Clawec Amazon Review Analysis

亚马逊客户评论分析

何时使用本技能

在用户已收集买家评论原文/摘录/表格导出时，需要系统化提炼优点与问题、挖掘可写进 Listing / A+ / 客服话术的卖点、并给出可执行的改进方向以支持转化率与复购（销量受多因素影响，文案与产品迭代仅为其中一环）。

输入项（与表单一致）

| 字段 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | 买家评论消息 | 是 | 可多条粘贴：星级、标题、正文、变体（颜色/尺寸）等；可含中/英/混写。若含姓名、地址等隐私，分析时应脱敏引用或概括而不复制。 |

一键粘贴模板：

买家评论消息（必填）：

若评论条数过多，可按时间或星级抽样粘贴，并在说明里标注样本偏倚（如仅 1–2 星）。

核心目标

1. 优缺点：基于重复出现的事实与情绪，归纳产品/物流/包装/说明书/售后等维度；区分「偶发个例」与「高频模式」。
2. 销售亮点：从好评与中性评中抽取可验证的卖点（须避免夸大、与评论证据不符的断言）；标注适合标题 / 五点 / 描述 / 图中文案 / A+ 的用法建议。
3. 风险与合规：识别可能触发退款、差评、合规投诉的表述（如安全、尺寸不符、气味）；提示是否在 Listing 中需更清晰的规格或预期管理。

硬性输出要求

• 禁止编造不存在的评论内容；未在给定文本中出现的结论须标为假设或需补数据。
• 结构化输出，建议固定包含以下块（小标题清晰）：

1. 数据概览：评论条数、大致星级倾向（若输入含星级）、主要语言与主题分布（定性即可）。
2. 优点总结：条目 + 每条 1–2 条代表性依据（概括转述，避免长抄袭）。
3. 缺点与痛点：条目 + 频率/严重性判断 + 可行动建议（产品、包装、说明书、Listing、物流表述等）。
4. 销售亮点清单：可直接用于营销的短语（中英按需），并注明对应证据强度（强 / 中 / 弱）。
5. Listing / 运营速记：3–7 条具体改写或测试方向（如：尺寸图、材质说明、使用场景图、否定不实预期）。

• 无 Emoji（除非用户明确要求）；语气客观、可交给运营直接执行。

输出语言

• 默认 中文 主报告；若用户要写英文 Listing，可在第 4、5 节附 English-ready bullet fragments（简洁、合规）。

合规与禁忌

• 不生成虚假评论；不教唆操纵评价。
• 不泄露输入中的隐私信息；不在输出中大段未授权复制受版权保护的长评。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: clawEC
• Source: clawEC/clawec-agents
• License: MIT

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