{"id":"ee136ed6-cd10-4f6e-80a7-aef9e5823a9a","entityType":"agent","slug":"clawhub-geekbi-geekbi-shein-review-search-skill","name":"极鲸云 Shein 评论搜索&分析","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-geekbi-geekbi-shein-review-search-skill","canonicalPath":"/agent/clawhub-geekbi-geekbi-shein-review-search-skill","generatedAt":"2026-10-10T11:00:48.902Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-10T05:35:07.542Z","emptyReason":null},"description":"搜索和分析 SHEIN 商品评论，提炼卖点、痛点和改良方向 Skill: 极鲸云 Shein 评论搜索&分析 Owner: geekbi Summary: 搜索和分析 SHEIN 商品评论，提炼卖点、痛点和改良方向 Tags: latest:0.1.0 Version history: v0.1.0 | 2026-08-13T06:53:04.150Z | auto - 首个版本发布，可通过极鲸云查询指定 SHEIN 商品 ID 的真实评论。 - 支持分析评论的评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点及产品改良方向等。 - 评论分析仅基于极鲸云返回内容，不编造、翻译或推断评论。 - 严格要求明确 SHEIN 商品 ID，无法识别时会提示用户补充，不进行猜测或补全。 - 输出包含数据口径、样本范围及分析边界说明，保证结论依据充分、描述客观。 Archive index: Archive v0.1.0: 17 files, 20575 bytes Files: .gitignore (32b","descriptionLabel":"Technical summary","evidenceSummary":"Capability contract not published. 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SHEIN 商品评论，提炼卖点、痛点和改良方向\n\nTags: latest:0.1.0\n\nVersion history:\n\nv0.1.0 | 2026-08-13T06:53:04.150Z | auto\n\n- 首个版本发布，可通过极鲸云查询指定 SHEIN 商品 ID 的真实评论。\n- 支持分析评论的评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点及产品改良方向等。\n- 评论分析仅基于极鲸云返回内容，不编造、翻译或推断评论。\n- 严格要求明确 SHEIN 商品 ID，无法识别时会提示用户补充，不进行猜测或补全。\n- 输出包含数据口径、样本范围及分析边界说明，保证结论依据充分、描述客观。\n\nArchive index:\n\nArchive v0.1.0: 17 files, 20575 bytes\n\nFiles: .gitignore (32b), agents (0b), agents/openai.yaml (254b), README.md (2379b), references (0b), references/SHEIN评论搜索.md (1451b), references/SHEIN评论搜索接口.md (1693b), references/查询暂停与恢复流程.md (1271b), requirements.txt (23b), scripts (0b), scripts/geekbi_auth.py (23978b), scripts/shein_review_search.py (3006b), scripts/shein_search_common.py (5306b), scripts/shein_site_list.py (3486b), skill-card.md (2305b), SKILL.md (4472b), _meta.json (151b)\n\nFile v0.1.0:SKILL.md\n\n---\nname: geekbi-shein-review-search-skill\ndescription: 使用极鲸云按明确的 SHEIN 商品 ID 查询和分析真实商品评论。用户需要查看某个 SHEIN 商品的评论、评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点、使用场景、规格差异、近期反馈变化、图片评论线索、选品风险或产品改良方向时使用。商品 ID 是查询前提，仅依据极鲸云真实返回的评论形成结论。\n---\n\n# 极鲸云 SHEIN 评论搜索\n\n## 工作原则\n\n- 只分析极鲸云实际返回的评论，不编造评论、翻译、主题频次或结论。\n- 将评论搜索用于研究一个明确商品的用户反馈，不用于定位或搜索商品。\n- 必须取得明确的 SHEIN 商品 ID。用户只提供链接时，仅在 URL 明确包含唯一的 `goods_id` 或 `goodsId` 参数时提取；无法可靠提取时请用户提供商品 ID，不猜测也不依赖其他 Skill 补齐。\n- 复用 GeekBI SHEIN Skills 的共享登录态。任一 Skill 已完成登录时直接查询，不主动重复登录；脚本要求暂停时按 [查询暂停与恢复流程](references/查询暂停与恢复流程.md) 处理。\n- 明确区分评论发表时间与数据采集时间；没有实际查看评论图片时，只说明附带图片，不描述图片内容。\n- 没有收录评论时说明数据边界，不推断商品没有评论、质量好或质量差。\n\n## 执行流程\n\n1. 取得明确商品 ID。接受用户直接提供的 ID，或从链接中明确且唯一的 `goods_id` / `goodsId` 参数提取；其他情况先请用户补充商品 ID。\n2. 明确用户要看整体口碑、差评痛点、正向卖点、规格差异、时间变化还是评论明细，并确认评分、规格、时间范围和样本要求。\n3. 读取 [SHEIN 评论搜索](references/SHEIN评论搜索.md) 和 [SHEIN 评论搜索接口](references/SHEIN评论搜索接口.md)。\n4. 一般只传商品 ID。未指定站点时使用 `siteId=1`，并说明该入口名称虽为“全部”，当前映射 `us`，不是跨站聚合；用户明确指定美国站时使用 `siteId=2`。其他国家或地区运行 `python3 scripts/shein_site_list.py --country \"国家或地区\"`，只采用唯一精确匹配。\n5. 生成最小必要条件并运行 `scripts/shein_review_search.py`。脚本要求暂停时展示服务端一级中文提示和有效跳转链接，停止分析；用户完成操作或回复“继续”后原样重跑。\n6. 核对评论总数、实际读取页数、唯一评论数、筛选条件和时间范围。服务端 `total` 来自按评论 ID 去重的基数统计，超大评论集可能是估算值；请求全量时继续读取至返回不足一页、空页或达到前 10000 条结果窗口上限，不只依赖 `total` 停止。\n7. 返回为空时先核对商品 ID 和可选筛选条件；仍为空则说明极鲸云暂未收录该商品评论，不继续生成评论分析。\n8. 按评分、主题、规格和时间聚合证据，将频率与严重度分开，再形成卖点、痛点、选品风险和产品改良建议。\n\n## 分析边界\n\n- 统计各星级数量和占比时报告有效样本量；未完成分页时只描述当前样本。\n- 按质量、尺寸、材质、功能、包装、物流、描述一致性和使用门槛等主题聚类，并保留无法归类项。\n- 用出现次数衡量普遍性，用低评分和有用数衡量影响或参考价值，不将二者混为一个指标。\n- `specs` 是规格 JSON 字符串，不是 SKU ID；问题集中于特定规格时标为规格风险，不直接归因于整个商品。\n- 代表性评论只保留必要原意，不大段复制评论，也不把单条评论扩大为普遍结论。\n- 图片只作辅助证据；没有实际查看图片内容时，不描述其中未验证的细节。\n\n## 输出要求\n\n- 默认依次输出一句话结论、数据口径、评分与主题概览、主要卖点与痛点、规格与时间差异、产品改良与验证动作。\n- 使用简体中文和绝对日期，明确商品 ID、站点、筛选条件、分页范围、`total` 口径、唯一评论数、已读取数量和数据限制。\n- 只有样本充分时才下规格或时间趋势结论；样本不足时明确降低置信度。\n- 用户只要评论列表或简单查询结果时保持简洁，不强行扩展为完整报告。\n- 用户要求评论明细时，按中文名称展示当前已读取记录的完整字段；空字段保持为空，不自行补全。\n\nFile v0.1.0:README.md\n\n# 极鲸云 SHEIN 评论搜索 Skill\n\n通过极鲸云实际返回的 SHEIN 商品评论，围绕明确的 SHEIN 商品 ID 分析评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点、使用场景、规格差异和近期反馈变化，帮助国内跨境卖家识别选品风险、改进产品与优化采购验货；未返回或未收录的评论不会被推断或编造。\n\n## 主要能力\n\n| 能力 | 可以解决的问题 |\n| --- | --- |\n| SHEIN 商品评论查询 | 按明确的 SHEIN 商品 ID 查询已收录评论，并按评分、规格、时间和有用数筛选真实反馈 |\n| 评分与口碑分析 | 统计实际读取样本的星级结构和主题分布，判断商品的主要认可点与风险 |\n| 好评卖点与差评痛点 | 从返回评论中提炼购买动机、使用场景、质量问题、尺寸问题、描述一致性和其他高频反馈 |\n| 规格与时间差异 | 比较不同颜色、尺寸、型号或时间段的反馈，识别规格风险和近期问题变化 |\n| 产品改良与选品风险 | 将有证据支持的评论问题转化为产品改良、采购验货、详情说明和后续验证动作 |\n\n## 适用场景\n\n本项目适合以下任务：\n\n- 查询指定 SHEIN 商品 ID 的评论和评分情况。\n- 分析商品 1 至 3 星评论中的主要差评原因。\n- 提炼商品 4 至 5 星评论中的核心卖点和使用场景。\n- 比较不同颜色、尺寸或型号的评价差异。\n- 研究近期评论与历史评论中的问题变化。\n- 查看高有用数评论和带图片的评论线索。\n- 根据实际返回评论制定选品避坑、采购验货和产品改良建议。\n\n## 安装 / 更新\n\n请直接将下面这段话发送给支持 Skill 的 AI 助手，即可完成安装或更新到最新版本：\n\n```text\n安装这个Skill: https://github.com/geekbi/geekbi-shein-review-search-skill\n```\n\n## 开始使用\n\n安装后直接用中文描述目标即可，例如：\n\n```text\n分析 SHEIN 商品 123456789 的评论，概括评分结构、主要卖点和风险。\n```\n\n```text\n查找 SHEIN 商品 123456789 的 1 至 3 星评论，归纳主要差评原因和改良建议。\n```\n\n```text\n分析 SHEIN 商品 123456789 不同规格的评论差异，判断问题是否集中在特定颜色或尺寸。\n```\n\n```text\n查看 SHEIN 商品 123456789 的最新评论，并比较近期与历史反馈是否发生变化。\n```\n\nFile v0.1.0:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7aztmefa4fv3mdrqs9vagx7h8c14z2\",\n  \"slug\": \"geekbi-shein-review-search-skill\",\n  \"version\": \"0.1.0\",\n  \"publishedAt\": 1786603984150\n}\n\nFile v0.1.0:references/SHEIN评论搜索.md\n\n# SHEIN 评论搜索方法\n\n## 适用问题\n\n- 提炼好评卖点、差评原因、使用场景、规格偏好与产品改良方向。\n- 验证商品评分是否由足够评论支撑，识别重复或极端反馈。\n- 比较同一商品不同规格的反馈差异。\n\n接口与字段见 [评论搜索接口](SHEIN评论搜索接口.md)。\n\n## 查询和分析\n\n1. 必须先取得明确商品 ID，并固定站点；不要只凭商品名称猜测。\n2. 默认按评论时间倒序取样。要分析痛点时优先查低分评论，再用高分评论核验卖点。\n3. 需要完整结论时继续分页，并记录筛选、页数、唯一评论数和时间范围。`total` 来自去重基数统计，超大评论集可能是近似值；不要只按 `total` 停止，应继续到返回不足一页、空页或 10000 条结果窗口上限。\n4. 服务端按评论 ID 去重；分析时仍检查重复文案、空评论和仅图片反馈。\n5. 将 `specs` 作为规格维度，不把它误写成 SKU ID；图片只作辅助证据。\n6. 将发现分为高频共性、特定规格问题、个别异常和仍需验证四类。\n\n## 输出边界\n\n- 评论是用户表达样本，不自动代表全部购买者或真实退货原因。\n- 评论量小、时间过旧、规格混杂或文本缺失时降低置信度。\n- 不根据评论推断用户敏感属性或未提供的事实。\n- 改良建议要对应可观察问题，并说明证据条数和样本边界。\n\nFile v0.1.0:references/SHEIN评论搜索接口.md\n\n# SHEIN 评论搜索接口\n\n## 调用\n\n```bash\npython3 scripts/shein_review_search.py \\\n  --param goodsId=123456789 \\\n  --param siteId=1 \\\n  --param scoreMin=1 \\\n  --param scoreMax=2 \\\n  --param sort=commentTime \\\n  --param order=desc \\\n  --param page=1 \\\n  --param size=100\n```\n\n## 参数\n\n| 参数 | 规则 |\n| --- | --- |\n| `goodsId` | 必填，明确 SHEIN 商品 ID，最长 100 字符 |\n| `siteId` | 默认入口 1 名称“全部”但当前映射 `us`，不是跨站聚合；明确美国 2；其他站实时解析 |\n| `specs` | 规格 JSON 字符串的精确条件，最长 300 字符 |\n| `scoreMin/Max` | 1–5 分 |\n| `helpfulMin/Max` | 有用数，非负整数 |\n| `commentTimeMin/Max` | ISO 8601 评论时间 |\n| `sort` | `commentTime`、`helpful`、`score`、`createTime` |\n| `order` | 只允许小写 `asc|desc`，默认 `desc` |\n| `page` / `size` | 默认 1/20，每页最大 200，结果窗口最多前 10000 条 |\n\n最小值不得大于最大值。不要传 Temu 的 `regionId` 或 `skuId`；SHEIN 使用站点和 `specs`。\n\n## 响应\n\n成功响应 `data` 包含去重后的 `total`、`list`、`site`。评论项公开：`id`、`siteId`、`siteUID`、`commentId`、`comment`、`score`、`specs`、`pictures`、`goodsId`、`helpful`、`commentTime`、`createTime`。服务端按 `commentId` 去重，并使用稳定次排序。`total` 使用 Elasticsearch 基数统计，超大评论集可能有近似误差；完整分页以不足一页、空页或 10000 条结果窗口上限为停止条件，不只依赖 `total`。\n\n`specs` 保留数据源 JSON 字符串契约，调用方需要解析时必须容忍无效或空值。退出状态：成功 0，需要动作 2，错误 1。\n\nFile v0.1.0:references/查询暂停与恢复流程.md\n\n# 查询暂停与恢复流程\n\n业务脚本先正常查询。服务端在 `data.jumpUrl` 中返回操作地址，表示因未登录或其他可恢复条件要求暂停时：\n\n1. 原样使用服务端中文 `msg`，不改写含义。\n2. 将 `jumpUrl` 展示为可点击 Markdown 链接，不自行生成或改写。\n3. 停止数据查询，不展示内部状态或在尚未取得数据时生成业务结论。\n4. 用户完成操作、限制解除或回复“继续”后，原样重跑原业务请求。\n5. 条件仍未满足时使用服务端最新提示；链接失效时重跑请求取得新链接。\n\n非零业务响应没有 `jumpUrl` 时属于普通错误，不进入暂停状态；优先展示服务端一级 `msg`，没有有效提示时才使用脚本中文错误。\n\n## 信息保护\n\n- 查询鉴权与暂停状态由公共请求脚本统一处理，业务脚本直接复用。\n- 登录凭据依次保存在系统用户配置目录、Skill 的 `.geekbi/agent-auth.json`、当前工作目录的 `.geekbi/agent-auth.json`；读取使用首个存在的副本。\n- 不展示访问令牌、设备码、回调凭据、权限标识、请求头或内部状态对象。\n- 不把账号、密码、密钥或令牌写入文档、示例、回答、日志或命令行参数。\n\nFile v0.1.0:skill-card.md\n\n## Description:\n\n使用极鲸云按明确的 SHEIN 商品 ID 查询和分析真实商品评论，提炼评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点、规格差异、近期反馈变化、选品风险和产品改良方向。\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[geekbi](https://clawhub.ai/user/geekbi)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal sellers and product researchers use this skill to query GeekBI's SHEIN review data for a specific product ID, then summarize review evidence into reputation, selling points, pain points, specification differences, recent feedback changes, selection risks, and product improvement actions.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: GeekBI login tokens may be saved in multiple local plaintext locations, including the skill directory and current working directory.\n\nMitigation: Use the skill only in workspaces that are not shared, published, synced, or archived; clear GeekBI authentication state when finished.\n\n## Reference(s):\n\n- [SHEIN 评论搜索方法](references/SHEIN评论搜索.md)\n- [SHEIN 评论搜索接口](references/SHEIN评论搜索接口.md)\n- [查询暂停与恢复流程](references/查询暂停与恢复流程.md)\n- [Server-resolved GitHub provenance](https://github.com/geekbi/geekbi-shein-review-search-skill)\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/geekbi/skills/geekbi-shein-review-search-skill)\n- [GeekBI OpenAPI endpoint](https://openapi.geekbi.com)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, guidance]\n\n**Output Format:** [Simplified Chinese Markdown with command invocations and evidence-bounded analysis summaries]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Outputs should include product ID, site, filters, pagination scope, total count basis, unique review count, read count, and data limitations when review analysis is provided.]\n\n## Skill Version(s):\n\n0.1.0 (source: server release metadata)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v0.1.0:agents/openai.yaml\n\ninterface:\n  display_name: \"极鲸云 SHEIN 评论搜索\"\n  short_description: \"搜索和分析 SHEIN 商品评论，提炼卖点、痛点和改良方向\"\n  default_prompt: \"使用 $geekbi-shein-review-search-skill 搜索并分析 SHEIN 商品评论。\"\n\nFile v0.1.0:requirements.txt\n\nplatformdirs>=4.0,<5.0","readmeExcerpt":"Skill: 极鲸云 Shein 评论搜索&分析 Owner: geekbi Summary: 搜索和分析 SHEIN 商品评论，提炼卖点、痛点和改良方向 Tags: latest:0.1.0 Version history: v0.1.0 | 2026-08-13T06:53:04.150Z | auto - 首个版本发布，可通过极鲸云查询指定 SHEIN 商品 ID 的真实评论。 - 支持分析评论的评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点及产品改良方向等。 - 评论分析仅基于极鲸云返回内容，不编造、翻译或推断评论。 - 严格要求明确 SHEIN 商品 ID，无法识别时会提示用户补充，不进行猜测或补全。 - 输出包含数据口径、样本范围及分析边界说明，保证结论依据充分、描述客观。 Archive index: Archive v0.1.0: 17 files, 20575 bytes Files: .gitignore (32b","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"text","snippet":"安装这个Skill: https://github.com/geekbi/geekbi-shein-review-search-skill"},{"language":"text","snippet":"分析 SHEIN 商品 123456789 的评论，概括评分结构、主要卖点和风险。"},{"language":"text","snippet":"查找 SHEIN 商品 123456789 的 1 至 3 星评论，归纳主要差评原因和改良建议。"},{"language":"text","snippet":"分析 SHEIN 商品 123456789 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[查询暂停与恢复流程](references/查询暂停与恢复流程.md) 处理。\n- 明确区分评论发表时间与数据采集时间；没有实际查看评论图片时，只说明附带图片，不描述图片内容。\n- 没有收录评论时说明数据边界，不推断商品没有评论、质量好或质量差。\n\n## 执行流程\n\n1. 取得明确商品 ID。接受用户直接提供的 ID，或从链接中明确且唯一的 `goods_id` / `goodsId` 参数提取；其他情况先请用户补充商品 ID。\n2. 明确用户要看整体口碑、差评痛点、正向卖点、规格差异、时间变化还是评论明细，并确认评分、规格、时间范围和样本要求。\n3. 读取 [SHEIN 评论搜索](references/SHEIN评论搜索.md) 和 [SHEIN 评论搜索接口](references/SHEIN评论搜索接口.md)。\n4. 一般只传商品 ID。未指定站点时使用 `siteId=1`，并说明该入口名称虽为“全部”，当前映射 `us`，不是跨站聚合；用户明确指定美国站时使用 `siteId=2`。其他国家或地区运行 `python3 scripts/shein_site_list.py --country \"国家或地区\"`，只采用唯一精确匹配。\n5. 生成最小必要条件并运行 `scripts/shein_review_search.py`。脚本要求暂停时展示服务端一级中文提示和有效跳转链接，停止分析；用户完成操作或回复“继续”后原样重跑。\n6. 核对评论总数、实际读取页数、唯一评论数、筛选条件和时间范围。服务端 `total` 来自按评论 ID 去重的基数统计，超大评论集可能是估算值；请求全量时继续读取至返回不足一页、空页或达到前 10000 条结果窗口上限，不只依赖 `total` 停止。\n7. 返回为空时先核对商品 ID 和可选筛选条件；仍为空则说明极鲸云暂未收录该商品评论，不继续生成评论分析。\n8. 按评分、主题、规格和时间聚合证据，将频率与严重度分开，再形成卖点、痛点、选品风险和产品改良建议。\n\n## 分析边界\n\n- 统计各星级数量和占比时报告有效样本量；未完成分页时只描述当前样本。\n- 按质量、尺寸、材质、功能、包装、物流、描述一致性和使用门槛等主题聚类，并保留无法归类项。\n- 用出现次数衡量普遍性，用低评分和有用数衡量影响或参考价值，不将二者混为一个指标。\n- `specs` 是规格 JSON 字符串，不是 SKU ID；问题集中于特定规格时标为规格风险，不直接归因于整个商品。\n- 代表性评论只保留必要原意，不大段复制评论，也不把单条评论扩大为普遍结论。\n- 图片只作辅助证据；没有实际查看图片内容时，不描述其中未验证的细节。\n\n## 输出要求\n\n- 默认依次输出一句话结论、数据口径、评分与主题概览、主要卖点与痛点、规格与时间差异、产品改良与验证动作。\n- 使用简体中文和绝对日期，明确商品 ID、站点、筛选条件、分页范围、`total` 口径、唯一评论数、已读取数量和数据限制。\n- 只有样本充分时才下规格或时间趋势结论；样本不足时明确降低置信度。\n- 用户只要评论列表或简单查询结果时保持简洁，不强行扩展为完整报告。\n- 用户要求评论明细时，按中文名称展示当前已读取记录的完整字段；空字段保持为空，不自行补全。"},{"path":"README.md","content":"# 极鲸云 SHEIN 评论搜索 Skill\n\n通过极鲸云实际返回的 SHEIN 商品评论，围绕明确的 SHEIN 商品 ID 分析评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点、使用场景、规格差异和近期反馈变化，帮助国内跨境卖家识别选品风险、改进产品与优化采购验货；未返回或未收录的评论不会被推断或编造。\n\n## 主要能力\n\n| 能力 | 可以解决的问题 |\n| --- | --- |\n| SHEIN 商品评论查询 | 按明确的 SHEIN 商品 ID 查询已收录评论，并按评分、规格、时间和有用数筛选真实反馈 |\n| 评分与口碑分析 | 统计实际读取样本的星级结构和主题分布，判断商品的主要认可点与风险 |\n| 好评卖点与差评痛点 | 从返回评论中提炼购买动机、使用场景、质量问题、尺寸问题、描述一致性和其他高频反馈 |\n| 规格与时间差异 | 比较不同颜色、尺寸、型号或时间段的反馈，识别规格风险和近期问题变化 |\n| 产品改良与选品风险 | 将有证据支持的评论问题转化为产品改良、采购验货、详情说明和后续验证动作 |\n\n## 适用场景\n\n本项目适合以下任务：\n\n- 查询指定 SHEIN 商品 ID 的评论和评分情况。\n- 分析商品 1 至 3 星评论中的主要差评原因。\n- 提炼商品 4 至 5 星评论中的核心卖点和使用场景。\n- 比较不同颜色、尺寸或型号的评价差异。\n- 研究近期评论与历史评论中的问题变化。\n- 查看高有用数评论和带图片的评论线索。\n- 根据实际返回评论制定选品避坑、采购验货和产品改良建议。\n\n## 安装 / 更新\n\n请直接将下面这段话发送给支持 Skill 的 AI 助手，即可完成安装或更新到最新版本：\n\n```text\n安装这个Skill: https://github.com/geekbi/geekbi-shein-review-search-skill\n```\n\n## 开始使用\n\n安装后直接用中文描述目标即可，例如：\n\n```text\n分析 SHEIN 商品 123456789 的评论，概括评分结构、主要卖点和风险。\n```\n\n```text\n查找 SHEIN 商品 123456789 的 1 至 3 星评论，归纳主要差评原因和改良建议。\n```\n\n```text\n分析 SHEIN 商品 123456789 不同规格的评论差异，判断问题是否集中在特定颜色或尺寸。\n```\n\n```text\n查看 SHEIN 商品 123456789 的最新评论，并比较近期与历史反馈是否发生变化。\n```"},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn7aztmefa4fv3mdrqs9vagx7h8c14z2\",\n  \"slug\": \"geekbi-shein-review-search-skill\",\n  \"version\": \"0.1.0\",\n  \"publishedAt\": 1786603984150\n}"},{"path":"references/SHEIN评论搜索.md","content":"# SHEIN 评论搜索方法\n\n## 适用问题\n\n- 提炼好评卖点、差评原因、使用场景、规格偏好与产品改良方向。\n- 验证商品评分是否由足够评论支撑，识别重复或极端反馈。\n- 比较同一商品不同规格的反馈差异。\n\n接口与字段见 [评论搜索接口](SHEIN评论搜索接口.md)。\n\n## 查询和分析\n\n1. 必须先取得明确商品 ID，并固定站点；不要只凭商品名称猜测。\n2. 默认按评论时间倒序取样。要分析痛点时优先查低分评论，再用高分评论核验卖点。\n3. 需要完整结论时继续分页，并记录筛选、页数、唯一评论数和时间范围。`total` 来自去重基数统计，超大评论集可能是近似值；不要只按 `total` 停止，应继续到返回不足一页、空页或 10000 条结果窗口上限。\n4. 服务端按评论 ID 去重；分析时仍检查重复文案、空评论和仅图片反馈。\n5. 将 `specs` 作为规格维度，不把它误写成 SKU ID；图片只作辅助证据。\n6. 将发现分为高频共性、特定规格问题、个别异常和仍需验证四类。\n\n## 输出边界\n\n- 评论是用户表达样本，不自动代表全部购买者或真实退货原因。\n- 评论量小、时间过旧、规格混杂或文本缺失时降低置信度。\n- 不根据评论推断用户敏感属性或未提供的事实。\n- 改良建议要对应可观察问题，并说明证据条数和样本边界。"},{"path":"references/SHEIN评论搜索接口.md","content":"# SHEIN 评论搜索接口\n\n## 调用\n\n```bash\npython3 scripts/shein_review_search.py \\\n  --param goodsId=123456789 \\\n  --param siteId=1 \\\n  --param scoreMin=1 \\\n  --param scoreMax=2 \\\n  --param sort=commentTime \\\n  --param order=desc \\\n  --param page=1 \\\n  --param size=100\n```\n\n## 参数\n\n| 参数 | 规则 |\n| --- | --- |\n| `goodsId` | 必填，明确 SHEIN 商品 ID，最长 100 字符 |\n| `siteId` | 默认入口 1 名称“全部”但当前映射 `us`，不是跨站聚合；明确美国 2；其他站实时解析 |\n| `specs` | 规格 JSON 字符串的精确条件，最长 300 字符 |\n| `scoreMin/Max` | 1–5 分 |\n| `helpfulMin/Max` | 有用数，非负整数 |\n| `commentTimeMin/Max` | ISO 8601 评论时间 |\n| `sort` | `commentTime`、`helpful`、`score`、`createTime` |\n| `order` | 只允许小写 `asc|desc`，默认 `desc` |\n| `page` / `size` | 默认 1/20，每页最大 200，结果窗口最多前 10000 条 |\n\n最小值不得大于最大值。不要传 Temu 的 `regionId` 或 `skuId`；SHEIN 使用站点和 `specs`。\n\n## 响应\n\n成功响应 `data` 包含去重后的 `total`、`list`、`site`。评论项公开：`id`、`siteId`、`siteUID`、`commentId`、`comment`、`score`、`specs`、`pictures`、`goodsId`、`helpful`、`commentTime`、`createTime`。服务端按 `commentId` 去重，并使用稳定次排序。`total` 使用 Elasticsearch 基数统计，超大评论集可能有近似误差；完整分页以不足一页、空页或 10000 条结果窗口上限为停止条件，不只依赖 `total`。\n\n`specs` 保留数据源 JSON 字符串契约，调用方需要解析时必须容忍无效或空值。退出状态：成功 0，需要动作 2，错误 1。"}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":"搜索和分析 SHEIN 商品评论，提炼卖点、痛点和改良方向 Skill: 极鲸云 Shein 评论搜索&分析 Owner: geekbi Summary: 搜索和分析 SHEIN 商品评论，提炼卖点、痛点和改良方向 Tags: latest:0.1.0 Version history: v0.1.0 | 2026-08-13T06:53:04.150Z | auto - 首个版本发布，可通过极鲸云查询指定 SHEIN 商品 ID 的真实评论。 - 支持分析评论的评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点及产品改良方向等。 - 评论分析仅基于极鲸云返回内容，不编造、翻译或推断评论。 - 严格要求明确 SHEIN 商品 ID，无法识别时会提示用户补充，不进行猜测或补全。 - 输出包含数据口径、样本范围及分析边界说明，保证结论依据充分、描述客观。 Archive index: Archive v0.1.0: 17 files, 20575 bytes Files: .gitignore (32b","editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"ready","wordCount":482,"uniquenessScore":62,"reasons":[]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-10T05:35:07.542Z","emptyReason":"No screenshots, media assets, or demo links are available."},"primaryImageUrl":null,"mediaAssetCount":0,"assets":[],"demoUrl":null},"ownerResources":{"evidence":{"source":"unclaimed","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-10T05:35:07.542Z","emptyReason":"This page has not been claimed by the agent 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