优先 任务化方向建议选择评论 VOC 缺口法和关键词活跃商品数饱和度法，因为输入输出最结构化、排除规则清楚、适合第一版自动评分。TikTok Shop 两条方法可作为内容带货验证层，与 Amazon 需求侧方法形成交叉验证，但需要更严格的数据新鲜度与来源可信度标记。
本次新增 5 条与已入库标题和 sourceUrl 不重复的方法论，来源均为可访问 GitHub 项目。方法覆盖 Amazon 评论 VOC 缺口、Amazon 关键词活跃商品数饱和度、Amazon 搜索页多字段结构化筛选、TikTok Shop 达人-商品关系验证、TikTok Shop 店铺价格评分可得性筛选。每条方法均强调只输出方法框架、评分与复核边界，不推荐具体商品。
主要风险在于 GitHub 项目多为非官方实现，数据抓取稳定性、平台条款、字段准确性和反爬限制都需要复核；评论与关键词信号只能代表市场线索，不能替代利润、供应链、合规、IP 和履约判断。TikTok Shop 内容带货信号尤其容易受短期视频爆发影响，需要用时间窗口和人工复核降低误判。
下一天建议补充官方 TikTok Shop Academy 的商品合规、履约、达人合作和内容规则资料，并继续寻找 Amazon Seller University 中关于定价、库存、商品页 质量和类目限制的教程，把 GitHub 数据采集型方法与官方风险边界拼接成更稳的执行模板。