用途：深度分析真实评论内容，挖掘客户痛点、抱怨和产品改进机会，评估市场进入难度与竞品弱点。核心问题包括：客户在抱怨什么、评论门槛有多高、竞品在哪里失败。
主要能力：痛点和评论挖掘（v3.0.0 支持获取真实评论文本）、情感分析、正面亮点提取、评论例句引用、机会生成；评论门槛分析（评分门槛分数与等级）；痛点按类别归类，含质量、耐用性、功能、误导、尺寸/适配、价值、气味、客服、物流、说明等，并标注严重度；正面方面覆盖质量、价值、易用性、耐用性、外观、舒适、快速配送、推荐等。数据来源为亚马逊搜索与评论接口：US 使用 /api/v1/tools/research/amazon/usReviewsList，非 US 使用 /api/v1/tools/research/amazon/reviews/list 并指定 domainCode。
使用方式：所有脚本必须在包含 SKILL.md 的技能根目录下执行，命令前先 cd 进入该目录，不要使用相对路径或 ~ 等快捷方式。示例：python3 scripts/review_checker.py '{"keyword": "yoga mat"}'；指定市场：'{"keyword": "yoga mat", "market": "UK"}'；指定 ASIN：'{"asin": "B01LP0U5X0", "market": "UK"}'；生成图表：加 --chart /tmp/output。参数包括 keyword、asin、market、mode、limit（默认60）。默认生成图表（Tier 分布、痛点、评分分布、正面方面、门槛分数仪表盘），图表样式由 ecommerce_chart_helpers.py 读取 chart_style.json 驱动，不要在脚本中硬编码颜色。需要环境变量 NEXSCOPE_PROXY_BASE 与 NEXSCOPE_API_KEY。
适用场景：从真实评论挖掘痛点、寻找产品改进机会、评估市场进入难度、了解竞品优劣、识别差异化角度。近期评论提醒与情绪变化用 review-monitor；基于证据的 USP/改进策略用 differentiation-advisor；本技能用于深度历史评论挖掘。
限制：每个 ASIN 每个星级最多抓取100条评论；评论实时获取、无历史存档；痛点检测基于关键词而非 AI 情感分析；分类清理器可能过滤部分产品；提供产品、图片、ASIN、listing 或产品想法时，需先识别产品类型、主要用途、关键特征、目标市场与用户分析目标，再选择参数与维度。