【摘要】这一课直接进入真实亚马逊选品场景：如果我现在想开发一个 2 个月后上架的新品，能不能用 Codex 从选品方向、1688 供应商、市场调研，一路跑到 IP 侵权风险排查？
【重要说明】这篇文章只演示一套“AI 辅助新品调研流程”，不是选品推荐。文中选到的“纱窗/网布修补贴”只是为了把流程跑通，不代表我建议大家去做这个产品，更不代表这个产品一定能赚钱。真正开发前，仍然要结合自己的资金、供应链、类目经验、广告能力和合规资源重新判断。
这一课到底讲什么？
这一课不讲安装，不讲配置，也不再单独介绍某个插件怎么用。
我们直接代入一个真实问题：
这篇文章会用 Codex 跑一遍完整流程：
Sorftime MCP 找产品方向 → 1688 找供应商 → 供应商分析 Skill 初筛 → 1688 MCP 抓取产品数据 → 市场调研 Skill 生成深度报告 → IP Skill 做侵权和合规排查 → 输出产品开发综合决策报告最后我们要得到的，不是一句“这个产品能不能做”。
而是一套可以拿去和老板、合伙人、运营团队讨论的资料：
-产品方向推荐表
-1688 供应商筛选报告
-1688 商品原始数据报告
-Amazon 选品市场调研报告
-IP 侵权与合规风险报告
-产品开发综合决策报告
第 4 课流程总览
为什么选品要先做市场调研和 IP 排雷？
很多亚马逊卖家喜欢先研究 Listing、广告、图片、A+。
这些当然重要。
但它们都属于后端动作。
真正决定一个产品能不能做起来的，往往是更前面的三个问题：
1. 这个产品有没有真实市场需求？2. 供应链能不能稳定接住？3. 有没有品牌词、外观专利、图片版权、敏感词等风险？
如果产品一开始就选错了，后面 Listing 写得再漂亮，广告开得再精细，也只是把错误放大。
所以这一课，我不准备讲空泛理论。
我们直接代入一个真实场景。
真实场景：我现在想选一个 2 个月后上架的新品
假设我现在是一个亚马逊美国站卖家。
我突然想开发一个新品。
但我很清楚，这个产品不是今天看中，明天就能卖。
中间至少要经过：
这一整套流程跑下来，保守一点算，至少也要 1-2 个月。
所以我现在选的产品，大概率是两个月以后才真正上架。
这就带来一个很关键的问题：
本次选品目标怎么设定？
为了让流程更真实，我会先给 Codex 一个明确的选品边界。
不是让它随便推荐爆款，而是结合我当前运营状态去找更适合的产品。
这次我的选品目标可以这样设定：
这个设定很重要。
因为 AI 推荐产品时，如果你不给边界，它可能会给你一堆“看起来不错，但不适合你当前阶段”的产品。
比如大件、带电、儿童用品、食品接触、美妆个护、医疗健康类产品，对小白来说都可能有额外门槛。
不是不能做，而是不适合作为低风险测试品。
选品前先加一道政策过滤：避开 CPSC 高风险品类
这里还要补一个最新变化。
最近亚马逊卖家圈里一直在讨论 CPSC eFiling 和相关 HS Code 风险品类。
我手上这份资料来自 CPSC 2026 年 1 月发布的 eFiling HTS Code flagging list，也就是一份帮助进口商和报关行识别“可能涉及强制安全标准或被认定为高风险产品”的 HTS Code 清单。
官方文件里也提醒：这份清单不是所有可能需要电子证书的 HS Code 全量集合，但 CPSC 和 CBP 会围绕这些 HTS Code 做重点识别和协同。
对我们亚马逊卖家来说，尤其是小白卖家，这个信号很明确：
所以在这次选品里，我会先把一些明显不适合小白测试的方向排除掉。
比如：
这不是说这些品类绝对不能做。
老卖家、有供应链、有检测资源、有合规团队，当然可以研究。
但如果你的目标是“首批 300 套、小白友好、两个月后能顺利上架”，那这些方向就不适合拿来做第一轮测试。
所以我会把这条规则写进 Codex 的选品提示词里：
这样做的好处是，Codex 在调用 Sorftime MCP 推荐产品时，就不会只看“市场机会”，而是会先把政策风险也纳入筛选条件。
CPSC/HTS 风险品类过滤表
第一步：用 Sorftime MCP 找产品方向
有了选品边界后，我会先调用 Sorftime MCP。
注意，这里不是让 AI 拍脑袋说“我觉得这个好卖”。
而是让它结合市场数据、产品趋势、竞争情况，先给我一批值得进一步验证的产品方向。
我给 Codex 的提示词大概是这样：
它理想的输出应该不是一段废话，而是一张能帮我决策的表。
比如：
我还会额外要求它加一列：
这里的重点不是立刻决定做哪个产品。
而是先把“我想选品”这个模糊想法，变成一组可以继续验证的候选方向。
Sorftime MCP 推荐产品方向截图
第二步：从推荐结果里选一个产品作为案例
Sorftime MCP 给出产品方向后，我不会全部去做。
AI 是建议，拍板还是要靠运营判断。
我会用下面几个标准再筛一轮：
1. 是否适合 300 套小批量测试？2. 是否不需要复杂认证？3. 是否轻小、低破损、好包装？4. 是否不是强季节性产品？5. 是否能在 1688 找到成熟供应链？6. 是否有一点差异化空间？7. 是否没有明显品牌同款和外观侵权风险？
最后，我会从 Sorftime 推荐的产品里，挑一个作为这篇文章的实操案例。
这次我最后选的是：
Sorftime 7 条标准筛选候选产品截图
第三步：用具体产品关键词，反查 Sorftime 和 1688 供应链
选定产品方向后，下一步不是马上去 Amazon 上架。
而是回到供应链。
因为一个产品有没有机会，不只看前台市场，还要看供应链能不能接住。
这里要承接上一步。
前面我们已经从 Sorftime 推荐结果里，筛出了一个更具体的产品方向。
这时候不要只做“英文翻中文”。
更好的做法是，把这个具体产品关键词再交给 Sorftime MCP，让它继续查这个产品相关的数据。
我要看的不是单个关键词，而是三类信息：
1. 这个产品在 Amazon US 有没有真实需求？2. 这个产品对应的 1688/SAP 供应链数据能不能找到？3. 有没有合适的候选供应商可以先拉出来对比？
我会这样问 Codex：
这一步的输出，我希望是两块。
第一块，是产品关键词和供应链搜索词。
因为同一个产品，在 Amazon 前台、Sorftime 数据里、1688 工厂端，叫法可能完全不一样。
它可能有：
-行业叫法
-工厂叫法
-材质叫法
-用途叫法
-同义词
-组合词
所以我会让 Codex 先输出一张关键词映射表：
第二块，是候选供应商列表。
如果 Sorftime 能通过供应链数据或 1688 关联数据找到合适供应商，我会让它先拉出至少 5 家。
表格可以这样：
这样做有两个好处。
第一，不是我自己去 1688 一家家盲搜，而是先让 Sorftime 根据产品关键词和供应链数据帮我缩小范围。
第二，后面调用供应商分析 Skill 时，就不是空手分析，而是已经有了一批候选供应商可以横向对比。
如果 Sorftime 暂时不能直接给出供应商，那也没关系。
至少它可以先帮我生成更准确的 1688 搜索词，再用这些词去 1688 MCP 或 1688 页面继续抓供应商。
Sorftime 反查 1688 候选供应商截图
第四步：调用供应商评估 Skill，筛选供应商并落到具体产品
通过 Sorftime 和 1688 线索拉出候选供应商后，下一步不是马上找客服问价。
我会先调用已经安装好的 Alibaba Supplier Evaluation 供应商评估 Skill。
这一步的目的，是把前面那批候选供应商做一次结构化筛选。
也就是说：
Sorftime/1688 拉出候选供应商 → 供应商评估 Skill 做综合评分 → 选出第一优先供应商 → 进入该供应商 1688 店铺 → 在店铺里挑出最适合作为首轮测试的具体产品这个流程很关键。
因为前面 Sorftime 找到的是“可能相关的供应商”，但我们真正要推进的是“某一家店铺里的某一个具体产品”。
我会让它从这些维度评估：
最后输出一份：
这份报告里，至少要包括：
1. 候选供应商列表2. 每家供应商的优缺点3. 价格 / MOQ / 交期对比4. 素材完整度对比5. 跨境配合度判断6. 风险提醒7. 推荐优先沟通的供应商8. 需要进一步确认的问题
报告出来以后，我不会只停留在“推荐某家供应商”。
我会继续做两件事：
第一，按报告结论选择第一优先供应商。
比如供应商评估 Skill 认为“东莞市桥头新盛胶垫制品厂”更适合做纱窗修补贴、圆形/方形补洞贴、模切定制这类产品，那我就先把它作为第一优先。
第二，进入这家供应商的 1688 店铺，在店铺里继续找具体产品。
因为同一个供应商店里可能有很多产品，不是每个都适合拿来做 Amazon 首款测试。
这里我会重点看：
-是否和前面选定的产品方向一致；
-是否价格适合首批 300 套测试；
-是否是基础款或套装款，方便后续包装差异化；
-是否材质、规格、图片信息相对完整；
-是否不明显踩儿童、玩具、电池、床垫、服装鞋类等高风险方向；
-是否适合后续用 1688 MCP 抓取完整产品数据。
最后，我会在店铺里挑出一个最适合作为案例的产品。
比如这次更适合先点进“纱窗修补贴”这类基础款，而不是优先选地漏贴、动物造型款或者胶卷类产品。
到这里，我们才算真正从“候选供应商”落到了“具体产品链接”。
下一步，就可以用 1688 MCP 抓这个具体产品的标题、价格、SKU、图片、视频、详情页和供应商信息。
这里有一个很重要的认知：
如果你只是贪便宜，后面可能会在质量、交期、包装、素材、售后上把省下来的钱全部亏回去。
供应商评估 Skill 到具体产品选择流程截图
第五步：用 1688 MCP 抓取商品页面数据
供应商筛完后，我会选一个更适合的商品链接，用 1688 MCP 抓取页面数据。
这一步很关键。
因为从这里开始，我们不再只是看一个链接，而是把 1688 页面变成一份结构化资料。
1688 MCP 理想情况下抓的不是“单个字段”，而是一组后面能继续复用的原始资料。
这个能力其实非常重要。
因为 1688 页面里真正有价值的东西，不只是标题和价格，还包括整页主图、详情图、规格图、SKU 信息、包装信息、阶梯价、起订量、店铺信息，甚至有些页面还会有产品视频。
如果这些内容都靠人工复制，一方面很慢，另一方面很容易漏。但如果 MCP 能把整个页面抓下来，再整理成一份相对专业的产品资料报告，后面写 Listing 文案、提炼卖点、规划主副图、做市场调研、做 IP 风险排查，都会轻松很多。
这里也补充一句：这个 1688 MCP 不是市面上现成的公开工具，是我自己根据这套亚马逊选品流程手搓出来的。所以你不一定能直接找到同款，但可以理解它背后的思路：把供应商页面从“网页信息”变成“后续运营可以复用的数据资产”。
然后整理成：
报告结构可以这样：
以前我们做这个动作，可能要手动复制标题、保存图片、整理详情页。
现在用 Codex + 1688 MCP，可以直接把页面数据拆出来，变成后续市场调研、Listing、图片设计、IP 风控都能继续使用的原始资料。
1688 MCP 抓取后生成的产品数据报告
这张图重点让读者看到：1688 MCP 抓完以后，页面不再只是一个商品链接，而是可以沉淀成“产品基础信息 + 变体 + 采购数据 + 素材清单”的结构化报告。
第六步：调用市场调研 Skill，基于 1688 数据做深度报告
到这里，我们已经有了一个具体产品。
也有了对应供应商、价格、规格、图片、视频、包装等数据。
接下来才是真正的市场判断。
这里不是让 Codex 凭空写一份“看起来很像报告”的内容。
更好的做法是：调用专门的亚马逊市场调研 Skill。
这个 Skill 可以把 1688 MCP 抓到的厂家数据作为供应链基础，再结合 Sorftime MCP 的市场大数据、Amazon 前台竞品数据，以及我们自己能拿到的关键词和广告数据，生成一份更完整的选品市场调研报告。
换句话说，这一步的逻辑是：
1688 供应链数据 → 市场调研 Skill → Sorftime MCP 大数据补充 → Amazon 竞品/关键词/CPC 数据补充 → 选品市场调研报告这里可以用到的数据包括：
-Sorftime MCP 市场数据
-Amazon 前台竞品数据
-亚马逊后台机会探测器
-ABA 品牌分析数据
-SIF MCP / 关键词数据
-核心关键词 CPC 竞价数据
-自己已有的广告数据或类目经验
如果你有后台数据，当然可以一起喂给 Codex。
如果暂时没有，也可以先用 Sorftime MCP 和公开数据跑一版初筛。
如果你手上还有 SIF MCP 或其他关键词工具导出的数据，也可以继续往里加。
尤其是核心关键词的 CPC 竞价，这个数据非常关键。
因为老板或者团队看选品报告时，不只关心“这个产品有没有需求”，还会关心：
如果核心词 CPC 已经很高，新品冷启动难度就会明显上升。
所以我建议市场调研报告里，单独加一个“关键词与广告成本预估”模块。
至少要看：
但要注意：
这份市场调研报告，我会重点看这些问题：
最后输出的不是一堆散乱数据，而是一份：
这里正文不需要把整份报告展开。
读者只要知道这份报告是怎么来的就够了：
1688 商品数据 → 市场调研 Skill → Sorftime 关键词/竞品/CPC 数据补充 → 生成 Amazon 选品市场调研报告比如这次，我基于 1688 MCP 抓到的商品数据，再补充 Sorftime 的关键词、竞品、价格带、CPC 和月销数据，先生成了一份完整的 Markdown 深度调研报告。
Markdown 市场调研报告总览
这份报告不是为了放在文章里让读者逐字看完。
它的作用是把几个关键维度先跑通：
这里有一个很重要的顺序：
先不要急着把它做成漂亮的 HTML 报告。
我会先把这份 Markdown 市场调研报告自己过一遍，重点检查：
-数据来源有没有写清楚；
-关键词和竞品有没有明显跑偏；
-利润测算有没有过度乐观；
-最终结论是不是能被前面的数据支撑。
如果这份基础报告本身没问题，再调用 HTML 报告 Skill，把它转换成适合给老板、合伙人或团队看的精美汇报版。
HTML 精美市场调研报告总览
这就是两种报告的区别：
所以这一步的重点不是“把报告做得很长”，而是让市场调研从一堆散乱信息，变成一份可以继续讨论、复核和汇报的决策材料。
第七步：做 IP 侵权和合规风险分析
市场看起来能做，不代表这个产品就能安全做。
尤其是从 1688 找货源时，有几个风险特别容易被忽略：
-供应商图片可能不是原创
-商品外观可能接近海外品牌
-详情页可能出现品牌词
-产品功能宣称可能不适合 Amazon
-图片叠字可能有违规表达
所以市场调研之后，我一定会接着调用 IP 风险分析 Skill。
因为前面 1688 MCP 已经抓到了标题、详情页、图片、视频、规格和卖点，这时候做 IP 排查会更完整。
这一步不用在正文里展开所有法律检索细节。
读者只要知道：Codex 会把前面两份报告接起来，继续生成一份 IP 风险初筛报告。
1688 商品数据 → Amazon 市场调研报告 → 竞品品牌词 / 外观相似度 / 敏感词 / 图片风险 → IP 风险排查与专利初筛报告这次生成的报告叫：
02_IP风险排查与专利分析.md
IP 风险排查与专利初筛报告摘要
它重点给下游 Listing、图片和广告环节划了几条红线：
这一步的价值不是“保证一定不侵权”。
更准确地说，它是在正式写 Listing 和做图片之前，先把明显会踩坑的词和视觉方向拦下来。
这里有两句话一定要记住：
第八步：生成最终产品开发决策报告
前面我们已经拿到了几份报告：
最后，我会让 Codex 把这些信息合并成一份总报告。
这份总报告叫：
它要回答的不是“这个产品看起来怎么样”，而是：
这一步我没有再单独写 Skill，而是直接把前面几份报告汇总成一份决策型报告：
03_产品开发综合决策报告.md
产品开发综合决策报告摘要
这份报告最重要的不是“内容多”，而是把结论收束成几个能执行的问题：
到这里，这个产品才算真正完成了第一轮选品调研。
整个流程跑下来，Codex 到底帮我解决了什么？
如果只看单点功能，你可能会觉得：
“这不就是让 AI 写报告吗？”
但真正跑完整个流程后，你会发现 Codex 的价值不在于写几段漂亮话。
它真正的价值是把原来分散在不同平台、不同表格、不同工具里的运营动作，串成一条连续工作流。
以前我们做一个新品调研，可能要在这些地方来回切换：
所以这一课跑下来的核心，不是“AI 替我判断一个产品能不能做”。
而是把这几份资料串起来：
对亚马逊卖家来说，这比单纯问 AI “这个产品能不能做”靠谱得多。
因为它不是一句结论，而是一套可以复盘、可以验证、可以继续迭代的决策流程。
写在最后
如果只看文章，可能会觉得这套流程有点长。
但真正跑过一遍你会发现：
后面我会继续用真实亚马逊业务场景，拆关键词库、Listing、图片、广告 Campaign、批量表和广告复盘。
另外，如果你已经在用 Codex，我非常建议你试一下“语音输入 + Codex”的组合。
很多运营思路其实不是一行一行打出来的，而是边想边说出来的。用语音输入把你的判断、顾虑、条件和补充信息连续说给 Codex，它更容易接住你的真实思路，这一点是纯键盘输入很难比的。
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