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name: astrmap-voc
description: 星图AI·客户洞察（VOC），帮助全球电商卖家进行产品改进、新品开发、市场调研！核心能力：获取亚马逊评论、AI深度分析差评、精准量化高频问题、挖掘高星隐性差评、生成改进建议、追踪评论趋势、增量更新。
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summary: 星图AI·客户洞察（VOC），帮助全球电商卖家进行产品改进、新品开发、市场调研。核心能力：获取亚马逊评论、AI 深度分析差评、精准量化高频问题、挖掘高星隐性差评、生成改进建议、追踪评论趋势、增量更新。
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  openclaw:
    requires:
      env:
        - CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY
    dependencies:
      python:
        - requests>=2.28.0
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# AstrMap Review Insights Skill

## 语言使用规范

- 若用户使用**中文**输入，以**中文**回复
- 若用户使用**非中文**（如英文）输入，以**英文**回复

## 配置

### API Key

所有 API 调用均需要 API Key 进行身份认证。

**说明**：API 端点固定为 `https://api.astrmap.com`，不可配置。

**推荐方式**：在 `~/.zshrc` 或 `~/.bashrc` 中设置环境变量：

```bash
export CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY="your-api-key-here"
```

> API Key 获取方式：打开 https://app.astrmap.com/ 登录（无账号可先注册），点击**左下角用户菜单** → **接口密钥**页面，创建并复制 API Key。

**重要**：若 `CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY` 环境变量为空，或用户未提供 API Key，**请先询问用户**：
> 「请提供您的 AstrMap API Key（可前往 https://app.astrmap.com/ 登录后，在左下角用户菜单 → 接口密钥 页面创建获取）」
>
> 获取后，通过 `--api-key` 参数传入后续所有命令。

**安全提示**：本 Skill 将 API Key 发送至 AstrMap 服务器（api.astrmap.com）进行身份认证，用于分析您指定的亚马逊产品评论数据。API Key 不会用于访问其他服务。

### 功能分层说明

| 功能 | 需要采集通道（Chrome 浏览器扩展） | 需要 API Key |
|------|-------------------------------|---------------|
| 查询已完成任务的分析结果 | ❌ | ✅ |
| 创建仅采集任务 | ✅ | ✅ |
| 创建自动分析任务 | ✅ | ✅ |
| 增量获取 | ✅ | ✅ |
| 手动触发分析 | ❌ | ✅ |

> 提示：如果您只需要查询已完成的分析结果，可以直接使用 API Key，无需安装任何采集组件。

### 采集通道：Chrome 浏览器扩展

创建任务需要采集通道在线。AstrMap 的采集通道为 **Chrome 浏览器扩展**（网站已不再提供桌面客户端下载）。

> `check_device` 返回的在线端点带 `endpoint_type` 字段：`extension` 为浏览器扩展，
> `desktop` 为存量桌面客户端安装（历史版本，已停止分发）。
> 无论哪一种，只要 `is_alive=true` 即可创建任务。

**采集通道不在线时处理流程**（`check_device` 返回 `is_alive=false`，`endpoint_type`/`endpoint_id` 为空，属正常响应而非错误码）：

1. **告知用户**：「当前没有在线的采集通道，需要先安装并登录 AstrMap 浏览器扩展。」
2. **引导安装**：指引用户前往 https://www.astrmap.com/#download 下载扩展，并按页面步骤安装
3. **引导登录**：扩展安装后，用 Chrome 登录亚马逊买家账号（勿使用正在做业务的卖家账号），并确保亚马逊访问畅通
4. **重新检测**：再次执行 `check_device`，确认返回 `is_alive=true` 后再创建任务

### 扩展安装指引

#### 1. 获取下载链接

```bash
python scripts/api_client.py --action get_download_links
```

#### 2. 安装步骤

1. 下载后解压扩展包
2. 打开 Chrome，访问 `chrome://extensions/`
3. 开启右上角「开发者模式」
4. 点击「加载已解压的扩展程序」
5. 选择解压后的扩展文件夹完成安装

#### 3. 安装后配置

扩展安装完成后，需要：
1. 打开 Web 端 https://app.astrmap.com/ 并登录 AstrMap 账号
2. 在 Chrome 中登录亚马逊买家账号（请勿使用正在做业务的卖家账号）
3. 确保亚马逊访问畅通

### 安全与验证

详细的安全验证说明、隐私风险声明、Amazon 账号安全和 API Key 安全建议，**请阅读** `{baseDir}/references/security.md`。

### 依赖安装

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 重要说明

### 积分规则

- **创建任务（自动模式）**：免费获取亚马逊评论，AI 分析会扣除账户积分
- **创建任务（仅采集模式）**：免费获取亚马逊评论，不扣除积分
- **增量获取**：获取最新评论并重新分析，扣除积分
- **查询结果**：查看已完成任务的分析结果，不扣积分

### 前置条件（仅创建任务时需要）

1. 采集通道在线（Chrome 扩展已安装并连接，`check_device` 返回 `is_alive=true`）
2. 已在浏览器中登录亚马逊买家账号（勿使用正在做业务的卖家账号）
3. 确保亚马逊访问畅通

> 查询已完成任务的分析结果无以上限制，可直接调用。

## Workflow

### 调用方式

```bash
python scripts/api_client.py --action <操作> [--参数...]
```

### 1. 检查设备在线

```bash
python scripts/api_client.py --action check_device --api-key "your-key"
```

返回：`{is_alive: true, endpoint_id: "xxx", endpoint_type: "extension", status: "idle"}`

> `endpoint_type` 取值：`extension`（浏览器扩展）/ `desktop`（存量桌面客户端）/ `web_session`。

> v2.2 字段更名：`online → is_alive`、`device_id → endpoint_id`，新增 `endpoint_type`。离线时 `is_alive` 为 `false`，`endpoint_id / endpoint_type` 为 `null`。

### 2. 创建任务

> 注意：创建任务会扣除积分。在执行创建任务命令前，必须先告知用户并等待确认：
> 「即将为您创建任务，当前账户剩余积分：{points}。本次任务将扣除积分，是否继续？」

**创建任务流程**：
1. `--action check_device` → 检查设备在线状态
2. `--action get_points` → 检查账户积分
3. **告知用户积分消耗，等待用户确认**
4. 确认前置条件满足后，执行 `--action create_task --asin <ASIN> --site <站点> [--is-auto false]`

**运行模式**：
| 参数 | 说明 |
|------|------|
| `--is-auto true`（默认） | 自动模式：采集完成后自动执行 AI 分析 |
| `--is-auto false` | 仅采集模式：采集完成后停在"待分析"状态 |

**站点映射**：US/CA/UK(英语)、DE(德语)、FR(法语)、IT(意大利语)、ES(西班牙语)、JP(日语)

**命令示例**：
```bash
python scripts/api_client.py --action create_task --api-key "your-key" --asin "B09V3KXJPB" --site US
```

### 3. 轮询任务状态

任务提交后，每隔 **6 分钟** 执行一次查询：

```bash
python scripts/api_client.py --action get_task_detail --api-key "your-key" --task-id "TSK_xxx"
```

**状态流转**：

**自动模式** (`is_auto=true`)：`PENDING` → `DISPATCHING` → `COLLECTING` → `PROCESSING` → `ANALYZING` → `SUCCESS/FAILED/CANCELLED`

**仅采集模式** (`is_auto=false`)：`PENDING` → `DISPATCHING` → `COLLECTING` → `COLLECTED`

**各状态的提示语**：

| 状态 | 向用户展示 |
|------|-----------|
| PENDING | 「任务已提交，等待调度中...」 |
| DISPATCHING | 「正在分配设备...」 |
| COLLECTING | 「正在获取亚马逊评论数据，请耐心等待（通常需要 20~120 秒）」 |
| PROCESSING | 「评论数据获取完成，正在处理中...」 |
| ANALYZING | 「数据处理完成，AI 正在分析中...」 |
| SUCCESS | 「分析完成！正在为您获取结果...」 |
| FAILED | 「任务失败，请检查设备状态和网络连接后重试」 |
| CANCELLED | 「任务已取消」 |
| COLLECTED | 「采集完成！已进入待分析状态」 |

> 若任务长时间（超过 18 分钟）未完成，提示用户检查采集通道（浏览器扩展）是否在线。

### 4. 获取分析结果

```bash
# AI 洞察摘要
python scripts/api_client.py --action get_ai_insights --api-key "your-key" --task-id "TSK_xxx"
# 分类标签分布
python scripts/api_client.py --action get_category_tag_distribution --api-key "your-key" --task-id "TSK_xxx"
# 基础统计
python scripts/api_client.py --action get_basic_statistics --api-key "your-key" --task-id "TSK_xxx"
# 差评列表
python scripts/api_client.py --action get_negative_reviews --api-key "your-key" --task-id "TSK_xxx" --page 1 --page-size 20
```

> 注意：查询已完成任务的结果不扣积分，也无前置条件限制。

### 5. 增量获取

> 注意：增量获取会扣除积分。在执行前必须先告知用户并等待确认。

**增量获取流程**：
1. 检查设备和积分
2. 告知用户积分消耗，等待确认
3. `--action create_incremental --task-id <task_id>`
4. 轮询任务状态（与创建任务相同）

### 6. 手动触发分析（仅采集模式）

仅采集模式 (`is_auto=false`) 的任务，采集完成后停在 COLLECTED 状态，需要手动触发 AI 分析：

```bash
python scripts/api_client.py --action trigger_analysis --api-key "your-key" --task-id "TSK_xxx"
```

状态流转：`COLLECTED` → `PROCESSING` → `ANALYZING` → `SUCCESS`

### 7. 好评分析（`polarity="positive"`）

> 上述 Workflow 1-6 主要围绕差评侧 / AI 洞察。`scripts/api_client.py` 同时支持 `polarity="positive"` 拉好评原话、好评代表、好评标签分布——用于 listing 文案卖点提炼、营销素材库、与差评侧做对照表。
>
> **详细工作流**（含 V1 自检清单 5 项 + 典型陷阱 pitfall #28/#29）请阅读 `{baseDir}/references/positive-reviews-workflow.md`。

**三种方法快速调用**：

```python
from api_client import CustomerInsightsClient

client = CustomerInsightsClient(api_key="sk_live_...")

# 1. 好评全量原话（与 get_negative_reviews 字段一致，支持翻页）
pos = client.get_sentiment_reviews(tid, polarity="positive", page=1, page_size=50)
# 响应: {items: [...], total: N, page_max: M, page: 1, page_size: 50}

# 2. 好评代表（按 dimension 排名，limit 实测 ≤ 5）
rep_pos = client.get_representative_reviews(tid, polarity="positive", limit=5)
# 响应字段: content / title / star / dimension / dimension_name / rank_in_dimension / url

# 3. 好评标签频次（三层嵌套：dimension → category → tag）
dist_pos = client.get_category_tag_distribution(tid, polarity="positive")
# 响应: category_tag_distribution.dimensions.{experience|product|service}.categories.{...}.tags
```

**等价关系（重要）**：`get_negative_reviews` = `get_sentiment_reviews(polarity="negative")` 的别名（见 `scripts/api_client.py` 源码注释）。**不要写两套**——用 polarity 切换即可。

**典型用法**：
- **Listing 文案**：从 `get_representative_reviews(polarity="positive")` 摘原话当 bullet points，频次榜 Top 5 当主卖点
- **营销素材库**：从好评原话按"功能描述型 / 情感共鸣型 / 场景代入型 / 问题解决型"分类整理
- **差评 vs 好评 对照表**：同维度两极分化检测（如"操作简便 97 vs 操作复杂 126"——App 流程对一部分人友好、对另一部分人劝退）

> **⚠️ 必走 V1 自检**（详见 reference）：① `polarity="positive"` 的 items 含 1★/2★（pitfall #28，需先按 `review_star >= 4` 过滤）；② 代表好评 4★ content 可能含隐性差评（pitfall #29）；③ 差评侧漏报 P0 在好评侧再扫一次确认（订阅 / 耗材 / 隐私）。

## 所有可用操作

| action | 说明 | 必需参数 |
|--------|------|----------|
| get_download_links | 获取浏览器扩展下载链接 | - |
| check_device | 检查设备是否在线 | - |
| create_task | 创建任务 | --asin, --site |
| create_incremental | 增量获取 | --task-id |
| rename_task | 重命名任务 | --task-id, --name |
| trigger_analysis | 手动触发分析 | --task-id |
| get_task_detail | 查询任务详情 | --task-id |
| get_task_list | 获取任务列表 | - |
| get_ai_insights | 获取 AI 洞察 | --task-id |
| get_basic_statistics | 获取基础统计 | --task-id |
| get_representative_reviews | 获取代表性评论 | --task-id |
| get_category_tag_distribution | 获取分类标签分布 | --task-id |
| get_negative_reviews | 获取差评列表 | --task-id |
| get_trend | 获取评论趋势 | --task-id |
| get_related_comments | 获取关联评论 | --task-id, --association-type |
| get_comments | 获取原始评论 | --task-id |
| get_comments_overview | 获取评论概览 | --task-id |
| get_points | 查询积分余额 | - |

## 错误处理

> 说明：api_client 对非 0 `code` 统一抛出 `API Error: {msg}`——错误判断以**返回 msg 为准**；采集通道不在线不是错误码，而是 `check_device` 正常响应的 `is_alive=false`。

| 场景 | 判定/说明 | 处理方式 |
|--------|----------|----------|
| 设备不在线 | `check_device` 返回 `is_alive=false`（正常响应，非错误码） | 采集通道未就绪（引导安装/登录浏览器扩展） |
| 积分不足 | 返回 `msg` 含积分不足提示（原 1002） | 提示用户充值积分 |
| API Key 无效 | 认证失败 `msg`（原 2001） | 检查 API Key 是否正确 |
| API Key 已禁用 | 认证失败 `msg`（原 2002） | 提示用户重新创建 |
| API Key 已过期 | 认证失败 `msg`（原 2003） | 提示用户重新创建 |
| 权限不足 | 权限 `msg`（原 2004） | 检查 API Key 权限配置 |
| 请求频率超限 | 限流 `msg`（原 2005） | 提示用户稍后重试 |
| InvalidTaskStatus | 任务状态不是 COLLECTED | 只有仅采集模式且状态为 COLLECTED 的任务才能触发分析 |

## 详细 API 文档

如需了解详细的 API 端点说明、请求参数、响应格式，请阅读 [API 参考文档](references/api_reference.md)。

## 使用示例

### 场景一：创建新任务

```
用户: 帮我获取 B09V3KXJPB 的评论并分析
AI Agent:
1. 检查 API Key → 若未配置，询问用户提供
2. 检查设备和积分
3. 告知积分消耗，等待确认
4. 创建任务
5. 每 6 分钟轮询状态，实时反馈进度
6. 分析完成后获取结果
```

### 场景二：仅采集模式 + 手动触发分析

```
用户: 帮我只采集评论，暂时不做分析
AI Agent:
1. 检查 API Key 和设备
2. 创建任务时使用 --is-auto false
3. 轮询状态直到 COLLECTED
4. 用户确认分析后，执行 trigger_analysis（仅需 API Key，无需采集通道）
```

### 场景三：查询已完成任务

```
用户: 查看 TSK_xxx 任务的分析结果
AI Agent:
1. 检查 API Key
2. 直接获取分析结果（无需设备和前置条件）
```