6 张为输出物示意(按真实产物版式重排),不是成品截图;换成真图时外框尺寸不变。
依赖工具
跑这个包之前,你手上得有什么。缺一样它就干不了活。
- Python 本机能跑 python3(敲一条命令,不会删改你的文件)
- 报表 / 导出 CSV 要你从平台后台导出一份 CSV 或 JSON 当输入
相似的技能
查看全部 →竞品拆解包
下架急救包(变狗 / 搜不到 / 受限商品)
欧盟合规包:上架前的四关自查(GPSR / PPWR / EPR / 欧代)
侵权自查与预警包
包含什么
- ✓ sample-scope — sample-scope:先量样本,再谈结论
- ✓ pain-cluster — pain-cluster:差评到底在骂什么
- ✓ motive-extract — motive-extract:买家到底为什么买
- ✓ action-plan — action-plan:从「知道了」到「改哪一行」
适合谁
- ✓ 需要在固定场景里稳定产出的人 (选品 / 运营)
- ✓ 已经有素材或成品图,缺「怎么组织」
- ✓ 想一次装好、反复复用,而不是每次重新描述
不适合
- – 想要全自动、连素材都不用准备
- – 只发一次、不打算复用
- – 需要平台专属的投放后台操作(那部分请人工做)
「用「评论挖掘包」帮我做一份网页,输入我先贴在下面。」
复制这句话发给你的 agent 即可开始关于这个技能
选品数据告诉你卖得怎么样,评论才告诉你为什么买、为什么退。把竞品 ASIN / 商品链接 / 导出的评论 CSV 变成四张可复算的表:差评痛点聚类(带逐字原文引用)、好评购买动机、未被满足的需求、逐行卖点改写与差评预防清单。四关离线、纯标准库、不联网,样本不足会直接说「样本不足」。
效果样例
真实输入 → 实际输出,未做美化# 一页汇总:评论挖到了什么、明天改什么 - 样本:706 条评论(差评 ≤3 星 506 条 / 好评 ≥4 星 200 条) - 平均星级:2.72 - 改写 profile:beauty-tool(类目覆盖只换措辞,不换阈值与证据) - 达到「未满足需求」阈值的痛点:2 类(阈值:频次≥3、占差评≥10%、严重度≥4) - 触发转折句(好评里也提)的:2 类 ## 先改这三行 listing 1. 【五点第 2 条】硬度与手感不符(证据:az-B00MZT4UEG-0010 az-B00MZT4UEG-0012 az-B00MZT4UEG-0092) - 现在:STIMULATES SCALP: Brushing your hair with boar bristles massages the scalp and stimulates blood flow - 建议(英文草稿):Bristle guide: this model is medium-firm for normal-to-thick hair. The close-up shows bristle length, density and tip finish; a softer model is available for fine hair. 2. 【图片/尺码表】气味、手感、外观(证据:az-B00MZT4UEG-0212 az-B00MZT4UEG-0225) - 现在:(现用 listing 里这一行是空的) - 建议(英文草稿):Close-ups of texture, finish and colour under natural light — no filter. 3. 【A+ 图文】效果看得见(证据:az-B00MZT4UEG-0209 az-B00MZT4UEG-0211) - 现在:(现用 listing 里这一行是空的) - 建议(英文草稿):Results timeline: what you should expect wee
rank,motive_id,label_zh,label_en,freq,share_of_positives,share_of_all,slot,quote_ids,sample_quote 1,sensory-detail,气味、手感、外观,Scent / texture / look,40,0.2000,0.0567,五点第 2 条 + 细节特写图,az-B00MZT4UEG-0212 az-B00MZT4UEG-0225,"It’s not too soft or too hard, it’s on point." 2,effect-visible,效果看得见,Visible results,29,0.1450,0.0411,五点第 1 条 + 前后对比/实测图,az-B00MZT4UEG-0209 az-B00MZT4UEG-0211,It is tiny but it works well for certain purposes. 3,price-anchor,价格锚点与性价比,Price anchor / value,17,0.0850,0.0241,五点第 5 条 + 组合装,az-B00MZT4UEG-0226 az-B00MZT4UEG-0260,"I received today this small hair brush, good for purse, very nice, good manufacture and good price, i received one day before that i expected." 4,scenario-use,具体使用场景,Use scenario,16,0.0800,0.0227,五点第 1 条 + 场景主图,az-B00MZT4UEG-0214 az-B00MZT4UEG-0228,"It will be fine for travel and those occasions when you want a brush, but are carrying a compact purse."
安装指引
三个 agent 各一栏;每栏都给一条「怎么算装上了」的验证动作,验不过就是没装上。Claude Code
.claude/skills/review-mining/
mkdir -p .claude/skills
unzip review-mining.zip -d .claude/skills/
怎么算装上了 新开一个会话,问它「列出你装了哪些 skills」——能看到这个包的名字就算装上了。
想全站可用就把 .claude/skills/ 换成 ~/.claude/skills/(对当前用户所有项目生效)。
Codex
~/.codex/skills/review-mining/
mkdir -p ~/.codex/skills
unzip review-mining.zip -d ~/.codex/skills/
怎么算装上了 新开一个 codex 会话,让它「列出可用 skills」——列表里有这个包的名字即生效。
Codex 只读 ~/.codex/skills/,不读项目目录;换机器要重新放一次。
Cursor
.cursor/rules/review-mining.mdc
mkdir -p .cursor/rules
cp review-mining/SKILL.md .cursor/rules/review-mining.mdc
怎么算装上了 在对话里 @ 这个规则文件名,问它「这个包的第一条硬规则是什么」——答得上来即加载成功。
Cursor 没有独立的 skills 目录:规则随项目走,换项目要再放一次(这是它和我们这里最不一样的地方)。
装不上怎么办一个终端都不想开:把 SKILL.md 全文贴进对话,效果一样,只是每次新会话要重新贴一次。
完整步骤与常见错误在包内 playbook.md;本站教程中心还有 下单与使用教程。
怎么用
4 步跑完,第一次大约 10 分钟-
1
准备 **环境**:Python 3.8+,只用标准库。不需要 pip、不需要 API key、不联网。 **数据**:四个关卡吃的都是同一张评论表,9 列: | 列 | 必填 | 说明 | |---|---|---| | `review_id` | 是 | 唯一编号,后三关引用它;没有就自己编号(如 `az-ASIN-0001`) | | `site` | 是 | `amazon` / `shopify` / `etsy` / `自建站` 等,原样保留 | | `asin` | 是 | Amazon 用 ASIN,独立站用 handle / product id | | `product` | 是 | 商品名(人类可读,用来按商品合并样本) | | `rating` | 是 | 1–5;`4.0` 也接受,`0`
-
2
装配 没有 shell 的用法:把 `skills/<name>/SKILL.md` 全文贴进对话,按里面的规则手工执行,产出自己写进 CSV——数字仍然可复算,只是慢。
-
3
触发顺序(为什么是这个顺序) 四关是**串行**的,前一关的产出是后一关的输入,顺序不能换: 1. **sample-scope**(先量样本)→ 决定后面所有结论的措辞强度。 因果:样本不足时,任何「多数买家」都是错的。所以第一关先算条数、ASIN、日期、评分分布,给出 `usable / thin / insufficient`。 反例(真实踩过):先聚类再回头看样本,写出「50% 的差评都骂缝线」——结果那 50% 只有 4 条评论,分母是 8。顺序反了就会这样。 2. **pain-cluster**(差评聚类)→ 决定 listing 改哪一行、预防做什么。 因果:频次 + 严重度是「先改哪里」的唯一依据;引用是给人复核用的,不是用来论证情绪。 反例:只挑最刺眼的一条差评改文案,结果那一条是竞争对手刷的(本包不判断真假,但 `sa
-
4
每关的输入输出与验收 | 关卡 | 输入 | 输出 | 验收标准(怎么算过) | 失败信号(怎么算没过) | |---|---|---|---|---| | sample-scope | `before/reviews.csv` | `sample-scope.md` / `.json` | 能在 md 里看到「结论 + 触发原因 + 商品分布 + 不能得出的结论」;`usable_rows` 与 CSV 行数对得上 | 缺列直接退出码 2;日期全坏 → `可用行数为 0` | | pain-cluster | `reviews.csv` + `pain-rules.json` | `pain-clusters.csv`、`quotes.csv`、`pain-clusters.md`、`pain-unmatched.csv` | 每
用户评价
只统计买过的人写的评价;我们不删改,也不凑数。这个包刚上架,还没有人留下评价。等有真实购买者评价后,这里会显示星级、文字和 1–5 星分布;在那之前评分显示「—」,不会拿假分数顶上。
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