KaloPilot 是一个 TikTok 电商数据助手技能，用于通过 KaloPilot AI 智能体查询 TikTok Shop 数据。它可访问 20 多个专用工具，覆盖商品、店铺、达人、视频、直播和类目，支持所有 TikTok Shop 区域，包括美国、英国、印尼、马来西亚、泰国、越南、菲律宾、新加坡、墨西哥、德国、意大利、法国、西班牙、巴西、日本。
用途 该技能适合需要查询 TikTok 电商市场数据的场景，例如商品榜单、销售趋势、价格分析、爆款商品、卖点分析、评论分析、以图搜相似商品；店铺排名、营收、商品结构、增长指标；达人表现、GMV、粉丝分析、合作数据、达人搜索；爆款商品视频、互动指标、转化分析、视频脚本提取；直播销售数据、观众指标、直播中商品表现；类目市场规模、增长趋势、竞争格局、关键词类目搜索；查看用户收藏的商品、店铺、达人、视频和视频脚本；粘贴 TikTok、KaloData、Shopee 或 Lazada 链接获取实体详情；KaloData 使用问题；会员与定价信息；以及跨维度查询，例如“美国美妆类目中哪些达人带来最多销售”。
主要能力 技能提供按维度划分的参考文件，用于查询详细工具参数、筛选和排序选项：商品对应 references/products.md，店铺对应 references/shops.md，达人对应 references/creators.md，视频对应 references/videos.md，直播对应 references/livestreams.md，类目对应 references/categories.md，收藏、URL 查询、FAQ、积分对应 references/utilities.md。只需读取与用户问题相关的参考文件。
使用方式 认证：Token 以纯文本形式存储在 ~/.kalopilot/token。首次请求若缺少 Token 会返回明确错误。获取 Token 的步骤：访问 kalodata.com/pilot 并登录；在侧边栏左下角点击 Connect OpenClaw（“Skill installation tutorial”）；在打开的 OpenClaw Integration Guide 对话框中，复制 Current Account Token 下的字符串，这是一长串十六进制字符，例如 89e7f60c...5be6b9；将 Token 粘贴回来并保存。保存命令为：mkdir -p ~/.kalopilot && echo -n "<token>" > ~/.kalopilot/token && chmod 600 ~/.kalopilot/token。检查是否已配置： [ -s ~/.kalopilot/token ] && echo "configured" || echo "missing"。若出现认证错误（401 / invalid token），可能是保存的 Token 过期，需按相同步骤获取新的 Current Account Token 并覆盖文件。
API 端点：技能使用异步提交加轮询流程。提交后立即返回 task_id，智能体在服务器上运行至完成。通过短请求轮询结果，不保持连接打开，因此无论分析耗时多久，都不会触发网关空闲超时。提交接口：POST https://www.kalodata.com/api/pilot/skill/ext/v1/chat/async/submit；结果接口：GET https://www.kalodata.com/api/pilot/skill/ext/v1/chat/async/result?task_id=<id>；请求头：Authorization: Bearer <token>。
发起请求：使用 scripts/pilot.sh 管理查询。脚本负责加载 Token、提交任务和轮询，无需后台进程或临时文件。响应时间按复杂度：简单查询（单维度查找，如“美国热门商品”）约 1 分钟；复杂查询（跨维度、诊断、对比）2–3 分钟；非常复杂（多步骤分析并生成报告）数分钟，无上限超时。
第一步提交查询：bash <skill-path>/scripts/pilot.sh query "<user question>"；带 task_id 的追问：bash <skill-path>/scripts/pilot.sh query "<user question>" "<task_id>"。这会立即返回 task_id（为下一步保存）。若积分不足或 Token 无效，会在此处立即返回错误。告知用户分析正在运行。
第二步轮询结果：根据查询复杂度轮询：简单查询首次轮询在 45 秒后；复杂查询首次轮询在 90 秒后；状态为 running 时每 30 秒轮询一次，直到状态变化。命令：bash <skill-path>/scripts/pilot.sh result。每次调用返回当前状态的 JSON。读取 data.status：running 表示仍在处理，等待后再次轮询；completed 表示结果字段（text、report 等）已填充，进行渲染；error 表示显示 data.error.message；cancelled 表示任务已取消。result 轮询第一步的同一 task_id；可传入显式 task_id 轮询特定任务。
多轮对话：首次请求返回 task_id。同一主题的追问应始终复用该 task_id，以便 KaloPilot 获得对话上下文，理解“第一个”或“和昨天对比”等指代。示例流程：第一条消息 {"query": "美国热门商品有哪些？"} → 响应包含 "task_id": "abc123"；追问 {"query": "第一名的销售趋势怎么样？", "task_id": "abc123"}；再次追问 {"query": "对比一下英国市场", "task_id": "abc123"}。当用户切换到明显不同的话题时，不带 task_id 重新开始。
响应格式：所有异步响应包裹在 { "success", "data", "message", "code" } 中，关注的字段位于 data 下。提交（query）示例：{ "success": true, "data": { "task_id": "abc123", "status": "submitted" } }。运行中轮询（result）示例：{ "success": true, "data": { "task_id": "abc123", "status": "running" } }。完成后轮询示例：{ "success": true, "data": { "task_id": "abc123", "status": "completed", "message_id": "456", "text": "The main analysis text...", "report": "# Detailed Report\n\n...", "report_url": "https://www.kalodata.com/...", "token_usage": {...}, "credits_consumed": 10 } }。
如何展示响应：仅在 data.status 为 completed 后渲染。从 data 中读取：显示 text 字段，这是主要分析；若 report 不为 null，也显示它（这是带表格和结构化数据的 Markdown 报告）；若 report_url 不为 null，显示为可点击链接，方便用户在浏览器中打开完整报告，例如“查看完整报告：[链接]”。关键：必须逐字复制 API 响应中的 report_url 值，绝不构造、猜测或伪造该 URL，因为 URL 中的 task_id 和 tool_call_id 参数是服务器生成的唯一值，无法推断。若响应中 report_url 缺失或为 null，则不显示任何链接。最后提及消耗的积分，例如“（消耗 10 积分）”。
错误响应：两种形态。请求被拒绝（如积分不足、Token 无效，由 query 返回）：success 为 false，带顶层 message 和 code。任务失败（由 result 返回）：data.status 为 error，带 data.error.message。常见情况：积分不足，告知用户需在 KaloData 充值；需要会员，转达消息，部分数据需要更高套餐；其他错误，直接显示错误消息。
适用场景与限制 用户问题可以是任意语言，KaloPilot 自动处理多语言查询。若查询模糊，按原样传递，KaloPilot 会提出澄清问题或做出合理默认。绝不要凭自身知识回答 TikTok 数据问题，始终通过 API 路由，只有 KaloPilot 拥有当前市场数据。绝不伪造数据。若 API 调用失败，如实说明。
示例查询：店铺诊断，KaloPilot 会自动拉取行业基准、对比头部竞品并输出诊断报告，例如“帮我诊断一下这个店铺 https://kalodata.com/shop/xxx，分析它的优劣势”；按价格带选品，查询多个价格档并对比，例如“美国 Beauty 类目 $20-50 和 $50-100 价格带分别有哪些爆款？对比一下各价格带的竞争格局”；视频脚本分析，从表现最佳的视频中提取脚本并附时间线拆解，例如“帮我提取美国 Pet Supplies 类目近7天收入最高的5个视频脚本，总结爆款套路”；达人发现，按特定条件查找达人，例如“帮我找美国 Beauty 类目粉丝10万-50万、互动率高的达人，按带货收入排序”；多轮深入，例如用户先问“英国市场 Electronics 类目近30天表现怎么样？”，再问“前三名的店铺分别是谁？详细对比一下”，再问“第一名的店铺用了哪些达人？分析达人结构”。