如何用 AI 查上市公司信息
「股票信息搜索」是「龙虾部署大师」技能市场中的金融资讯检索技能：它基于东方财富妙想搜索能力，按自然语言问句检索新闻、公告、研报、政策、交易规则和具体事件，筛选标题、关联证券和正文摘要，输出纯文本与原始 JSON，适合个股研究、板块主题和市场异动解释。 技能效果 查格力电器研报时，它把多家券商的评级、目标价和核心逻辑分维度列出，标注来源，并点出哪家下调了评级。 查资讯，怕的是又慢又不权威 金融资讯类问题对时效和来源都很敏感：大盘突然跳水要找原因，某只股票要看最新研报和机构观点，一条政策出来要弄清影响到哪些公司和板块。靠搜索引擎一条条翻，既慢又容易混入非权威来源；直接问大模型，它的知识可能停留在过去，引用过时信息反而误导判断。「股票信息搜索」要解决的，是让资讯检索走权威渠道，把新闻、公告、研报、政策一次问清，并保留可复核的原文。 一句问句，检索多类资讯 自然语言问句 新闻 研报 公告 政策 这个技能能帮你查到什么 它专注于"资讯"这一面，和查行情数字不同。检索范围上，可按自然语言问句检索金融新闻、研报、公告和政策解读；获取内容上，它通过东方财富官方 API 取回相关证券、标题和正文，并筛出正文摘要和结构化数据；输出形式上，同时保存纯文本结果与原始 JSON，便于引用、复核和归档。它适配个股、板块、宏观风险和综合市场事件的分析场景，能减少在时效性问题中引用过时或非权威来源的风险。 个股研究研报/机构观点 板块主题产业事件线索 市场异动政策/资金解释 宏观影响行业传导 用前须知 该技能需要在东方财富妙想 Skills 页面获取 API Key，并通过 MX_APIKEY 环境变量配置；它使用 Python 脚本请求 mkapi2.dfcfs.com，输出 txt 与 json 文件。它提供的是资讯检索与摘要整理，引用的内容请以原始来源为准，本身不构成投资建议。 怎么用它 用法是把要了解的事件、个股或主题用自然语言问出来，并要求标注来源。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "格力电器最近有什么研报，机构观点有没有变化，来源也标出来，维度分开看。" "今天大盘跳水的原因，优先看权威新闻、公告和交易所公开信息，口径写清。" "新能源车政策这两天的新消息，整理一下影响到哪些公司和板块走势，维度分开。" 它适合这些场景：投资研究时查询某只股票的最新研报、公告或机构观点；市场异动后检索政策、新闻和资金面的相关解释材料；板块主题分析时快速收集近期新闻和产业事件线索；以及宏观变量变化时检索对 A 股或行业公司的潜在影响。适用于金融研究员、投研助理、财经内容编辑和需要获取权威时效资讯的市场分析人员。 大家常问 上市公司公告为什么算权威信息，和普通新闻报道相比有什么不同？ 公告是公司依法履行信息披露义务发布的，内容经审核签字、对真实性承担法律责任，发布后不能随意撤改，错了须发更正公告。新闻是记者采编的二手报道，可随时修改、无证券法责任。所以公告可信度最高，新闻只能当线索，需用公告再核实。 研报、公告、财报这几类资料分别是什么意思，做个股研究时怎么区分着看？ 公告是公司随时发布的一手信息，告诉你"发生了什么"；财报是定期报告里的财务数据，核实"数据是多少"；研报是券商研究员的第三方解读，含评级目标价，参考"别人怎么看"。原则是先看事实（公告、财报）再看观点（研报），顺序不能反。 查同一家上市公司的信息时，为什么要交叉验证、关键数据应该以哪个口径为准？ 同一指标在不同渠道因提取口径、更新时差、二次加工而对不上，单一来源都可能出错，所以要多源比对。出现差异时追溯到交易所官网披露的原始财报为准，第三方数据须能对应到财报原文；跨期对比还要保持口径一致，比如净利润盯住归母、扣非。 招股说明书是什么，里面通常包含哪些可以用来了解一家公司的信息？ 招股说明书是公司首次公开发行时提交并公开的法律文件，是了解一家公司最全的单一资料。它涵盖公司基本信息与股权结构、主营业务与竞争地位、最近三年一期财务数据、风险因素、募集资金用途、管理层与分红政策，可据此判断公司做什么、赚不赚钱、有哪些风险。 想用上这个技能？ 「股票信息搜索」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
抖音热榜怎么采集？脚本抓 Top N 并整理排名和链接
「抖音热点趋势」是「龙虾部署大师」技能市场中的热点捕捉技能：它获取抖音热榜和热搜榜数据，覆盖热门视频、挑战赛、音乐等公开内容，通过技能目录内的 Node.js 脚本调用网页端公开接口，默认返回榜单前 50 条或指定 Top N，并把排名、标题、热度值、详情链接、封面图、标签和内容类型整理成可读榜单，保留可复制的纯文本链接便于归档转发。 技能效果 查抖音热榜时，它拉出当天前二十的标题和热度，整理成可直接用于选题会的清单。 追热点，慢半拍就没了 短视频选题高度依赖时效，而人工盯热榜有两个固有麻烦：一是热榜更新快，靠手动刷网页、逐条记标题和链接，等整理好热度可能已经回落；二是信息散，排名、热度值、标签、封面、内容类型分布在不同位置，凑成一份能用的简报既费时又容易漏项。结果是晨会或选题会上拿到的热点，要么不全，要么已经过了最佳跟进窗口。 抖音热榜（实时变动） #1 热门话题 · 热度 982w #2 挑战赛 · 热度 845w #3 热门音乐 · 热度 730w 手动抄 慢 + 漏 这个技能能拉到什么 它一次拉取一份整理好的抖音热点榜单。数据来源是抖音网页端的公开热榜与热搜榜，调用技能目录内的 Node.js 脚本完成，默认返回前 50 条，也可以指定只要 Top N。每条会解析出排名、标题、热度值、详情跳转链接、标签和内容类型；存在封面图时返回图片地址，便于预览整理。它还会把脚本结果格式化成可读榜单，而不是直接甩出原始接口数据，链接保留为可复制的纯文本，方便存档或转发。 简单说，它把"反复刷网页、手动抄热点"压缩成一次拉取就得到一份可直接用于选题会的清单。 公开热榜热搜 / 挑战 / 音乐 脚本拉取Top 50 / Top N 可读榜单 排名 / 热度 / 标签 链接 / 封面图 用前须知 该技能无需 API Key，但本地需要 Node.js 环境。数据来自抖音网页端公开接口，接口结构可能变化，频繁访问也可能触发平台风控，因此更适合按需查询而非高频轮询。 怎么用它 用法是把想看的榜单、数量和用途用自然语言说出来，它会拉好并整理成清单。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "查今天抖音热榜前二十，标题、热度和链接都要有，下午选题会用。" "现在抖音在热什么，挑适合美妆账号跟进的题目，给拍摄找切口。" "拉一下抖音热搜榜，按热度排序，有封面图的把图片链接也标出来。" 它适合这些场景：短视频团队查看当天热榜前十并快速筛选选题；品牌运营追踪热点标签和爆款话题、判断是否跟进；内容编辑收集热门标题、热度和链接用于晨会简报；以及舆情人员定期查看平台公开热搜的变化和热度排序。 大家常问 抖音热榜里说的「热度值」到底是什么意思？大概是怎么计算出来的？ 热度值是一个无量纲的综合评分，本质是把多维行为按权重合并：分享 > 评论 > 点赞，播放量通常做对数变换避免头部碾压，再乘以时间衰减（如半衰期）、互动率调节系数和跨圈层多样性加成，并对单用户重复互动做防刷降权，最终归一化输出。 抖音的「热榜」和「热搜榜」到底有什么区别？看选题的时候应该怎么区分着用？ 热榜按视频自身的播放量、互动量和增长速度排序，回答的是"哪些内容已经火了"；热搜榜按搜索量、搜索增长率和集中度排序，回答的是"用户在主动找什么"。成熟做法是热搜榜找方向、热榜验证方向：前者用于发现需求，后者用于确认可行性。 短视频选题里常说的「跟热点」和「蹭热点」是一回事吗？为什么有的跟得起来、有的反而翻车？ 不是一回事。跟热点是"热点为引子、内容为本体"，去掉热点你的内容仍然成立、还有长尾价值；蹭热点是"热点为目的、内容为包装"，热点冷掉内容就空。翻车多因关联度低、没有独特视角、或内容情绪与热点情绪方向脱节（如严肃事件配轻浮态度）。 怎么判断一个抖音热点值不值得跟？或者说一个热点的「持续性」一般看哪些信号？ 主要看四组信号：一是阶段，刷首页 10–15 条同款出现 0–1 次为萌芽期值得抢、3 次以上为饱和期不建议跟；二是承载力，能否衍生 3 种以上创作角度、有无二创和讨论空间；三是和账号方向的关联度，决定转粉率；四是 24 小时内能不能交付。 想用上这个技能？ 「抖音热点趋势」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
产品营销策略怎么做？定义客户画像和定位，规划发布赋能
「产品营销策略」是「龙虾部署大师」技能市场中的 PMM 工作框架技能：它围绕 ICP 定义、定位开发、竞争情报、产品发布、销售赋能和国际化 GTM，根据你提供的产品、目标市场、客户数据和竞品，输出定位声明、价值主张、买方画像、battlecard、发布计划和 PMM KPI，把产品叙事连接到市场进入与收入目标。 技能效果 给一个B2B SaaS重新做定位时，它先诊断现状，再定义理想客户画像和差异化卖点。 产品营销做不透，卡点在哪 产品营销（PMM）的难，往往不在写文案，而在上游的定位和叙事没立住。常见状况有三种：一是产品说不清自己属于哪个品类、和谁不一样，对外只剩一句口号；二是发布像放烟花，缺少节奏、资产和验证指标，热闹一阵就没下文；三是销售一遇到竞品就卡壳，没有可复用的话术和应对脚本。这些问题叠加，产品的价值传不到市场，也连不上收入目标。 定位模糊 不知道属于哪个品类、和谁不一样 发布无章 缺节奏、资产和验证指标 销售卡壳 遇竞品没有可复用话术 这个技能能帮你产出什么 它提供一套完整的 PMM 工作框架，把产品营销拆成可交付的几块。定位层面，它定义 ICP、买方画像、A/B/C/D 线索评分和验证指标，用定位方法论提炼品类、差异化和价值主张；竞争层面，它构建竞品分层、battlecard、胜负分析和异议回应脚本；落地层面，它规划产品发布、销售赋能、国际化市场进入和 PMM KPI。输入产品、目标市场、客户数据、竞品、发布层级或销售需求后，它能输出定位声明、价值主张、买方画像、battlecard、发布计划、销售材料结构和 KPI 验证标准。 产品营销策略 PMM 框架 定位 / ICP battlecard 发布计划 PMM KPI 它在方法上强调验证指标、月度节奏、销售实际使用率和置信度标注，因此产出的不只是漂亮的叙事，而是能被衡量、被销售真正用起来的材料。 用前须知 该技能无需 API Key 或安装依赖，输出基于你提供的客户、市场和竞品材料。材料越完整，定位与发布计划越贴合实际。若要做实时竞品监测，应结合外部搜索或 CRM 数据源。 怎么用它 用法是把产品信息和 PMM 需求用自然语言交给它，由它来补全框架。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "给这个 B2B 工具重新做定位，先定义 ICP 和卖点，别只写口号。" "新品下月发布，排一版 GTM 计划和销售物料重点，带发布节奏。" "对比这三个竞品，做一份销售能直接用的 battlecard，别写成论文。" 它适合这些场景：产品缺少清晰定位、需要从客户和竞品出发重写叙事；准备 Tier 1 或 Tier 2 发布、需要周计划、资产和指标；销售频繁遇到竞品、需要可复用的 battlecard 和 talk track；进入新国家或区域市场、需要本地化、渠道和预算优先级。它适用于产品营销经理、创始人、GTM 负责人、销售赋能团队，以及 B2B SaaS 或技术产品团队。 大家常问 在产品营销里，"定位"和"卖点"到底是什么关系？ 定位是战略，回答"用户凭什么记住你、为什么在同类中选你"，决定品类与差异化方向；卖点是战术，是支撑这个定位的具体差异化价值主张（USP）。定位先于卖点：先定方向，再从产品里挑出真实、相关、可感知的 3 至 5 个卖点来佐证它。没有定位的卖点是散沙，没有卖点的定位是空壳。 为什么 ICP（理想客户画像）不等于目标用户群？ 目标用户群回答"谁有可能买"，是一个宽泛圈层；ICP 回答"谁最值得优先卖"，是圈层里 LTV 高、决策短、复购口碑强的那一小撮。资源有限时必须做战略性放弃，按整个用户群均摊会让 messaging 谁都打不动。正确路径是先击穿 ICP 设计整套体验，再向外辐射更大目标用户群。 为什么产品 GTM 发布需要节奏和验证指标，而不是一次性宣发？ 用户认知是从"完全不知"到"持续使用"的渐进曲线，通常需 5 至 7 次触点才形成记忆，一次宣发最多让用户"听说过"。节奏负责分阶段推动认知，验证指标则在每段后回答继续做、调整做还是停不做，区分"没人知道"和"没人想要"。没有验证的 GTM 等于盲飞，预算容易整段错配。 销售用的 battlecard 和市场部写的竞品分析报告有什么区别？ 竞品分析报告是战略产出，10 页以上、季度更新，服务于产品方向与定价决策，回答"往哪个方向打"。Battlecard 是战术产出，1 至 2 页、按需更新，给一线销售用：一句话定位、核心威胁场景、我方差异化、异议处理与赢单策略，回答"眼前这一仗怎么打"。前者决定卖什么，后者决定怎么开口接招。 想用上这个技能？ 「产品营销策略」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
如何用 AI 做 Android 原生开发
「Android 原生开发」是「龙虾部署大师」技能市场中的工程指南技能：作用是按照 Kotlin、Jetpack Compose、Material Design 3 和 Gradle 的规范，从项目状态评估到业务代码实现全程把关。它会先确保 Gradle Wrapper、AndroidX、模块配置和 assembleDebug 构建可用，再进入开发，并在命名、空安全、协程线程、Compose 状态、资源命名、M3 色彩对比、触控尺寸和暗色主题等环节给出符合规范的写法。 技能效果 要搭 Kotlin+Compose 安卓项目时，它给出了完整目录结构，连同根级与 app 模块的 build.gradle.kts、Manifest 和 MainActivity 都写齐，并说明各文件作用。 原生安卓开发，时间都耗在哪些坑上 原生安卓开发真正费时的部分，往往不在业务逻辑，而在工程地基与平台规范上。一个新项目从空目录起步，Gradle Wrapper、AndroidX、Manifest、资源目录要逐项配齐，任何一处缺漏都会让首次 assembleDebug 失败；进入 Compose 后，状态管理、生命周期、协程线程切换稍有不慎就引发重组异常或线程错误；临到上线，又要回头补 Material Design 3 的色彩对比、触控目标尺寸、暗色主题和无障碍这些容易被忽略的细节。问题分散在构建、编码、审查三个阶段，每一段都可能卡住进度。 工程地基 Gradle / AndroidX Compose 编码 状态 / 协程 规范审查 M3 / 无障碍 任一环节卡住都会拖慢整体进度 这个技能能帮你管住什么 它把原生安卓开发的全链路当作一套有先后的工程流程来管。第一步是项目状态评估：判断当前结构，补齐 Gradle、AndroidX、Manifest 和资源配置，确保 assembleDebug 能先跑通，再进业务代码。第二步是编码规范：在 Kotlin 命名、空安全、协程线程、可见性、日志和服务端响应模型上给出一致写法。第三步是 Compose 实现：处理状态管理、Composable 调用和生命周期用法。第四步是质量审查：按 Material Design 3、无障碍、性能和构建错误清单逐项核对。 ① 评估结构 · 补齐 Gradle / AndroidX / Manifest ② Kotlin 规范 · 空安全 / 协程线程 / 日志 ③ Compose 状态管理与生命周期 ④ M3 / 无障碍 / 性能清单审查 用前须知 该技能支持 macOS 与 Windows，无需 API Key，但需要本机具备 Android Studio、JDK 17、Android SDK 和 Gradle Wrapper。Windows 下使用 gradlew 或 .\gradlew 执行构建；国内网络环境建议先配置 Maven 与 Gradle 镜像，否则依赖下载可能受阻。 怎么用它 用法是把开发目标和当前项目状态用自然语言交给它，由它判断该从评估、编码还是审查切入。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "从空目录建一个用 Kotlin 和 Compose 的安卓项目，先保证能正常打包。" "这个 Gradle 构建失败了，按 Windows 环境帮我排查依赖、镜像和缓存问题。" "给登录页做一套 Material 3 界面，顺手检查无障碍和暗色模式，定位报错。" 它适合这些场景：在空目录中初始化原生项目并先确保 assembleDebug 通过；已有 Compose 项目构建失败、需要定位依赖、资源或语法问题；开发移动端界面时要符合 M3、触控目标和无障碍要求；为不同环境配置 product flavors、BuildConfig 和调试发布构建。 大家常问 为什么 Android 原生项目要先让 assembleDebug 跑通再写业务代码？ assembleDebug 走的是从 AAPT2 资源编译、kotlinc/javac、D8 到 debug.keystore 签名和 zipalign 的完整构建管线。这一步先跑通，意味着 Gradle 配置、AndroidX 依赖、Manifest 与资源目录都没问题，业务代码才能被打成可装到设备上的 APK；否则 ViewModel、协程和生命周期写得再多也无法在真机上验证。 Jetpack Compose 是什么？它和传统 Android View 体系在编程模型上的区别是什么？ Compose 是 Android 官方的声明式 UI 工具包，用纯 Kotlin 函数描述界面，靠 mutableStateOf 与重组自动驱动 UI 更新；传统 View 体系是命令式，先在 XML 里布好布局，再用 findViewById 在代码里手动 setText、setVisibility 同步状态。Compose 把"状态→UI"的映射交给运行时，开发者只需描述界面应是什么样子。 assembleDebug 和 assembleRelease 的区别是什么？ assembleDebug 用 SDK 自带的 debug.keystore 自动签名，不开 R8 混淆和压缩，Manifest 里 debuggable=true，产物大但便于断点调试；assembleRelease 需配置正式签名，默认开 R8 做树摇、混淆与内联，生成 mapping.txt，产物更小、debuggable=false，是可上架 Google Play 的版本。 国内做 Android 原生开发为什么通常要配置 Maven 和 Gradle 镜像？ Gradle 构建要从 services.gradle.org 拉发行版 ZIP、从 dl.google.com 拉 AGP、从 repo1.maven.org 拉 Maven Central 依赖，三处都在海外。一个中型项目动辄上百个传递依赖，每条都要一次跨海 HTTP 请求，丢包和延迟容易累积超时；换上国内 Maven 与 Gradle 镜像，把流量切到国内反向代理与缓存节点，依赖解析就稳了。 想用上这个技能？ 「Android 原生开发」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
亚马逊关键词排名怎么采集？自然位广告位一键导表
「亚马逊排名采集」是「龙虾部署大师」技能市场中的关键词排名采集技能：给定关键词、站点和页数，它把亚马逊搜索结果页中的自然位、广告位（Sponsored）、品牌精选位，连同 ASIN、标题、价格、页码位置，一次性整理成结构化数据，替代人工逐页翻查与抄录。 技能效果 查询「无线鼠标」在美国站的排名时，它区分了自然位与广告位，并把上榜商品的价格、评分、评论数，连同该关键词的整体搜索量一并整理了出来。 人工盯排名，问题出在哪 关键词排名监控是亚马逊运营中高频且重复的工作，但人工翻查搜索结果页有三个固有问题：翻页慢，几十个词要耗去大半天；口径不稳，每次统计的页数、是否计入广告位不一致，数据难以纵向对比；广告位与自然位在结果页中混排，肉眼区分容易出错。这三点叠加，导致排名数据既费时又不可靠。 搜索：无线鼠标（混排，难分） 商品 A 广告位 · Sponsored 商品 B 广告位 · Sponsored 商品 C 自然位 · 第 1 位 自然位 · 第 2 位 … 这个技能能帮你拿到什么 一次采集会返回三类核心数据：一是位置标注，将自然位、广告位（Sponsored）和品牌精选位分开标清，免去人工判断每条结果是付费还是自然排名；二是商品身份与价格，包括 ASIN、标题、价格及其所在的页码位置；三是多站点与邮编维度，支持美国、日本、英国、德国等站点，并可按邮编查看本地化排名。 这些字段把"搜索结果页里散落、且容易看错的排名信息"转化为可直接分析的结构化数据。多站点与邮编维度对区域化投放尤其有价值：同一关键词在不同邮编下的结果可能不同，按邮编采集能反映本地化的真实排名。 关键词 + 站点 + 看几页 亚马逊排名采集 结构化字段 自然位 / 广告位 ASIN / 价格 / 页码 导出表格 针对不同的监控需求，它提供三种采集模式： 采集模式适用场景 单关键词盯一个核心词的排名变化，最轻量，适合每天例行查同一个词 批量关键词一次跑完一批词或一批 ASIN，适合做周报、监控一整组关键词 HTML 片段解析页面采集被反爬限制时，把商品 HTML 片段交给它离线解析兜底 怎么用它 用法就是用自然语言把采集目标（关键词、站点、看几页）说清楚，无需记参数，也不用手动选模式。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "查无线鼠标在美国站前三页的自然位和广告位，顺带记录价格。" "把这批关键词下我的 ASIN 排名都跑一遍，保留页码、日期和广告位标记，导成表格。" "日本站这几个词的前两页竞品排名拉一份，按邮编看本地化结果。" 它适合这些场景：盯自有 ASIN 的自然位与广告位是否下滑，以便及时排查、调整投放；批量比较多个关键词的竞品排名，判断哪些词竞争更激烈、值不值得抢；抓取特定站点前几页的商品与价格，作为选品分析或广告投放的原始输入。 大家常问 亚马逊搜索结果里的自然位和广告位怎么区分？关键词排名一般怎么查？ 带「Sponsored」标识的是广告位、无标识的是自然位，两者各自从第 1 位独立计排。查某个关键词下的排名，用「亚马逊排名采集」给定关键词与站点即可，它会自动区分自然位与广告位，并返回 ASIN、价格、页码位置（如 1—3 表示第 1 页第 3 位）。 亚马逊关键词的自然排名为什么会突然下滑、甚至整个掉出搜索结果？ 排名大幅下滑常见于近期转化率或销量下降、差评与退货率上升、竞品上新挤占首页坑位，或自身改了标题/主图触发重新索引；完全掉出搜索则多为 Listing 被禁显（Suppressed）、变体关系断开或账号降权。波动通常 24–72 小时恢复，超过 7 天就要逐项排查账户状况与分类节点。 为什么同一个关键词，换个邮编或站点，亚马逊的搜索排名会不一样？ 亚马逊按收货邮编做"本地化排名"，核心是履约能力优先：邮编决定 FBA 就近发货的配送时效（EDD）、FBM 卖家的区域配送设置，以及含税价与合规屏蔽。距离 FC 越近、EDD 越短的商品权重越高，所以同一关键词换邮编、换站点，结果可能差别很大。 亚马逊的关键词排名和类目排名（BSR）有什么区别？ 关键词排名是某搜索词下结果页中的位置，反映"搜得到搜不到"的搜索可见度，可用广告和 Listing 优化主动干预；类目排名（BSR）是类目内按近期销量滚动计算的名次，反映"卖得好不好"，只能靠真实销量改善。二者是曝光与转化的关系。 想用上这个技能？ 「亚马逊排名采集」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
怎么用AI查航班动态
「飞常准航班查询」是「龙虾部署大师」技能市场中的航班动态查询技能：作用是基于飞常准官方接口，查询实时航班动态和两个机场之间的航班列表——它识别你是要查某条航班的实时状态，还是查某日某起降机场之间有哪些航班，再把结果整理成表格或简洁说明，展示航班号、航司、计划与实际起降、机型、准点率、延误原因和当前位置等关键信息。 技能效果 查一条航班时，它用一个示例航班展示能拿到的字段——航班号、计划与实际起降、状态、航站楼等及返回格式。 查个航班状态，为什么总要来回切好几个地方 麻烦在于信息分散且口径不一。临出行或接送人时常遇到三种情况：一是动态查得零碎，航班是否延误、实际几点落地、停哪个航站楼，往往要在好几个页面里翻；二是按城市找航班费劲，只知道"深圳到西安明早"，却要先查机场代码、再逐个比对班次和准点率；三是要整理给别人看时格式杂乱，客服或差旅人员把计划起降和当前状态汇总成一张清楚的表，靠手抄又慢又容易错。基于官方民航数据、一次问清，才省去这些来回。 一条航班，关键状态一次看清 出发 计划 / 实际 航站楼 ✈ 在途 / 准点率 到达 实际落地 延误原因 这个技能能帮你查到什么 它把航班查询统一到官方数据上，分两种意图自动处理。给出一个航班号时，它返回该航班的实时动态；给出某日和起降机场（或城市）时，它返回这两地之间的航班列表。它会先把城市名映射成常用机场代码、补全查询参数，再调用官方接口取数，最后把返回的 JSON 整理成表格或简洁的状态摘要。展示的字段包括航班号、航司、计划起降时间、实际状态、机型、准点率、延误原因和当前位置，让"延误了吗、几点落地、停哪个航站楼"这类问题一次说清。 说出查询意图 航班号 / 城市+日期 补全机场代码 映射 + 取官方数据 整理 JSON 表格 / 状态摘要 关键 状态 用前须知 该技能需要 Node.js 运行环境和飞常准的 VARIFLIGHT_API_KEY，可参考 .env.example 配置好 VARIFLIGHT_API_KEY 后再运行查询脚本。它的数据来自官方民航接口，建议以官方公布信息为准；航班状态实时变动，出行前请以航司和机场的最新通知为准。 怎么用它 用法是把航班号或出发到达城市和日期用自然语言说清楚，它会判断意图、补全参数并取数。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "查今天 CA1202 的实时状态，起飞延误、落地时间和航站楼都要看。" "深圳到西安明早有哪些航班，按起飞时间排，准点率也放进表格。" "看一下 CZ3101 今天到没到，如果延误就把原因和实际落地时间说清楚。" 它适合这些场景：旅客想查某个航班今天是否延误、取消、起飞或到达；出行规划时想看指定城市或机场之间某日有哪些航班；客服或差旅人员要快速整理一批航班的计划起降和当前状态；以及只提供城市名、需要自动映射机场代码并补全查询参数的情况。 大家常问 航班状态显示"前方起飞"和"已起飞"在含义上有什么区别？ "已起飞"指你预订的这班飞机已经离开出发机场地面；"前方起飞"指执行你这班航班的飞机（同一机尾号）正在执行上一段航程，已经从上一个机场起飞、但还没飞到你所在机场。前者是你这班的最终确认，后者只表示"飞机在路上、还要等"。 同一个航班号在不同来源看到的状态为什么会对不上？ 因为多个独立系统在描述同一架飞机的不同侧面：空管看的是"是否已获放行许可"，机场运控看的是"是否已关舱门、推出"，ADS-B 信号源看的是"是否已离地"。同一个"延误"标签，在不同来源指向的事件阶段不同，加上各系统更新延迟不一致，自然会对不上。 航班动态里的 ETD 和 ETA 为什么会一直跳变？ ETD 和 ETA 是预估值，由前序航班实际起降、空域流量管制、目的地气象、地面保障进度等多源数据实时融合算出。任何一项变化都会让推算起点改变，所以本质上是一个随新证据不断收敛的概率值，而不是固定时刻——每次跳变都意味着系统拿到了新信息并修正了预测。 想用上这个技能？ 「飞常准航班查询」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
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