astrmap-voc
by @sparkbayes
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。
clawhub install astrmap-voc📖 About This Skill
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。 metadata: openclaw: requires: env: - CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY dependencies: python: - requests>=2.28.0
AstrMap Review Insights Skill
语言使用规范
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：
export CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY="your-api-key-here"
> API Key 获取方式：前往 https://www.astrmap.com/ 下载并安装AstrMap桌面客户端，登录后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://www.astrmap.com/ 下载桌面客户端，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 | 需要桌面客户端 | 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，无需下载和安装桌面客户端。
桌面客户端
创建任务需要 AstrMap 桌面客户端在线运行。
设备不在线时处理流程（check_device 返回 1001 错误）：
1. 询问用户：「桌面客户端未运行，请问您是否已安装桌面客户端？」 2. 若用户未安装：询问是否需要帮助下载，获取下载链接后引导用户解压和启动 3. 若用户已安装但未运行：提示用户启动桌面客户端，重新检测设备在线状态
桌面客户端下载与安装
#### 1. 获取下载链接
python scripts/api_client.py --action get_download_links
#### 2. 解压注意事项
> 重要：解压时请勿使用 Windows 自带的解压工具（会导致问题），建议使用 7-Zip、WPS解压 等工具。
#### 3. 启动指引
macOS：将整个文件夹移动到「应用程序」目录，右键点击 Astrmap.app 选择「打开」，若提示「无法打开」请前往「系统设置 → 安全性与隐私 → 通用」选择「仍要打开」确认。
Windows：右键点击 "launch.vbs" 选择「用 PowerShell 运行」或直接双击启动。
#### 4. 首次使用配置
桌面客户端启动后，需要： 1. 登录 AstrMap 账号 2. 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
pip install -r requirements.txt
重要说明
积分规则
前置条件（仅创建任务时需要）
1. AstrMap 桌面客户端已登录 2. 桌面客户端已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
python scripts/api_client.py --action <操作> [--参数...]
1. 检查设备在线
python scripts/api_client.py --action check_device --api-key "your-key"
返回：{online: true, device_id: "xxx", status: "idle"}
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
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：
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：
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，提示用户检查桌面客户端是否在线。
4. 获取分析结果
# AI 洞察摘要
python scripts/api_client.py --action get_ai_insights --api-key "your-key" --task-id "TSK_xxx"
标签分布
python scripts/api_client.py --action get_tag_categories --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
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：
python scripts/api_client.py --action trigger_analysis --api-key "your-key" --task-id "TSK_xxx"
状态流转：COLLECTED → PROCESSING → ANALYZING → SUCCESS
所有可用操作
| action | 说明 | 必需参数 | |--------|------|----------| | get_download_links | 获取桌面客户端下载链接 | - | | 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 | | 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_tag_categories | 获取标签分布 | --task-id | | get_issue_statistics | 获取问题维度统计 | --task-id | | get_top_issues | 获取要点问题分布 | --task-id | | get_basic_statistics | 获取基础统计 | --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
| 错误码 | 说明 | 处理方式 | |--------|------|----------| | 1001 | 设备不在线 | 桌面客户端未运行，询问用户是否安装或启动 | | 1002 | 积分不足 | 提示用户充值积分 | | 2001 | API Key 无效 | 检查 API Key 是否正确 | | 2002 | API Key 已禁用 | 提示用户重新创建 | | 2003 | API Key 已过期 | 提示用户重新创建 | | 2004 | 权限不足 | 检查 API Key 权限配置 | | 2005 | 请求频率超限 | 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。
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，无需桌面客户端）
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）