用途
review-analysis 是一个面向亚马逊商品评论的深度分析技能，主要用于从差评中挖掘产品痛点、分析退货原因，并输出可落地的改进建议与客服回复模板。当用户使用 /review-analysis 命令并提供亚马逊产品 ASIN 时触发。
调用格式：
/review-analysis {ASIN} {站点}
示例：/review-analysis B0D9ZTW7PS US
主要能力
- 通过 Sorftime API 获取产品详情与评论数据，支持 US、GB、DE、FR、IN、CA、JP、ES、IT、MX、AE、AU、BR、SA 等站点。
- 使用 reviewType: "Negative" 专门获取 1-3 星差评（最多 100 条），或使用 "Both" 获取全部评论。
- 按 6 大类别归类痛点：结构/组装问题、电子模块故障、设计/功能缺陷、外观/材质问题、描述不符、服务/物流问题。
- 对服务维度进一步细分：收到二手/瑕疵品、配件缺失、退换货困难、客服问题、物流问题、发错货，并给出警告阈值与危险阈值。
- 评估每个痛点的严重程度（高/中/低）。
- 为每个痛点提供产品/供应链改进方案与客服话术/Listing 优化建议。
- 生成结构化 JSON 分析数据与 Markdown 分析报告。
使用方式
- 读取 .mcp.json 获取 Sorftime API 密钥。
- 创建报告目录：review-analysis-reports/{ASIN}{站点}{日期}/data/。
- 调用 product_detail API 获取产品信息，保存原始 SSE 数据。
- 调用 product_reviews API 获取评论数据，保存原始 SSE 数据。
- 解析并过滤 1-3 星差评，按类别归类。
- 保存差评分析数据到 data/negative_reviews_analysis.json。
- 生成最终报告到 report.md。
报告输出结构：
review-analysis-reports/ └── {ASIN}{站点}{YYYYMMDD}/ ├── report.md └── data/ ├── raw_product_sse.txt ├── raw_reviews_sse.txt └── negative_reviews_analysis.json
适用场景
- 亚马逊卖家分析自身产品差评，寻找产品改进机会。
- 产品开发人员挖掘用户痛点，指导产品迭代。
- 客服团队获取针对性的差评回复模板。
- 运营人员优化 Listing 文案与图片，进行预期管理。
- 竞品差评对比分析。
限制
- 依赖 Sorftime API 密钥，密钥无效或过期时需访问 https://sorftime.com/zh-cn/mcp 获取新密钥。
- Sorftime API 最多返回 100 条评论。
- 差评少于 5 条时分析结果仅供参考；少于 10 条时需在报告中说明样本量限制。
- 生成邮件模板时必须遵守亚马逊合规要求：严禁直接请求删除/修改评价，不得用利益交换评价，使用官方 Contact Buyer 渠道。
- 数据过大时可能被保存到临时文件，需从临时文件读取完整数据。
- 中文乱码时可用 json.loads() 自动解码，或使用 text.encode('latin-1').decode('utf-8') 处理。