Skill · #368 trending skills repo · ↗ +1 stars this week

Amz Review Analysis Skill

CoderAndyLee/amz-review-analysis-skill

亚马逊评论分析 Agent Skill:卖家精灵 Review 表 → 一/二/三级分类树(格子里是买家原话)→ HTML 看板 + 交付 Excel

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npx skills add CoderAndyLee/amz-review-analysis-skill

Installs into Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode and the other agents it finds on your machine.

Inside this repo

1 skill

Documentation

README

View on GitHub ↗

Amazon Review Analysis Skill

License Python GitHub Stars WeChat

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

  1. 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
  2. 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
  3. 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。

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