数据，让客户建立自己的指标、模型与策略。
为持续运行而设计
一次成功请求只是起点，长期可用依赖持续解析、校验与工程响应。
让数据适应工作方式
代码、Agent 与业务团队都能选择最短路线，而不必迁就单一工具。
Pangolinfo 是卖家工具，还是数据基础设施？
Pangolinfo 的核心是数据基础设施。REST API 面向产品和数据管道；MCP 与 Skills 面向 AI 工作流；AMZ Data Tracker 面向无需维护代码的持续监控和团队协作。
数据是实时获取，还是预先整理的数据库？
核心 API 以按需访问当前页面并返回结构化结果为主，不等同于每日批量更新的静态数据库。具体缓存、响应和更新方式应以对应产品文档与套餐说明为准。
如何选择 API、MCP、Skill 和 Tracker？
构建产品或批量管道选择 API；让 Agent 自主调用工具选择 MCP；通过自然语言完成引导式分析选择 Skill；持续监控并同步飞书、Lark 等工作空间选择 AMZ Data Tracker。
是否支持不同 Amazon 站点和地区结果？
相关产品支持多个 Amazon 全球站点，并可通过站点、邮编等参数请求特定市场上下文。可用站点、邮编和解析器应以最新开发文档为准。
可以不联系销售，直接测试吗？
可以。注册后可获取免费请求额度并使用真实 ASIN、关键词或页面进行验证；需要更高额度、团队能力或定制交付时，再选择相应套餐。
从一次真实请求开始
用实时 Amazon 数据认识 Pangolinfo
选择一个真实的 ASIN、关键词或榜单，先验证数据的新鲜度、字段和交付方式，再决定适合团队的使用路线。
