为什么要搭建选品分析工作流
手动分析一个品需要 30-60 分钟：查趋势、看竞品、算利润、查合规……每次都要重复操作。搭建自动化工作流后，你只需要输入一个商品关键词或链接，工作流会自动完成所有分析步骤，输出一份结构化的评估报告。
本教程将分别介绍使用 Dify 和 n8n 两种平台搭建工作流的方法。Dify 适合 AI 驱动的分析场景，上手更简单；n8n 适合需要对接多个外部 API 的复杂流程，灵活度更高。
💡 选哪个？如果你是纯小白，选 Dify — 可视化拖拽、内置 AI 模型、5 分钟就能跑起来。如果你有一定技术基础、需要精细控制每个步骤，选 n8n — 节点更丰富、支持自定义代码、社区模板多。
工作流整体架构
无论用哪个平台，工作流的核心逻辑是一样的，共 5 个阶段，对应选品五步法：
- •阶段 1：输入 — 用户输入商品关键词或链接，作为工作流的起点
- •阶段 2：市场调研 — 调用 Google Trends API / 平台搜索接口，获取搜索趋势和市场需求数据
- •阶段 3：竞品分析 — 抓取平台搜索结果，分析竞品数量、评分分布、价格区间
- •阶段 4：利润测算 — 根据 1688 采购价 + 运费 + 佣金，自动计算利润率
- •阶段 5：AI 综合评估 — 将以上数据汇总，由 AI 模型给出综合评分、风险提示和行动建议
方案一：Dify 工作流搭建（推荐新手）
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，内置工作流编排功能。你不需要写代码，通过拖拽节点就能搭建完整的分析流程。
搭建步骤如下：
- •Step 1：注册 Dify 账号（https://cloud.dify.ai），进入「工作室」页面，点击「创建应用」→ 选择「工作流」类型
- •Step 2：添加「开始」节点，定义输入变量：product_keyword（商品关键词，string 类型）、target_platform（目标平台，string 类型，默认值 "amazon"）、target_country（目标国家，string 类型，默认值 "US"）
- •Step 3：添加「HTTP 请求」节点（命名为"趋势查询"），请求 Google Trends API。URL 填 https://www.google.com/trends/api/widgetdata/multiline，参数包含 keyword 和 geo。解析返回的 interest_over_time 数据，计算近 12 个月的趋势斜率
- •Step 4：添加「HTTP 请求」节点（命名为"竞品查询"），请求目标平台搜索 API。以 Amazon 为例，使用 Rainforest API（https://api.rainforestapi.com/request）或 ScraperAPI，传入 keyword 和 marketplace 参数。提取搜索结果数量、前 20 条的评分和价格
- •Step 5：添加「代码执行」节点（命名为"利润计算"），编写 Python 脚本：输入采购成本（从 1688 API 获取或手动输入）、运费（根据重量查费率表）、平台佣金率，输出利润率 = (售价 - 总成本) / 售价 × 100%
- •Step 6：添加「LLM」节点（命名为"AI 综合评估"），选择模型（推荐 DeepSeek 或 GPT-4o-mini），编写 System Prompt 将前面所有数据整合，要求 AI 输出：综合评分（0-100）、是否推荐、风险等级（低/中/高）、具体建议
- •Step 7：添加「结束」节点，输出格式化的评估报告（Markdown 格式）
⚠️ API 配置提示：Google Trends 没有官方 API，需要使用第三方封装（如 pytrends 或 SerpApi）。Amazon 数据推荐使用 Rainforest API（付费，$50/月起）或免费的 Keepa API。1688 数据可通过阿里巴巴开放平台获取。
Dify 的 LLM Prompt 参考
AI 综合评估节点的 System Prompt 是整个工作流的核心，以下是一个经过验证的 Prompt 模板：
System Prompt 模板：
你是一位跨境电商选品分析专家。请根据以下数据，对商品进行全面评估。
## 输入数据
- 商品关键词：{{product_keyword}}
- 目标平台：{{target_platform}}
- 目标国家：{{target_country}}
- 搜索趋势（12个月）：{{trend_data}}
- 竞品数量：{{competitor_count}}
- 竞品平均评分：{{avg_rating}}
- 竞品平均价格：{{avg_price}}
- 预估利润率：{{profit_rate}}%
## 输出要求
请用以下 JSON 格式输出评估结果：
{
"score": <0-100的综合评分>,
"recommendation": "<推荐/谨慎/放弃>",
"risk_level": "<低/中/高>",
"demand_score": "<需求评分0-10>",
"competition_score": "<竞争评分0-10，越高竞争越低>",
"profit_score": "<利润评分0-10>",
"suggestions": ["<建议1>", "<建议2>", "<建议3>"],
"summary": "<一句话总结>"
}
方案二：n8n 工作流搭建（推荐进阶用户）
n8n 是一个开源的工作流自动化工具，节点更丰富，支持自定义代码，适合需要精细控制的场景。
搭建步骤如下：
- •Step 1：安装 n8n（npx n8n 或 Docker 部署），访问 localhost:5678 打开控制台
- •Step 2：创建新工作流，添加「Webhook」触发节点，设置 POST 接收商品关键词和目标平台参数
- •Step 3：添加「HTTP Request」节点调用 SerpApi 的 Google Trends 接口（https://serpapi.com/search?engine=google_trends），获取搜索量趋势数据。添加「Function」节点计算趋势斜率：用最近 3 个月均值除以 12 个月均值，> 1.2 为上升，< 0.8 为下降
- •Step 4：添加「HTTP Request」节点调用 Amazon Product API 或 Rainforest API，获取搜索结果。添加「Function」节点提取：搜索结果总数、前 20 条的平均评分、价格中位数、Review 数量分布
- •Step 5：添加「HTTP Request」节点调用 1688 API（alibaba.trade.product.search），获取采购价格。添加「Function」节点计算利润率，公式：profit_rate = (sell_price - cost - shipping - commission) / sell_price * 100
- •Step 6：添加「OpenAI」节点（或「HTTP Request」调用 DeepSeek API），将前面所有节点的输出拼接为 Prompt，发送给 AI 模型进行综合评估
- •Step 7：添加「Respond to Webhook」节点，返回 JSON 格式的评估报告。也可以添加「Send Email」节点，将报告发送到你的邮箱
💡 n8n 进阶技巧：可以添加「Switch」节点根据利润率自动分流 — 利润率 > 25% 走「深度分析」分支（额外查询历史销量、广告竞争度），利润率 < 15% 直接输出「不推荐」，节省 API 调用成本。
n8n 的 Function 节点代码示例
利润计算节点的 JavaScript 代码：
// n8n Function 节点 - 利润计算
const items = $input.all();
const item = items[0].json;
const cost = item.cost_cny || 30; // 采购成本
const shipping = item.shipping_cny || 5; // 运费
const sellPriceUSD = item.sell_price || 9.99;
const exchangeRate = 7.24;
const commissionRate = 0.15; // Amazon 佣金
const adRate = 0.10; // 广告费率
const sellPriceCNY = sellPriceUSD * exchangeRate;
const commission = sellPriceCNY * commissionRate;
const adCost = sellPriceCNY * adRate;
const totalCost = cost + shipping + commission + adCost;
const profit = sellPriceCNY - totalCost;
const profitRate = (profit / sellPriceCNY) * 100;
return [{
json: {
...item,
sell_price_cny: sellPriceCNY.toFixed(1),
total_cost: totalCost.toFixed(1),
profit: profit.toFixed(1),
profit_rate: profitRate.toFixed(1),
verdict: profitRate >= 25 ? "推荐" : profitRate >= 15 ? "谨慎" : "放弃"
}
}];
接入本项目的仪表盘
搭建好工作流后，可以将它与本项目的电商数据大屏集成。在 Dashboard 的「选品」按钮（底部工具栏的 + 按钮）中输入商品链接，后端 API 会调用你的工作流接口，将分析结果展示在页面上。
集成方法：修改 src/app/api/product/analyze/route.ts，将原有的分析逻辑替换为调用你的 Dify/n8n 工作流 API。Dify 提供了开箱即用的 API 端点，n8n 的 Webhook 节点也会生成一个可调用的 URL。
- •Dify 集成：在 route.ts 中调用 https://api.dify.ai/v1/workflows/run，传入 inputs 参数，Authorization 头填入你的 Dify API Key
- •n8n 集成：在 route.ts 中调用你的 n8n Webhook URL（如 http://your-n8n:5678/webhook/product-analyze），POST 传入商品数据
- •结果展示：工作流返回的 JSON 数据会自动映射到项目的 ProductAnalysisResult 类型，在页面上展示评分、建议和风险等级
成本与优化建议
运行一次完整的选品分析工作流，主要成本来自 API 调用。以下是各项费用参考和优化建议：
- •AI 模型调用：DeepSeek 约 ¥0.01/次，GPT-4o-mini 约 ¥0.05/次 — 建议用 DeepSeek 做初筛，GPT-4o 做深度分析
- •Amazon 数据 API：Rainforest $50/月（1000 次请求）— 可以用免费的 Keepa API 替代，但数据更新较慢
- •Google Trends：SerpApi $50/月（5000 次搜索）— 可以用开源的 pytrends 库自行部署，但需要处理反爬
- •1688 数据：阿里巴巴开放平台免费额度足够个人使用 — 关注 QPS 限制即可
- •优化策略：先用免费数据（Google Trends + 1688）做初筛，通过初筛的品再调用付费 API 做深度分析，可以节省 70% 的 API 费用