Amazon 评论与反馈分析

SkillDev tools

Analyze Amazon product reviews, segment-level review themes, and authorized store feedback to verify samples, pain points, and improvement rationale. Public reviews and own-account feedback use their respective permissions and data paths.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the Amazon 评论与反馈分析 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by xjli360/sealeap-amazon-ad-skills in amazon-skills/app/athena/sealeap-athena-amazon-review-insights/SKILL.md and read by ahel’s review.

分析 Amazon 商品评论、细分市场评论主题和已授权店铺反馈,核对样本、痛点与改进依据。公开评论和自家账户反馈使用各自权限及数据路径。

选择任务模式

从用户目标与已有上下文选择下表中需要的模式,只读取对应能力指南;多步骤任务可组合少数相关模式。

模式何时选择
Amazon 评论样本分析按评论 ID 去重并分析使用场景、问题和可验证的改进方向
细分市场评论主题分商品采样、去重、聚类评论,并把痛点连接到可测试产品改进
Amazon 买家反馈分析读取获准反馈并按商品、履约和服务原因分类,匿名化引用与建议

执行与交付

  1. 确认对象、平台/地区、数据期间和具体任务,优先复用同口径材料。
  2. 阅读匹配模式的指南及其工具路由,使用当前真实可用的工具、官方连接或授权导出;没有能力时说明缺口。
  3. 按该模式的执行手册处理。公开评论、市场主题与自家账户反馈分模式,保留权限和采样差异。
  4. 保留实际来源、时间、范围和 FACT / ESTIMATE / ASSUMPTION / UNKNOWN;未知值不填零,不混算不同市场与粒度。
  5. 核对会话已有授权,已覆盖的动作继续执行并回读;缺失或扩大范围才补充确认。分析请求本身不授权下单、发布、退款或预算变更。
  6. 交付模式要求的结果、证据和实际完成状态;将草稿、提交、最终生效与 READY / HOLD / STOP 分开报告。

共同执行约定见 执行手册,按能力查找工具见 路由索引。模式索引也保存在 references/capabilities.json,供本地搜索定位原名称。

Signals

GitHub stars
143
Forks
18
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
sealeap-athena-amazon-review-insights
Source
github.com/xjli360/sealeap-amazon-ad-skills