淘宝京东拼多多评论分析工具

自动抓取商品评论，分析好评差评，生成专业分析报告。

功能特点

• - 🛒 三平台支持：淘宝、京东、拼多多
• 📊 自动抓取：浏览器自动化获取评论
• 🧠 智能分析：AI分析评论内容和情感
• 📈 评分统计：好评率、差评率、评分分布
• 💬 差评详情：完整差评内容和出处
• 💡 改进建议：AI生成改进建议
• 📄 专业报告：Word和PDF双格式输出
• 🎯 多商品对比：同一店铺多个商品对比
• 🏪 多店铺对比：不同店铺对比分析
• 💡 改进建议: AI生成改进建议
• 📄 专业报告: Word (.docx) + PDF 输出
• 🎯 多商品: 支持同一店铺多个商品
• 🏪 多店铺: 支持不同店铺对比分析
• 🛒 多平台: 支持淘宝/京东/拼多多对比

使用场景

• - 分析淘宝店铺评论 / Analyze Taobao reviews
• 查看京东差评 / Check JD negative reviews
• 帮我分析这个产品的用户反馈
• ecommerce-review-analyzer

支持平台

前置条件

• - OpenClaw v2026.3.22+ (浏览器自动化)
• 必须使用OpenClaw内置浏览器自动化（不支持第三方浏览器工具）
• 已登录目标电商平台
• 已配置OpenClaw browser工具

⚠️ 重要声明

本技能强制使用OpenClaw内置浏览器自动化功能。
不支持Playwright、Selenium等第三方浏览器工具。
必须使用OpenClaw v2026.3.22+的browser工具。
浏览器会话继承用户已登录状态。

工作流程

用户请求
↓

1. 1. 检测登录状态

1. 2. 协助扫码登录（如需要）

1. 3. 抓取商品评论

1. 4. AI分析评论内容

1. 5. 生成专业报告（Word+PDF）

输出格式

Word报告 (.docx)

包含：

• - 商品基本信息
• 评分分布表格
• 差评详情（含完整评论）
• 改进建议

PDF报告

与Word内容完全一致，便于打印。

示例报告

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 📊 商品评论分析报告 │
└─────────────────────────────────────────────┘

商品：智能手表 Pro
平台：淘宝 / 京东
分析评论：1,234条

📊 评分分布
├─ ⭐⭐⭐⭐⭐ 好评：78% (970条)
├─ ⭐⭐⭐ 中评：15% (186条)
└─ ⭐⭐ 差评：7% (78条)

💬 差评详情

差评 1: ⭐⭐
充电太慢了，充满要4个小时，退货！
👤 用户B | 📅 2026-03-18 | 🏪 科技旗舰店

差评 2: ⭐
App经常闪退，客服态度差，差评！
👤 用户C | 📅 2026-03-15 | 🏪 科技旗舰店

💡 改进建议
• 优化充电速度
• 修复App稳定性
• 加强客服培训

浏览器自动化代码

抓取淘宝评论

javascript
// 1. 打开商品页面
await browser.open({
url: https://item.taobao.com/item.htm?id=商品ID
})

// 2. 等待页面加载
await browser.wait({ timeout: 5000 })

// 3. 检查是否需要登录
const needsLogin = await browser.evaluate(() => {
return document.querySelector(.login-dialog) !== null
})

if (needsLogin) {
// 协助用户扫码登录
const qrImage = await browser.screenshot({ selector: .qrcode-img })
await chat.send(⚠️ 请扫描二维码登录淘宝：, { image: qrImage })
await browser.waitForNavigation({ timeout: 120000 })
}

// 4. 点击评价标签
await browser.click({ selector: a[href=#J_TabBar] })
await browser.wait({ timeout: 3000 })

// 5. 滚动加载更多评论
for (let i = 0; i < 3; i++) {
await browser.evaluate(() => window.scrollBy(0, 500))
await browser.wait({ timeout: 1000 })
}

// 6. 提取评论数据
const reviews = await browser.evaluate(() => {
const items = []
document.querySelectorAll(.JKgRateReviewItem).forEach(el => {
const rating = el.querySelector(.tb-rev-item-rating)?.children.length || 0
const content = el.querySelector(.tb-rev-itembody-text)?.innerText ||
const user = el.querySelector(.tb-rev-itemuser-name)?.innerText ||
const date = el.querySelector(.tb-rev-itemtime)?.innerText ||

items.push({
rating: rating,
content: content.trim(),
user: user.trim(),
date: date.trim()
})
})
return items
})

return reviews

抓取京东评论

javascript
// 1. 打开商品页面
await browser.open({
url: https://item.jd.com/商品ID.html
})

// 2. 等待加载
await browser.wait({ timeout: 5000 })

// 3. 滚动到评论区
await browser.evaluate(() => {
const element = document.querySelector(#comment)
if (element) element.scrollIntoView()
})
await browser.wait({ timeout: 2000 })

// 4. 提取评论
const reviews = await browser.evaluate(() => {
const items = []
document.querySelectorAll(.comment-item).forEach(el => {
const rating = el.querySelector(.comment-star)?.className.match(/\d+/) || [0]
const content = el.querySelector(.comment-con)?.innerText ||
const user = el.querySelector(.user-name)?.innerText ||
const date = el.querySelector(.comment-date)?.innerText ||

items.push({
rating: parseInt(rating[0]) || 5,
content: content.trim(),
user: user.trim(),
date: date.trim()
})
})
return items
})

return reviews

抓取拼多多评论

javascript
// 1. 打开商品页面
await browser.open({
url: https://mobile.yangkeduo.com/goods.html?goods_id=商品ID
})

// 2. 等待加载
await browser.wait({ timeout: 5000 })

// 3. 点击评价标签
await browser.click({ selector: [class*=comment] })
await browser.wait({ timeout: 2000 })

// 4. 提取评论
const reviews = await browser.evaluate(() => {
const items = []
document.querySelectorAll([class*=comment-item]).forEach(el => {
const content = el.innerText ||
if (content.length > 10) {
items.push({
content: content.trim(),
platform: 拼多多
})
}
})
return items
})

return reviews

Python代码示例

python
from docx import Document
from docx.shared import Pt, Cm, RGBColor
from docx.enum.text import WDALIGNPARAGRAPH
from fpdf import FPDF
from datetime import datetime
import os

class ReviewAnalyzer:
def init(self):
self.reviews = []

def add_review(self, product, platform, store, rating, content, date, user):
添加评论数据
self.reviews.append({
product: product,
platform: platform,
store: store,
rating: rating,
content: content,
date: date,
user: user
})

def analyze(self):
分析评论数据
total = len(self.reviews)
if total == 0:
return None

positive = len([r for r in self.reviews if r[rating] >= 4])
negative = len([r for r in self.reviews if r[rating] <= 2])
neutral = total - positive - negative
avg_rating = sum(r[rating] for r in self.reviews) / total

return {
total: total,
positive: positive,
negative: negative,
neutral: neutral,
avgrating: avgrating,