Review Analyzer
从客户评论中提取情感与痛点，指导产品改进
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Review Analyzer。 它的用途是：从客户评论中提取情感与痛点，指导产品改进 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/review-analyzer/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'分析这份用户评论数据集，提取情感趋势、重复痛点和功能请求，并按优先级输出报告。' 它会自动完成情感分类、主题聚类和请求提取，最终生成一份包含痛点频率统计和功能请求排名的结构化报告，帮助你快速决定修复哪些Bug、优化哪些文案。
介绍
Review Analyzer 专注于从海量客户评论中自动提取情感倾向、重复出现的痛点和明确的功能请求，帮助产品团队快速定位最需要修复的问题和优化文案的机会。它能将非结构化的用户反馈转化为结构化的优先级清单，避免主观判断带来的偏差。
使用方式非常简单：将客户评论（支持 CSV、JSON 或纯文本格式）输入给 Skill，它会自动执行情感分类、主题聚类和请求提取，最终输出一份包含痛点频率统计、情感趋势变化和功能请求排名的报告。你可以直接基于报告调整产品路线图或优化营销文案。
适合产品经理、数据分析师和营销专员使用，尤其是需要频繁处理用户反馈来驱动迭代的团队。对于需要快速验证产品改进方向、降低用户流失率的场景，这款工具能显著缩短从反馈到行动的周期。
建议在使用前先清洗评论数据，去除重复和无关内容以获得更准确的分析结果。同时注意，该 Skill 主要处理文本类评论，对图片、视频等非文本内容不适用。
核心特点
不同于通用情感分析工具，Review Analyzer 专门识别重复痛点和功能请求，并按优先级排序，直接关联产品修复和文案优化，输出可落地的行动项。
注意事项
不适合处理非文本评论（如图片、视频）或需要实时流式处理大量评论的场景。
常见问题
支持哪些评论格式？
支持 CSV、JSON 和纯文本格式，每行一条评论或结构化字段均可。
能分析多语言评论吗？
当前主要针对英文评论优化，其他语言需先通过翻译或自定义模型适配。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/review-analyzer/raw/index.md 读取 Review Analyzer 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/review-analyzer/raw/index.md（查看排版版本）