产品舆情分析skill

回顾上线不到一个月的skill，商业和数据分析下载量336，战略分析下载量115，撒花，能真的用工具在分析上提供一些便利也是十分开心 

言归正传，回到产品舆情分析skill

一、主要功能

1. 舆情分析雷达收集XHS、B站、Douyin用户发文和评论原声，还原产品真实评价

2. 提取用户最关心的产品特征，形成产品和竞品的对比分析

3. 自动化报告生成。生成包含"数据概况 + 本品分析 + 竞品对比 + 策略建议"的标准化报告

4. 爬取后的数据、清洗数据、报告，均保存，可用于原声溯源和二次分析。

二、谁最需要这个工具？

• 产品经理：想知道用户最真实的爽点和痛点，而不是在会议室里臆测。

• 品牌/市场运营：需要定期产出舆情月报、竞品动态，却苦于没有专职数据团队。

• 创业者/战略分析：在细分市场里，快速摸清自己产品和竞品的用户心智占位。

• 咨询/投研分析师：需要结构化、可复现的社交媒体 evidence，支撑决策建议。

三、skill分析流程

整个工作流分为 5 个阶段，设计原则：让 LLM 理解归纳，并通过脚本统计关键词出现频率作为数据佐证。

step1【数据采集】：自动爬取XHS、B站、Douyin的原始内容 

step2【数据处理】：去重、清洗、格式化，得到干净的结构化数据 

step3【竞品发现】（LLM驱动）：从样本中智能识别竞品名称和关键词

step4【LLM特征提取】：抽取样本生成 Prompt，由 LLM 提取：

• 产品优势维度（如"便携小巧"）
  

• 产品劣势维度（如"续航短"）
  

• 使用场景（如"vlog记录"）
  

• 每个维度的关键词和代表性用户原话

step5【频次统计 + 报告生成】：脚本用 LLM 提供的关键词，在全量数据中统计真实频次，最终生成包含数据、洞察、策略建议的完整 Markdown 报告    

报告的标准结构包括   

• 数据概况与情感分布

• 产品印象、优劣势、使用场景、特征总结。

• 竞品对比分析（提及统计 + 深度对比）

• 核心发现与营销建议，包括差异化定位，进攻和防守策略

四、skill使用方法

方式一，爬取新的数据集，“使用sentiment-analysis-radar.skill帮我爬取并分析xx产品，数据和报告保存在user/xxx/xxx”

方式二，分析现有的数据集，“使用sentiment-analysis-radar.skill，分析user/xx/xx.md，数据集，产品名称为xxx,数据和报告保存在user/xxx/xxx”

注：excalibur9527的开源mediacrawler-skill作为本skill的爬虫部分依赖

五、一个典型案例

一点感想

1. 三个skill的开发过程并非顺利，基本是开发的第一遍，功能越改越差，推翻重做才可以。回头看这个过程遵循“正难则反”的规律，越执着于改某个小功能，越陷入了优化局部，反而让整体的漏洞越大。其实是没有真的理解skill它本身要解决一个什么问题，是否对这个问题理解得透彻。

2. 新热点和技术层出不穷，但其实各有对应的适用场景。比如分析类场景，它在是在某些原则情况下，需要很大自由度，skill的适配就好一点，能让LLM有发挥空间。

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