Amazon Review Analysis Skill

把卖家精灵导出的 产品表 + Review 表，整理成一套可复用的 Agent Skill：分类体系会在分析过程中逐步生长，单元格保留买家原文摘录，最终输出交互式 HTML 看板和交付 Excel。

作者：Andy聊跨境 · 微信 andylee610（备注 Review Skill）

GitHub 下载慢？可使用备用下载地址。

安装与使用 · 目录约定 · Demo 与边界 · 社区交流 · 版权与使用范围

看板首屏：买家口碑速读与综合评分

当前 Demo 来自美区 Robotic Lawn Mower，已下载 10 个整机 ASIN，主分析 956 条 Review。这是方法演示，不代表全美类目普查。

这套 Skill 能稳定输出

标注总表：自动生长一级 / 二级 / 三级分类列，单元格保留买家原话
层级透视：从极性逐层下钻到一级、二级、三级分类和原声摘录
交互式 HTML 看板：包含口碑速读、六张总结卡、详细分析 01–07，以及月度 1–5 星趋势

六张总结卡：星级结构 / 情感结构 / 内容形态 / 品牌与 ASIN 样本

安装与使用

1. 准备环境

需要 Python 3.10+，以及一个能加载 Skill 的 Agent（如 Grok、Claude Code 或同类工具）。

2. 下载并安装依赖

git clone https://github.com/CoderAndyLee/amz-review-analysis-skill.git
cd amz-review-analysis-skill
pip install -r requirements.txt

不方便使用 Git clone，也可以直接下载 Releases 中的 zip，或使用备用下载地址。

3. 加载 Skill

以 Grok 为例，链接到其 skills 目录：

ln -s "$(pwd)" ~/.grok/skills/amz-review-analysis

Claude Code 则链接到项目内的 .claude/skills/amz-review-analysis。

4. 开始分析

对 Agent 说：

按 amz-review-analysis 做这个类目。输入在 1 Products 和 2 Reviews。

目录约定

<类目>/
  1 Products/     BSR 或选品表
  2 Reviews/      每个 ASIN 一份卖家精灵 xlsx
  3 Data/         reviews_master.xlsx（脚本写）
  4 Reports/      HTML + board-data.js + 交付 xlsx
  5 Work/         波次 JSONL、近义合并表

空骨架在 templates/category-folder/。

脚本

脚本	作用
`scripts/merge_reviews.py`	合并多份 Review，回挂产品，回填 Listing，添加旗标
`scripts/sample_reviews.py`	按品牌 × 星级抽取第 1 波样本
`scripts/apply_annotations.py`	将 JSONL 回写总表，持续生长分类列
`scripts/export_pending.py`	导出未标注行
`scripts/merge_columns.py`	合并近义列并迁移摘录
`scripts/taxonomy_stats.py`	统计一级 / 二级分类频次
`scripts/build_delivery.py`	生成交付 Excel、完整`board-data.js`，并复制看板 HTML

出板示例（第一遍出骨架；Agent 写好 cards.json / direction.json 精编文案后，带 --cards-json / --direction-json 重跑出成品，看板「口碑速读 / 评论总结」由文案数据渲染，不写死在 HTML 里）：

python scripts/build_delivery.py \
  --master "<cat>/3 Data/reviews_master.xlsx" \
  --out-dir "<cat>/4 Reports" \
  --category "Robotic Lawn Mower" \
  --marketplace US \
  --date 2026/08/13 \
  --excerpts-cn "<cat>/5 Work/excerpts_cn.json" \
  --cards-json "<cat>/5 Work/cards.json" \
  --direction-json "<cat>/5 Work/direction.json"

方法内核见 references/taxonomy-protocol.md 和 references/guide.md，看板约定见 references/product-dev-spec.md。

Demo 与边界

详细分析：一级/二级分类树 + 英文买家原话摘录

打开 examples/robotic-lawn-mower/review-analysis.html 查看完整 Demo（需能访问 ECharts CDN）；第二个类目 Demo 见 examples/car-phone-mount/（5 个 ASIN / 40 条，含无 1–3 星样本的差评挖掘口径）。

默认只显示英文原话，点「翻译」出中文
07 是改进思路 / 新品方向，不是差评复读
样本缺口写在页头：缺 Greenworks C30Z、缺 WORX 头部机

仓库 不包含 原始 Review xlsx、评论人姓名或工作底稿，这些内容需要由使用者自行提供并保管。

你需要自备

卖家精灵产品表 + 按 ASIN 导出的 Review 表
一个能跑 Skill 的 Agent
LLM 额度（几百到上千条长评，别拿小模型硬扛）

本仓库不提供爬虫，也不代替 Shulex 做 30 秒扫盘。Shulex 适合快速看结构，这套 Skill 用于下钻买家原话。

社区交流

遇到使用问题、类目特例，或想看其他类目的分析过程，都欢迎来交流。添加个人微信请备注 Review Skill。

群二维码有效期较短。如已过期，请添加个人微信并备注「进群」。

其他入口：博客 www.amzandy.cn · 知无不言 @Andy聊跨境 · GitHub @CoderAndyLee

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站点	简介
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DeepSeller	AI 赋能的跨境电商解决方案：工具、课程与卖家社群
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版权与使用范围

可以：

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自己店铺、自己团队内部使用
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不可以（未获书面授权一律禁止）：

服务商、代运营、培训机构、咨询公司拿去 转卖、改名贴牌、打包进付费课 / 知识星球 / 交付包
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删除作者、微信、博客、版权声明后再分发
洗稿、镜像成「全宇宙第一的某某 Skill」去引流割韭菜

开源是为了让卖家自己用起来，不是给中介补货架。如需商业合作、内训授权或二次分发，请通过微信获取正式授权。

本项目对个人学习和团队内部使用 完全免费。如果有人向您收费出售，请拒绝交易，欢迎把情况反馈给作者。

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