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Amazon 评论自动化提取技能

📖 简介

此技能通过 BrowserAct 的 Amazon 评论 API 模板，提供一站式 Amazon 评论收集服务。它可以直接从 Amazon 商品页面提取结构化评论结果。只需提供 ASIN，即可获取整洁、可用的评论数据，无需编写爬虫脚本，也无需登录 Amazon 账号。

✨ 功能

1. 不会产生幻觉：预设工作流可避免 AI 生成式幻觉，确保数据提取稳定且精准。
2. 无需处理验证码：无需处理 reCAPTCHA 或其他验证挑战。
3. 不受 IP 限制：无需处理区域 IP 限制或地理围栏。
4. 执行更快：与纯 AI 驱动的浏览器自动化方案相比，任务执行速度更快。
5. 经济高效：与高 Token 消耗的 AI 方案相比，显著降低数据获取成本。

🔑 API Key 设置

运行前，检查 BROWSERACT_API_KEY 环境变量。如果未设置，不要采取其他措施；应询问用户并等待其提供。 Agent 必须告知用户：

“由于您尚未配置 BrowserAct API Key，请访问 BrowserAct Console 获取您的 Key。”

🛠️ 输入参数

调用脚本时，Agent 应根据用户需求灵活配置参数：

1. ASIN（Amazon 标准识别号）
   • 类型：string
   • 说明：商品在 Amazon 上的唯一标识符。
   • 示例：B07TS6R1SF、B08N5WRWJ6

🚀 用法

Agent 应执行以下独立脚本，以实现“单行命令获取结果”：

# Example call
python -u ./scripts/amazon_reviews_api.py "ASIN_HERE"

⏳ 执行监控

由于此任务涉及自动化浏览器操作，可能需要一些时间（数分钟）。脚本会持续输出带时间戳的状态日志（例如，[14:30:05] Task Status: running）。 Agent 指示：

• 等待脚本结果时，持续监控终端输出。
• 只要终端持续输出新的状态日志，任务就处于正常运行状态；不要误认为任务已死锁或无响应。
• 只有在状态长时间未变化，或脚本停止输出且未返回结果时，才应考虑触发重试机制。

📊 数据输出

成功执行后，脚本会解析并直接打印 API 响应中的结果。每条评论包含：

• Commentator：评论者姓名
• Commenter profile link：评论者个人资料链接
• Rating：星级评分
• reviewTitle：评论标题
• review Description：评论全文
• Published at：评论发布日期
• Country：评论者所在国家
• Variant：商品变体信息（如有）
• Is Verified：是否为已验证购买

⚠️ 错误处理与重试

如果脚本执行期间发生错误（例如网络波动或任务失败），Agent 应遵循以下逻辑：

1. 检查输出内容：

   • 如果输出包含 "Invalid authorization"，表示 API Key 无效或已过期。不要重试；应指导用户重新检查并提供正确的 API Key。
   • 如果输出不包含 "Invalid authorization"，但任务失败（例如输出以 Error: 开头或返回结果为空），Agent 应自动重新执行脚本一次。

2. 重试限制：

   • 自动重试仅限一次。如果第二次尝试仍然失败，应停止重试，并向用户报告具体错误信息。

🌟 典型用例

1. 竞品分析：提取竞品的产品评论，了解其优势和劣势。
2. 产品反馈：汇总自家产品的反馈，找出需要改进的方面。
3. 市场调研：收集特定品类中的客户偏好和常见投诉数据。
4. 情感监测：监控近期评论，发现客户情感的变化。
5. 质量保证洞察：利用客户评论发现潜在的质量问题或 Bug。
6. 情感分析准备：收集评论文本和评分，用于详细的情绪建模。
7. 已验证购买分析：比较已验证购买者与未验证购买者的反馈。
8. 地理洞察：分析产品在不同评论者所在国家的表现。
9. 变体比较：了解哪些产品变体（尺寸/颜色）获得了最佳反馈。
10. 历史趋势追踪：获取并分析评论发布日期，追踪产品生命周期内的情感变化。