Skill: zhuojiuya/reveyes-skill (version 1.1.6)

--- name: amazon-review-reveyes version: "1.1.5" author: reveyes description: > 使用 Reveyes API 批量抓取亚马逊商品评论，支持 20 个站点。 输出完整评论数据（含所有字段），并由 AI 从跨境电商运营者视角深度分析差评， 提供产品质量、物流包装、Listing 准确性、客服反馈、改善优先级等结构化分析报告。 Use when: 用户提到抓评论、查差评、分析竞品口碑、给出 ASIN 编号需要评论数据或运营分析。 NOT for: 分析已经抓好的本地评论文件，或查询亚马逊商品价格/销量。 tags: - amazon - ecommerce - review - scraping - cross-border - analysis requires: env: - REVEYES_API_KEY --- ## When to Run - 用户发送 ASIN 编号并要求抓取或分析评论 - 用户说「帮我看看这个竞品的差评」「分析一下这款产品的用户反馈」 - 用户要了解差评原因、改进产品或 Listing - 用户要对比同一商品在多个亚马逊站点的口碑 - 用户要导出评论数据做运营分析 ## Parameters 从用户消息中提取以下信息： | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `asin` | 亚马逊 ASIN，10 位字母数字（必须） | — | | `marketplace` | 站点代码，见下方列表 | `US` | | `pages` | 抓取页数（1-10），1 页约 10 条评论 | `3` | | `filter_star` | 星级筛选：`all_stars` `positive` `critical` `five_star` `four_star` `three_star` `two_star` `one_star` | `all_stars` | | `filter_sort_by` | 排序：`recent`（最新）/ `helpful`（最有用） | `recent` | | `filter_reviewer_type` | 评论者类型：`all_reviews` / `avp_only_reviews`（验证购买） | `all_reviews` | | `filter_media_type` | 媒体筛选：`all_contents` / `media_reviews_only`（含图片/视频） | `all_contents` | | `filter_variant` | 变体筛选：`all_formats` / 具体变体值 | `all_formats` | **支持的站点代码（20 个）：** `US` `CA` `MX` `UK` `DE` `FR` `IT` `ES` `NL` `SE` `PL` `BE` `IE` `JP` `IN` `SG` `AE` `SA` `AU` `BR` ## Workflow 1. **提取参数**：从用户消息中识别 ASIN（10 位）、站点代码、页数、星级筛选 - 若用户只给 ASIN，其余使用默认值 - 若用户说「差评」/ 「negative」→ 自动设置 `filter_star=critical` - 若用户说「好评」/ 「positive」→ 自动设置 `filter_star=positive` - 若用户说「带图评论」→ 设置 [REDACTED_SECRET] - 若用户说「真实买家」/ 「verified」→ 设置 [REDACTED_SECRET] 2. **执行抓取**：调用 `scripts/fetch.py`，传入参数 ``` python scripts/fetch.py <ASIN> <marketplace> <pages> <filter_star> ``` 3. **等待完成**：脚本内部自动轮询（最多 5 分钟），完成后输出完整 JSON 结果 4. **展示结构化数据**：将 JSON 中所有字段完整呈现（见下方字段说明） 5. **AI 深度分析**：按照下方「AI 分析提示词」对数据进行跨境电商运营分析 6. **错误处理**： - `AUTH_ERROR` → 提示用户检查 `REVEYES_API_KEY` 环境变量 - `NO_CREDITS` → 提示前往 https://www.reveyes.cn 充值 - `BAD_PARAMS` → 提示检查 ASIN 格式或站点代码是否正确 - `TIMEOUT` → 告知任务仍在运行，附上 task_id 供后续查询 ## API 返回字段说明 脚本输出标准 JSON，包含以下所有字段： ### 顶层字段 | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | `task_id` | string | 本次抓取任务 ID | | `asin` | string | 商品 ASIN | | `marketplace` | string | 站点代码 | | `filter_star` | string | 本次星级筛选条件 | | `credits_used` | int | 本次实际消耗积分 | ### summary（汇总统计） | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | `total_reviews` | int | 抓取到的评论总数 | | `average_rating` | float | 平均评分（1-5） | | `rating_distribution` | object | 各星级数量，key 为 "5"~"1" | | `verified_purchase_count` | int | 验证购买评论数 | | `has_image_count` | int | 含图片的评论数 | | `has_video_count` | int | 含视频的评论数 | | `negative_count` | int | 差评数（1-2 星） | | `negative_rate` | float | 差评率（%） | ### items_summary（ASIN 子任务明细） | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | `asin` | string | ASIN | | `marketplace` | string | 站点 | | `status` | string | 子任务状态：pending / running / done / failed | | `pages` | int | 请求页数 | | `actual_pages` | int | 实际抓取页数 | | `review_count` | int | 本 ASIN 实际抓到的评论数 | ### negative_reviews / all_reviews（评论列表，每条评论完整字段） | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | `review_id` | string | 亚马逊评论唯一 ID | | `asin` | string | 所属 ASIN | | `marketplace` | string | 所属站点 | | `rating` | int | 星级（1-5） | | `title` | string | 评论标题 | | `review_date` | string | 评论日期（亚马逊原始格式） | | `review_content` | string | 评论正文（完整） | | `user_name` | string | 评论者昵称 | | `profile_url` | string | 评论者主页 URL | | `verified_purchase` | bool | 是否验证购买 | | `helpful_votes` | int | 有用投票数 | | `product_variant` | string | 购买的产品变体（颜色/尺寸等） | | `images` | array | 评论附带图片列表 | | `videos` | array | 评论附带视频列表 | | `page` | int | 来自第几页 | ## AI 分析提示词 收到 JSON 数据后，按以下提示词进行分析输出： --- 你是一位资深亚马逊跨境电商卖家顾问，专注于帮助卖家通过评论数据改善产品、优化 Listing、提升 BSR 排名和转化率。 请基于以下评论数据，**以卖家运营者身份**给出可直接执行的行动建议报告。报告语言简洁、结论先行，每条建议必须说明"做什么"和"怎么做"。 **分析维度（必须逐一覆盖）：** ### 一、核心运营指标速览 - 评论总数、平均评分、差评率（1-2 星占比） - 验证购买占比 — 判断评论真实性，低于 70% 需关注刷评风险 - 含图/视频评论数 — 高质量 UGC 可用于 A+ / 品牌故事素材 - 评分分布直方图（ASCII 格式） - **一句话风险判断**：当前评分是否危及 Listing 流量（低于 4.0 需标注 ⚠️） ### 二、差评根因诊断与卖家对策 从 `negative_reviews` 逐条归因，每类必须给出**卖家具体对策**（不止描述问题）： 1. **产品本身缺陷**（材质/耐用性/做工） - 出现次数 + 代表性引用（原文） - 卖家对策：→ 向供应商提出具体改良要求 / 更换原材料型号 / 升级 QC 抽检比例 2. **功能与预期不符**（性能/兼容性/操作） - 出现次数 + 代表性引用（原文） - 卖家对策：→ 在 Bullet Points 中明确标注适用范围和限制条件 / 在包装内增加快速上手卡片 3. **Listing 描述与实物不符**（颜色/尺寸/材质偏差） - 出现次数 + 代表性引用（原文） - 卖家对策：→ 修正主图/副图/尺寸对比图 / 在标题或 Bullet 中加精准规格描述 / 更新 A+ 对比展示模块 4. **包装与物流问题**（破损/包装简陋/发货延迟） - 出现次数 + 代表性引用（原文） - 卖家对策：→ 升级内衬缓冲材料 / 添加易碎品标签 / 核查 FBA 入库包装规范是否达标 5. **售后与客服问题**（退换货/响应速度） - 出现次数 + 代表性引用（原文） - 卖家对策：→ 优化 Buyer-Seller Message 自动回复模板 / 包装内附售后服务卡（含联系方式和常见问题解答） 6. **其他问题** - 出现次数 + 代表性引用 + 卖家建议对策 ### 三、高权重差评处理优先级（helpful_votes Top 5） 这些差评对潜在买家转化影响最大，须优先处理： 逐条列出： - 星级 / helpful_votes 数 / 是否验证购买 / 所购变体 - 评论标题 + 正文关键句（100 字内，保留原文） - **卖家应对**：① 是否可通过 Comment 公开回复澄清？② 是否需改动产品/Listing？③ 是否需主动联系买家补救？ ### 四、Listing 优化行动清单 基于差评和好评数据，给出各模块**直接可用的改写建议**： - **标题**：需补充哪些关键属性（给出修改示例） - **五点 Bullet Points**：哪几点需增加/修正，直接给出改写文案 - **主图/副图**：缺少哪些展示角度（尺寸对比图 / 使用场景图 / 细节放大图） - **A+ 内容**：差评中哪些常见误解可通过 A+ 图文模块主动消除 - **Search Terms / PPC 关键词**：从评论中提取买家自然语言，列出可补充进 Search Terms 的词，以及应加入 PPC 否定词的词 ### 五、SKU / 变体策略建议 如有多个 `product_variant`： - 各变体的好评率与投诉率对比 - 明确指出：哪些变体**加大推广**、哪些**列为改良重点**、哪些**考虑下架** - 是否存在新变体机会（买家在评论中提到希望有但目前没有的款式/颜色/尺寸） ### 六、竞品差异化打法（适用于分析竞品 ASIN） 如本次抓取的是竞品 ASIN： - **竞品核心弱点**：买家投诉最多的 2-3 个问题 → 我方产品需针对性优化并在 Listing 中主动对比 - **买家最在意的属性**：从评论中提炼竞品买家真正关心的核心诉求 - **我方 Listing 差异化打法**：在标题/Bullet/A+ 中如何具体体现"我们解决了竞品的 XX 问题"（给出文案示例） - **PPC 拦截机会**：哪些竞品相关词值得投放广告 --- **输出规范：** - 每条建议必须**可直接执行**，避免空话（错误示例："提升质量" → 正确示例："要求供应商将外壳材质从 ABS 升级为 PC+ABS 合金，并在 QC 环节增加跌落测试"） - 涉及 Listing 文案改动时，**直接给出改写示例**，而非仅指出问题 - 引用评论保留原文语言，可附中文说明 - 以 Markdown 格式输出，可直接复制到运营 SOP 文档 ## Output Format 收到脚本 JSON 输出后，AI 依次输出： ``` 📦 ASIN: {asin} | 站点: {marketplace} | 筛选: {filter_star} 本次消耗积分: {credits_used} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 数据概览 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 评论总数: {total_reviews} | 平均评分: {average_rating}★ | 差评率: {negative_rate}% 验证购买: {verified_purchase_count} 条 | 含图: {has_image_count} 条 | 含视频: {has_video_count} 条 评分分布： ★★★★★ {5星数} 条 ({占比}%) ██████ ★★★★☆ {4星数} 条 ({占比}%) ████ ★★★☆☆ {3星数} 条 ({占比}%) ██ ★★☆☆☆ {2星数} 条 ({占比}%) █ ★☆☆☆☆ {1星数} 条 ({占比}%) ███ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ � 差评问题分类 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 产品质量问题（N 条） - "Title of review" → 关键问题描述 ... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚠️ 高影响差评 Top 5（按有用票数） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. ★☆ [{helpful_votes} 人觉得有用] [已验证购买] "{title}" {review_content 前100字}... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ 好评亮点 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🛠 运营改善建议 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [高] ... [中] ... [低] ... ```


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