trustpilot-review-intelligence
当需要抓取 Trustpilot 评论、分析评分分布、提炼正负面主题、生成竞品口碑洞察或为广告与转化文案提供评论情报时使用。适用于“抓某品牌 Trustpilot 评论”“分析差评主题”“导出评论 CSV/JSON”“做口碑竞品研究”等场景,脚本位于 `scripts/tpscraper.js`。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill review-intelligence --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
<!-- AUTO-GENERATED-RESOURCE-MAP:START --> ### Resource Map > 基准路径: `.claude/skills/scraping-specialist/references/domains/review-intelligence/` ``` review-intelligence/ ├── scripts/ │ └── tpscraper.js ├── package.json └── SKILL.md ``` <!-- AUTO-GENERATED-RESOURCE-MAP:END --> # Trustpilot 评论情报采集 此技能用于从 Trustpilot 抓取品牌评论,并将评论转化为可行动的口碑情报。 ## 输入参数 开始前确认: - `domain` - `client`,可选 - `--search`,可选关键词过滤 - `--max` - `--pages` ## 依赖安装 首次使用前,在当前目录执行: ```bash npm install ``` ## 执行方式 ```bash node scripts/tpscraper.js --domain "<domain>" [--searchTerm "<term>"] [--maxreviews <N>] [--maxpages <N>] ``` 如果用户需要按客户归档,先建目录,再移动或复制输出。 ## 输出结果 - `trustpilot_<name>.json` - `trustpilot_<name>.csv` ## 抓取后必须完成的分析 1. 星级分布 2. 正面高频主题 3. 负面高频主题 4. 3 星评论中的“差一点就满意”的改进机会 5. 可直接用于 PPC / Landing Page 的卖点与避坑点 ## 分析要求 - 只给总结不够,必须给主题归纳。 - 负面主题要能回到具体评论证据。 - 如果用户是做竞品调研,要额外指出“对方被夸什么、被骂什么、我方可以怎么反打”。
- Resource Map
- 输入参数
- 依赖安装
- 执行方式
- 输出结果
- 抓取后必须完成的分析
- 分析要求
npm install node scripts/tpscraper.js --domain "<domain>" [--searchTerm "<term>"] [--maxreviews <N>] [--maxpages <N>]
What does the trustpilot-review-intelligence skill do?
当需要抓取 Trustpilot 评论、分析评分分布、提炼正负面主题、生成竞品口碑洞察或为广告与转化文案提供评论情报时使用。适用于“抓某品牌 Trustpilot 评论”“分析差评主题”“导出评论 CSV/JSON”“做口碑竞品研究”等场景,脚本位于 `scripts/tpscraper.js`。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill review-intelligence --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
