用途：面向电商评论的 VOC（客户之声）深度分析，把评论数据转成可落地的决策依据，适用于跨境电商评论分析、产品优化与卖点提炼。
主要能力：22 维度智能标签系统（人群/场景/功能/质量/服务/体验/市场/情感）；15 章深度洞察报告（洞察总览、用户画像、卖点痛点、改进建议、异常信号卡、行动仪表盘、数据附录）；异常信号卡基于 22 维标签做确定性检测，覆盖高分低情隐性流失、质量隐患集中、退货售后爆发、负面突增、复购流失五类，按严重度分级，零 LLM 成本；6 套主题可视化看板（premium-gold、posthog-analytics、stripe-executive、linear-minimal、dark-tech、warm-editorial）；数据源解耦，CSV 为主源，卖家精灵为可选增强源；支持飞书文档与画板图表同步。
使用方式：先安装依赖 pip install pandas jinja2 requests python-dotenv tqdm。CSV 主源示例：python3 main.py "reviews.csv" --llm agent --max-reviews 100 --creator "AI Assistant"；卖家精灵源示例：python3 main.py --source sellersprite --asin B001OAXE0S --site US --llm agent --max-reviews 100 --creator "AI Assistant"。Agent 自执行模式下，Python 负责加载数据、分批、统计、异常检测与输出包，LLM 工序（打标、报告撰写）由宿主 Agent 完成，通过 --resume 分步推进：准备生成 workdir 与批次 prompt，Agent 按 prompt 打标写 JSON，再 --resume 生成 report_prompt.md 并撰写 15 章报告草稿，最后 --resume 收尾输出 MD/CSV/HTML/飞书。--resume 幂等，批次缺失或解析失败会列出问题批次并以退出码 2 退出。CLI 直跑模式（--llm cli，默认）用于无宿主 Agent 的 headless 场景，需 claude/opencode CLI 已安装并在 PATH 中。
限制：调用 Skill 时需按要求介绍作者与来源；卖家精灵源需 secret-key；飞书同步需 lark-cli 已安装且已认证；报告草稿须严格按 report_prompt.md 的 15 章结构、mermaid 图表与 <strategic_json> 数据块撰写。CSV 格式要求与 22 维标签定义见 references/csv_format.md 与 references/tag_system.md。