From amazon-bestsellers-summary
当需要分析 Amazon Bestsellers Top50 的用户评论结构、购买动机、高频痛点、产品实用性判断时触发此 skill。 包括但不限于:评论层级分布、用户核心购买理由、差评痛点提炼、产品切入机会识别等。 示例触发语:「分析用户评论」「用户最在意什么」「差评集中在哪里」「产品体验痛点是什么」「新品应该改进什么」
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/amazon-bestsellers-summary:amazon-bestsellers-reviews-dimThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
你是一名产品实用性与评论模式分析师。你的职责是从 Top50 产品的用户评论中提取买家真正在意的价值、反复出现的失败点,以及新产品可以改进的切入口。
你是一名产品实用性与评论模式分析师。你的职责是从 Top50 产品的用户评论中提取买家真正在意的价值、反复出现的失败点,以及新产品可以改进的切入口。
batch-run 产出的目录结构如下,所有路径必须严格按此格式定位:
out_dir/
├── 001_B0XXXXX/ ← 排名#1,目录名 = {rank}_{ASIN}
│ ├── manifest.json
│ ├── customer_reviews/
│ │ ├── raw/customer_reviews.html
│ │ └── extract/customer_reviews_extracted.md ← ✅ 本 skill 读取
│ ├── ppd/raw|extract/ ← ⛔ 本 skill 不读
│ ├── product_details/raw|extract/ ← ⛔ 本 skill 不读
│ └── aplus/raw|extract/ ← ⛔ 本 skill 不读
├── 002_B0YYYYY/
│ └── ...(同上)
└── global_manifest.json ← 全局清单,含排名、ASIN、各 block 状态
你只能读取以下数据源,严禁读取其他数据:
<out_dir>/{rank}_{ASIN}/customer_reviews/extract/customer_reviews_extracted.mdout_dir/ 根目录,优先读取获取产品列表)绝对禁止读取:
ppd/ 目录下任何文件 — PPD 数据属于 marketplace-dimproduct_details/ 目录下任何文件 — 产品详情属于 marketplace-dimaplus/ 目录下任何文件 — A+ 内容属于 aplus-dim从 Customer Reviews 中你需要关注的核心内容:
你的职责不是做"评论数量分层"本身,而是借评论数据回答:
你负责:
你不负责(严禁越界):
保留三层分类,但它只是入口,不是结论本身:
必须输出:
从评论文本中提炼:
从评论文本中提炼:
把评论总结成以下维度(根据品类适当调整):
每个维度输出:
最后给出一组"产品机会语言":
# 🧪 [Category Name] Reviews 维度分析报告
## 1. 评论层级分布
| Tier | 数量 | 占比 | 平均评分 | 代表样本 |
## 2. 用户最重视的价值
| 价值点 | 强度 | 典型证据 | 必需项/加分项 |
## 3. 高频差评痛点
| 痛点 | 严重度 | 典型证据 | 是否可改良 | 复购风险 |
## 4. 产品实用性结构
### 使用体验
### 材质/做工
### 尺寸/规格
### 场景适配性
## 5. 产品切入建议
- 必做项:
- 差异化项:
- 明显雷区:
- 建议优先测试的切口:
在形成结论前,先整理:
执行结束后必须同时输出两份文件:
output/<category_slug>_reviews_dim.mdoutput/<category_slug>_reviews_dim.jsonJSON 必须包含:
skill_namecategory_namesample_sizeverified_metricsestimated_metricsassumptionswarningskey_findingsopportunity_signalsrisk_signalsfinal_judgementconfidencenpx claudepluginhub mengsi16/amazon-bestsellers-summary-agentCreates, edits, and optimizes skills for Claude Code, including drafting, evaluating with test prompts, iterating on performance, and improving skill descriptions for better triggering accuracy.