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Marco de estrategia y optimización de la Amazon Buy Box: análisis de factores de elegibilidad, precios competitivos, impacto de FBA vs FBM y tácticas para ganarla.
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Gestión de listados multi-marketplace: traducción, localización de precios y BIL (Build International Listings).
Constructor de Amazon Store — layouts de página, historia de marca, imágenes shoppable, generación de tráfico y optimización de conversión.
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Estrategia de generación de reseñas: Request a Review, emails de seguimiento, insert cards, Vine y programas de early reviewer.
Estrategia de bundling de productos: bundles virtuales, precios multi-pack, bundles de cross-sell y optimización del listing de bundles.
Monitoreo de precios en Amazon e inteligencia de pricing competitivo: seguimiento en tiempo real, análisis de Buy Box, detección de promociones y optimización de estrategia de pricing dinámico.
Evalúa y planifica la expansión a marketplaces de Amazon entre países, cubriendo demanda, economía, impuestos, cumplimiento, logística y localización; no sustituye asesoría legal, fiscal, aduanera o de certificación.
Calculadora universal de aranceles para vendedores de Amazon: calcula derechos de importación, landed cost e IVA/GST para cualquier ruta comercial, sin necesidad de API key.
Skill Rigor Setup para reproducir repos de deep learning basados en README: prepara un entorno conda conservador, rutas de checkpoints/datasets, hints de caché y notas de setup antes de cualquier ejecución.
Skill hoja de Rigor Improve/Rigor Explore para evidencia exploratoria acotada: validaciones en subconjunto, sweeps, búsqueda en GPU ociosa o transfer-learning rápido, con resúmenes sin sobreclamar en `explore_outputs/`.
Skill de implementación para trabajo exploratorio auditable de código en investigación de deep learning: transplante de módulos, adaptación de backbone o capas LoRA/adapter en rama aislada, con registros para rollback en explore_outputs/.
Slug de skill compatible con Rigor Explore para candidatos de investigación en deep learning potencialmente novedosos: exploración solo de candidatos sobre `current_research`, con comprensión auditable del repo y comparación justa.
Skill de solo lectura Rigor Analyze / Rigor Audit para repositorios de deep learning: entiende estructura, entrypoints y configs, y detecta patrones sospechosos sin modificar código ni ejecutar jobs pesados.
Skill Rigor Run para reproducir repos de deep learning centrados en el README: captura evidencia de un smoke test, inferencia o evaluación documentada en repro_outputs/, con notas de parches si cambian archivos.
Ayudante de Rigor Intake para reproducción de repos de deep learning basada en README: escanea el repo, extrae comandos documentados y clasifica candidatos de inferencia, evaluación y entrenamiento.
Skill Rigor Debug / Rigor Audit para investigación de deep learning: diagnóstico conservador ante tracebacks o fallos de entrenamiento, separando fixes de depuración de contribuciones de investigación.
Helper de Rigor Paper Context para reproducir repos de deep learning siguiendo el README, resolviendo un detalle puntual del paper cuando el README deja un vacío crítico y registrando conflictos.
Skill de Rigor Train para repositorios de investigación de deep learning: ejecuta de forma conservadora comandos de entrenamiento y registra evidencia estandarizada en train_outputs/.
Skill compatible con Rigor Reproduce para reproducción README-first de repos de deep learning: elige el objetivo mínimo confiable, coordina fases confiables y registra evidencia y desviaciones en `repro_outputs/`.
Búsqueda web programática con aislamiento de contexto: busca, filtra y extrae información sin llenar la ventana de contexto con HTML y ruido bruto.
Rastrea sitios web y extrae contenido de varias páginas mediante el CLI de Tavily, con control de profundidad/amplitud, filtrado de rutas e instrucciones semánticas, guardando cada página como markdown local.
