卖点挖掘机

要解决的问题

商品卖点常被包装话术覆盖，真实购买理由却散落在评论、追问、避雷帖和竞品对比里。手工检索多平台评价、清洗口径、归纳关键词，容易遗漏差评线索，也难以稳定产出可交付报告。

技能如何工作

selling-point-miner 以商品名称为输入，按固定流程完成分析：

• 身份确认：先通过 web_search 锁定品牌、公司、规格与主要销售平台，避免同名商品混用。
• 多平台采集：优先覆盖抖音、小红书、淘宝/天猫、京东、搜索引擎和行业媒体，记录评价原文、来源 URL 与数据维度。
• 交叉验证：将评价分为正面、负面、中性和场景绑定，统计真实关键词频次与情感倾向。
• 卖点提炼：从高频好评、意外惊喜、复购表达、竞品对比和差评反推中形成卖点。
• 报告输出：按模板生成 Markdown 文件，并给出 3～5 条核心结论。

适用边界

该技能依赖公开检索结果，不直接抓取受权限保护的后台数据。遇到平台不可访问、样本过少或评价矛盾时，应保留原始证据、标注样本限制，不把推测写成事实。