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astrmap-voc

by SparkBayes · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
cross-platform ✓ Security Clean
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Install in OpenClaw
/install 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。
README (SKILL.md)

AstrMap Review Insights Skill

语言使用规范

  • 若用户使用中文输入,以中文回复
  • 若用户使用非中文(如英文)输入,以英文回复

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~/.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

  • 创建任务(自动模式):免费获取亚马逊评论,AI 分析会扣除账户积分
  • 创建任务(仅采集模式):免费获取亚马逊评论,不扣除积分
  • 增量获取:获取最新评论并重新分析,扣除积分
  • 查询结果:查看已完成任务的分析结果,不扣积分

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 \x3C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 \x3CASIN> --site \x3C站点> [--is-auto false]

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):PENDINGDISPATCHINGCOLLECTINGPROCESSINGANALYZINGSUCCESS/FAILED/CANCELLED

仅采集模式 (is_auto=false):PENDINGDISPATCHINGCOLLECTINGCOLLECTED

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 \x3Ctask_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:COLLECTEDPROCESSINGANALYZINGSUCCESS

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)
Usage Guidance
This skill appears coherent and does what it says, but before installing: 1) Verify the domain (https://www.astrmap.com) and confirm download links/JSON are legitimate; check provided checksums and code signatures for any downloaded desktop client. 2) Use a dedicated Amazon buyer account (do NOT use seller or production accounts) as the desktop client requires Amazon login for scraping. 3) Treat CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY as a sensitive secret: set it via environment variable and do not paste it in public chat or shared scripts. 4) Review scripts/api_client.py yourself (it's included) before running it; run in an isolated environment if you are uncertain. 5) Confirm billing/points implications before creating tasks (the SKILL.md notes some operations consume points). If you want additional assurance, ask the maintainer for a published homepage, source repository, or signed binaries for the desktop client; absence of a verifiable homepage is a moderate operational risk.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: astrmap-voc Version: 1.0.1 The skill bundle is a legitimate integration for the AstrMap Amazon VOC (Voice of Customer) analysis service. The Python client (scripts/api_client.py) is a standard wrapper for the api.astrmap.com REST API and contains no obfuscated code or hidden execution logic. While the instructions (SKILL.md) guide the AI to help users install a desktop client for data scraping, the bundle includes comprehensive security documentation (references/security.md) that transparently discloses privacy risks and provides safety recommendations, such as using dedicated buyer accounts and verifying download signatures.
Capability Tags
requires-sensitive-credentials
Capability Assessment
Purpose & Capability
Name/description (VOC for seller insights) align with the code and SKILL.md: the skill calls astrmap API endpoints (api.astrmap.com) and orchestrates tasks that rely on an AstrMap desktop client for data collection. The single required env var (CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY) is directly relevant.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the agent to ask for or read CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY, call the included scripts/api_client.py to hit api.astrmap.com, and to guide the user to download/run a desktop client that logs into an Amazon buyer account for scraping. This is within scope, but it does involve third-party local software (desktop client) that requires an Amazon login — a privacy/security consideration clearly documented in references/security.md.
Install Mechanism
No install spec (instruction-only) and only a small Python client plus requirements.txt (requests). No remote arbitrary binary download performed by the skill itself (get_download_links only queries the official website JSON). Risk from install mechanism is low.
Credentials
Only one environment variable is required (CUSTOMER_INSIGHTS_API_KEY), which is proportional to the claimed functionality. The key is sensitive and is sent to api.astrmap.com for auth as described — this is expected but requires the user to protect the secret.
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request persistent elevated privileges or alter other skills. Autonomous invocation is allowed (default) but not combined with other red flags.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install astrmap-voc
  3. After installation, invoke the skill by name or use /astrmap-voc
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.1
astrmap-voc 1.0.1 - 更新说明文档内容,明确“手动触发分析”操作仅需 API Key,无需桌面客户端在线。 - 优化“仅采集模式 + 手动触发分析”场景的操作流程说明。 - 其他文本描述, 表格和分层说明细节微调,无功能或接口变动。
v1.0.0
优化 SKILL.md 结构:安全验证说明移至 references/security.md,SKILL.md 从 426 行精简至 296 行
v0.9.9
Unified brand name to AstrMap. Added privacy risk statement. Enhanced security verification requirements (checksum, code signing). Added get_related_comments action.
v0.9.8
astrmap-voc v0.9.8 introduces enhanced task flexibility with new manual analysis options. - 支持“仅采集模式” (`is_auto=false`),采集完评论后可暂不分析,需手动触发分析 - 新增 `trigger_analysis` 操作,可对已采集(COLLECTED 状态)的任务手动启动 AI 分析 - 文档补充各状态(如 COLLECTED)、状态流转,以及两种运行模式说明 - 完善错误处理,增加 InvalidTaskStatus 相关指引 - 使用示例增加仅采集+手动分析的完整流程 - 详细列出 `create_task` 的 `--is-auto` 参数及其说明
v0.9.7
- 更新隐私说明,明确 API Key 会发送至星图服务器以完成身份认证和数据交互 - 其余功能与接口保持不变
v0.9.6
- 明确补充:API 端点固定为 https://api.astrmap.com,不可自定义。 - 其余功能和说明无变化。
v0.9.5
- 简化并精炼 Skill 说明和描述,优化面向跨境电商卖家的定位表达 - 优化 API Key 使用与隐私说明,强调仅本地调用、不转发 - 明确任务创建前置条件(亚马逊账号建议规范、不建议用卖家号) - 统一“采集”用词为“获取”,增强流程说明简明性 - 部分提示语与命令参数表述更加标准化 - 文档结构更简洁,便于新用户快速理解和上手
v0.9.4
- Initial Python CLI dependency management added; a requirements.txt file is now present. - Python dependency information (`requests>=2.28.0`) declared in the skill metadata. - SKILL.md updated: usage instructions now reference command-line scripts (e.g. `python scripts/api_client.py`), covering all workflow steps. - API Key guidance updated to explicitly reference CLI parameter passing (`--api-key`), and clarified the dependency installation process. - Documentation now formally describes all supported CLI actions and their arguments for easier command-line automation.
v0.9.3
astrmap-voc 0.9.3 Changelog - 文档说明优化:「创建任务」部分明确“免费采集亚马逊评论,数据分析环节扣除积分”,与之前“创建任务会扣除积分”描述有所细化。 - 其他内容无变化,仅文档轻微调整。
v0.9.2
astrmap-voc 0.9.2 changelog: - 更新描述,明确评论采集免费,仅AI分析差评等功能扣除积分,降低新用户理解门槛 - 优化一句话介绍,突出免费采集、AI深度分析和增量更新等核心能力 - 积分规则表述更精准,避免“采集即扣积分”误解,首次使用仍有积分奖励 - 相关流程、示例与说明同步调整,确保规则一致
v0.9.1
astrmap-voc v0.9.1 - 輪詢任務進度頻率由每 5 分鐘改為每 6 分鐘。 - 任務采集狀態下的等待時間提示由「通常需要 20~90 秒」調整為「通常需要 20~120 秒」。 - 其餘接口及用法說明無變動。 - 新增了 scripts/__pycache__/api_client.cpython-313.pyc 文件。
v0.9.0
- 初步发布,支持通过 CLI 集成星图AI·跨境电商客户洞察(VOC)功能。 - 提供亚马逊评论采集、AI 差评分析、高频问题量化、改进建议生成与评论趋势追踪等能力。 - 明确积分消耗规则及前置要求,需桌面客户端配合使用与 API Key 验证。 - 支持任务全流程管理(创建、轮询状态、增量更新、结果查询)。 - 丰富错误处理与用户引导提示,便于实际操作。
Metadata
Slug astrmap-voc
Version 1.0.1
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 12
Frequently Asked Questions

What is astrmap-voc?

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。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 271 downloads so far.

How do I install astrmap-voc?

Run "/install astrmap-voc" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is astrmap-voc free?

Yes, astrmap-voc is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does astrmap-voc support?

astrmap-voc is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created astrmap-voc?

It is built and maintained by SparkBayes (@sparkbayes); the current version is v1.0.1.

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