Amazon Review Intelligence Extractor

通过 ARI 采集并分析 Amazon 评论，生成可执行消费者洞察

ARI Amazon 评论智能

工具与入口

• CLI：{skill_base_dir}/scripts/ari.py；先运行 python ari.py check。
• API 参考：需要字段、命令或错误码时读取 {skill_base_dir}/references/reference.md。
• API Key：环境变量 ARI_API_KEY，或运行 python ari.py configure 隐藏输入并保存。
• 申请 Key：https://ari.funewa.com/zh/account?ui=d47626f#api-keys
• 充值/套餐：https://ari.funewa.com/zh/billing
• Web 产品管理：https://ari.funewa.com/zh/products

安全与计费协议

• 缺少 Key 时立即停止，给出申请链接；不要索要用户密码，不要把 Key 写入报告或命令示例。
• 401 / ARI_UNAUTHENTICATED：停止并引导重建 Key。
• 402 / ARI_INSUFFICIENT_CREDITS：保留已有结果，引导充值；不得自动重试付费操作。
• ARI_EMAIL_NOT_VERIFIED：引导先到用户中心验证邮箱。
• 采集和 AI 分析都会消耗积点。先运行不带 --confirm 的命令取得报价，明确告知用户后， 只有在用户确认时才追加 --confirm。禁止替用户默认确认。
• 任何情况下不得虚构 API 未返回的数据，也不得回退到其他品牌接口。

标准工作流

1. 运行 check，确认账户、邮箱验证状态和可用积点。
2. 运行 products。若 ASIN 尚未订阅，先执行不带 --confirm 的 collect 展示采集报价； 用户确认后执行 collect --confirm --wait。
3. 运行 deepdive --asin <ASIN>，一次获得产品状态、免费图表、评论样本、历史报告和 VOC 报价。它默认不扣 AI 分析积点。
4. 用户确认报价后运行 deepdive --asin <ASIN> --confirm，或单独运行 analyze --type voc|insight|trend|variant --asin <ASIN> --confirm。
5. 竞品对比需双方都已采集： analyze --type compare --asin <目标> --competitor <竞品> --confirm。
6. 使用 reports / report --id 读取已归档报告；需要完整交互和导出时引导打开 Web。

站点默认 amz_us；可选 amz_uk/amz_de/amz_jp/amz_ca/amz_fr/amz_es/amz_it。

解读纪律

• 把 API 数字、由数字推导的判断、行动建议明确区分：📊 数据直读、🔍 数据推理、 💡 策略建议。策略建议不得标为数据直读。
• reviewCount < 50 时在报告顶部标注小样本提示；单次提及只能作为方向性线索。
• 痛点优先级同时考虑提及频率、低星程度、近期趋势和已验证购买，不凭单条评论下结论。
• 用好评高频表达提炼 Listing 语言，但引用评论原话时保持短句并注明来自评论样本。
• 竞品对比只比较双方 API 均有数据的指标；一方样本不足时明确写“不可比”。
• 报告语言跟随用户；ASIN、VOC、Listing 等术语保留原文。

报告结构

按有数据的部分输出：数据概览 → 痛点与低星原因 → 好评与购买动因 → 用户画像与场景 → 趋势 → 竞品差异 → Listing 建议 → 产品改进优先级 → 数据来源与积点用量。

报告顶部加入：

数据基于 ARI 已采集的 Amazon 评论样本（截至当前查询时间），仅供经营决策参考； 小样本或采集窗口有限时应结合更多信源验证。

结尾列出使用的 CLI 命令、ASIN/站点、样本量、报告返回的 creditsUsed 和当前余额。