亚马逊的 75 字符标题新规眼看就要落地了。
等平台替我把标题改得面目全非，我有点坐不住。
既然迟早要改，干脆自己先下手。
于是，我做了一款 Amazon Listing 文案 Skill。
现在它已经开源了。

[url]https://github.com/xenosfeng-creator/MTL-skill[/url] 

所有内容输入输出都留存在本地，不需要登录，安全性拉满。
把标题压到 75 个字符很容易。
删掉哪些词，留下哪些词，删下来的信息该放去哪儿，这才麻烦。
核心关键词要保住，商品定位不能散，尺寸、材质、场景等次要信息还得迁到 Item Highlights、Bullets 或 Description 里。
最后还要检查一遍，标题虽然合规了，读起来会不会像一袋被硬塞进真空袋的词。
我做这款 Skill，就是想把整套判断接过去。
用户只需要把商品事实说清楚，它负责把信息放回该在的位置。
 
 
我给它做了四种模式
只想写或优化标题，就选 Title。
新品从零起盘，就选 Full Listing，一次生成标题、Item Highlights、五点、Description 和 Search Terms。
手里已经有 Listing，只想知道哪里有问题，就选 Audit。
有了点击、转化、搜索词和退货数据，准备改下一版，就选 Iteration。
 

 
四种模式都从同一个本地工作台进入。我用了荷青和暖橘的配色，尽量把一件容易让人头大的事，做得轻一点。
很多 Listing 工具一打开，就默认卖家已经想清楚了定位、证据链、关键词策略和实验变量。
现实往往是，产品在手里，资料散在几个表格和聊天记录里，脑子里只有一个模糊的感觉。
所以我把工作台里的字段都改成了日常问题。

• 谁最适合买？
• 他通常在什么情况下使用？
• 买它主要想解决什么问题？
• 他还会拿它和什么比较？
• 你想让买家怎么记住它？

 
这些问题填完，产品定位、买家场景和差异点也就慢慢浮出来了。
工具可以替你组织信息，但产品事实和判断仍然掌握在你手里。
如果系统给出的快速草稿不够准，可以直接改。
你改过的内容会被保留，不会在下一步突然消失。
关键词可以上传，也可以走 MCP
有卖家精灵或 SIF 的反查 ASIN 词表，可以直接上传 XLSX、XLSM 或 CSV。
没有词表也能正常生成。

本地已经配置了 SIF MCP 或 SellerSprite MCP 的话，也可以让它自动补充类目、竞品和关键词信息。

生成后，真正命中的词会按搜索量深浅高亮。
这样一眼就能看出，哪些词进了标题，哪些去了五点，哪些被放进 Search Terms，哪些因为错配被舍弃。
它不会拿搜索量最大的词硬往里塞。
词和商品不匹配，流量再大也只会把不合适的人带进来。
 
 
我随便找了一款产品跑了一遍
这次用的是一款带 LED 灯的婚礼背景纱帘。
我选择 Full Listing，填入站点、类目、产品名称和买家定位，再补上已有的商品事实。

资料不够全面也没关系，后面还有一个其他要求输入框，可以补充任何不适合塞进固定字段的信息。

 
点击提交以后，页面会直接启动本机 Codex 任务。
不用再回到聊天窗口重复发一遍需求。
 

 
然后等它跑。
虽然体感大概 1000 年～～～这个取决于你用的agent模型速度，5.6pro极高大概5-7分钟出结果。
国内会快非常多，workbuddy一分钟就能出结果（你别管大模型效果怎么样

好在页面会一直显示当前阶段和已用时间，也可以取消任务或者先返回首页。
任务仍在继续，稍后还能重新连接进度。

出来的不只是一篇文案
最终结果会直接显示在工作台里。
标题、Item Highlights、五点、Description 和 Search Terms 都会完整输出。
 

 
我还让它附了一份审核记录。
哪些信息缺失，哪些说法需要确认，哪些关键词被采用或舍弃，标题当前占了多少字符，都会写清楚。
 

 
 
 
AI 最容易让人产生一种错觉，文案写得顺，事实也应该没问题。
可 Listing 真正危险的地方，往往藏在一句看起来很顺的功效、认证或适用场景里。
成稿可以交给 AI，发布责任不能一起交出去。
所以它会检查占位符、重复 Bullet、缺失字段和未经支持的说法，也会把需要上架前确认的内容单独拎出来。
英文读起来费劲的话，下面还会附中文对照。
 

 
 
 
手滑返回也没关系
每次正式生成的结果都会保存成一份本地 Markdown。
同时还会留下一份结构化的 plan.json，方便后续审计和迭代。
 

 
误触返回，浏览器关了，聊天窗口找不到了，都不至于让刚才那轮结果凭空蒸发。
下次再改标题、看转化或处理退货问题，可以从保存下来的结果继续往前走。
它不该只帮你生成一次答案。
它应该把一套可以反复使用、可以检查、可以继续迭代的工作方法留在本地。
 
 
这款 Skill 面向 Codex、Claude Code 等通用 Agent 工具。
Title、Full Listing、Audit 和 Iteration 四种模式都已经放进去了，本地工作台、关键词高亮、MCP 数据路由和 Markdown 自动归档也都能用。

https://github.com/xenosfeng-creator/MTL-skill

如果你刚好在处理 75 字符标题，或者想给自己的 Listing 建一套可重复的写作流程，可以拿去试试。
具体安装方法也很简单，找任意一个agent，把这个链接丢进去就ok
而且开源也意味着你随时可以根据你的具体需求去修改这个skill，沉淀属于你自己的东西