用途：对亚马逊、Shopify、WooCommerce、Walmart、TikTok Shop、Etsy、eBay、BigCommerce 等平台的产品评论做深度分析，把客户反馈转化为产品改进方向和营销素材。
主要能力：按星级分层做多维度情感分析（1-2星负面、3星中性、4-5星正面，并细分质量、包装、客服等主题）；识别重复投诉并按频率、严重程度、分布模式排序；从“希望有收纳袋”“再大一点就好了”等语言中挖掘隐性功能需求；竞品评论对比，找出客户反复称赞点作为基准线、反复抱怨点作为差异化机会；挖掘用户生成内容（UGC）用于营销文案与 listing 优化；用“影响力 vs 实施难度”矩阵给出改进优先级（高影响低难度为快速见效，高影响高难度为战略优先）。
使用方式：向它描述产品、平台、当前状况和目标，一次性回答它以多选格式提出的后续问题（支持“1b 2c 3a”简写），随后按上述框架研究分析并输出结构化结果：发现总结、具体数据点与基准、优先排序的行动项、以具体后续步骤结尾。原文示例请求为分析竞品瑜伽垫的2500条评论（4.2星）。数据来源为通过 web_fetch 抓取评论页面内容、标题、日期与评论者信息。
限制：分析质量依赖评论数量，少于50条评论统计显著性低；可能存在虚假或可疑评论；消费者倾向留极端评论，中性声音可能代表性不足；隐性功能需求通常模糊碎片化，需产品领域知识才能落地；评论数据仅反映购买后体验，无法洞察购买前流失原因（价格、图片、标题）；亚马逊页面每次加载评论有限，大样本可能需多次分页抓取；估算需标注 ⚠️。