美团点评抖音评价分析汇总

要解决什么问题

门店在美团、点评、抖音等平台会积累大量零散评价：同一道菜在不同评论里反复出现，环境和服务往往混在一段话里。运营要做汇报或改品项时，需要的是按维度归类、区分高频共识与偶发抱怨的结构化汇总，而不是再读一遍原文。

技能如何工作

本技能面向「一批评价文本 + 门店名称/品类 + 飞书 chat_id」的输入，按固定流程处理：

1. 三维拆解：菜品按具体菜名单独立列项（不随意合并成「锅贴类」）；环境拆为风格氛围与实用性（卫生）；服务拆为态度细节与效率规范。
2. 频次规则：同一要点提及 ≥3 次写入「优势（高频好评）」；负面且提及 ≤2 次标注为「个别/低频」写入不足，避免把偶发问题放大。
3. 输出链路：先生成标准 Markdown 表格（含典型评价示例），保存为文件后，由附带脚本 scripts/pingjiahuizong_xlsx.py 解析表格、用 openpyxl 生成带表头样式与冻结首行的 Excel，再通过飞书 API（或 Hermes 的 _send_feishu）把文件发给指定会话。

适用边界与注意点

• 依赖你提供完整评价原文；脚本只负责表格解析与 Excel/飞书投递，不做平台爬取。
• 优势/不足需贴合原文概括，示例每条维度内不宜堆砌过多（规则上优势与不足各至少 1 条、合计不超过 2 条示例）。
• 飞书发送前需确认 chat_id（例如通过 send_message(action='list') 获取）。