Una publicación de r/dropshipping preguntó qué herramientas de inteligencia artificial encuentran productos ganadores. El descubrimiento multiplataforma supera a las herramientas exclusivas de Amazon cuando los ganadores se reparten entre Walmart y TikTok Shop. Este tutorial construye el anotador respaldado por Scavio.
Requisitos previos
- Python 3.10+
- Clave API de Scavio
- Una clave API de LLM
Guia paso a paso
Paso 1: Definir categorías de semillas
Nichos en los que vendes.
Python
CATEGORIES = ['home fitness equipment under $50', 'eco-friendly kitchen gadgets', 'phone accessories trending']Paso 2: Tire de Amazon + Walmart por categoría
Descubrimiento entre mercados.
Python
import os, requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def cross(c):
a = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/amazon/search', headers=H, json={'query': c}).json()
w = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/walmart/search', headers=H, json={'query': c}).json()
return a, wPaso 3: Señal de demanda de Reddit
r/dropshipping, r/Flipping, suscriptores de nicho.
Python
def demand(c):
return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', headers=H, json={'query': f'{c} winning product 2026'}).json()Paso 4: Puntuación de LLM
Pase a cada candidato a un LLM con rúbrica.
Text
# Rubric: margin, demand, competition, ship-speed, returns risk.
# Prompt: 'Score 0-100, justify in 1 sentence.'Paso 5: Clasificación y superficie top 10
Correo electrónico diario a las 9 a. m. con los mejores candidatos.
Text
# Cron daily; output to email or Sheets.Ejemplo en Python
Python
# 3 categories × 3 calls each = 9 credits/day = ~$0.04/day = $1.20/mo Scavio.
# LLM scoring on Groq Llama-3 at ~$0.10/day.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same in TS.Salida esperada
JSON
Daily ranked list of 10 cross-platform product candidates with margin, demand, and competition scores. Beats Amazon-only tools by surfacing Walmart and Reddit-flagged winners.