vipshop-product-consultant（唯品会产品顾问）

商品咨询 Skill

基本信息

• 名称: vipshop-product-consultant
• 描述: 通过调用唯品会API查询商品信息、评价总结和评价列表，对商品进行综合分析并给出购买建议。

使用方法

/product-consult [product_id]

参数说明：

• product_id（可选）：商品ID，默认使用示例商品ID 6920078387106353303

执行流程

graph TD
    A[开始] --> B[执行商品信息查询脚本]
    B --> C[解析响应获取spuId和brandId]
    C --> D[执行评价总结查询脚本]
    D --> E[执行评价列表查询脚本]
    E --> F[读取三份JSON数据]
    F --> G[综合分析商品信息]
    G --> H[生成购买建议报告]
    H --> I[结束]

执行步骤

步骤1：查询商品信息

执行Python脚本查询商品基本信息：

python query_product_info.py {product_id}

从返回结果中提取：

• spuId：商品SPU ID
• brandId：品牌ID
• 商品名称、价格、折扣等基本信息

步骤2：查询评价总结

使用步骤1获取的spuId查询评价总结：

python query_review_summary.py {spu_id}

获取评价统计信息：

• 满意度
• 热门关键词标签
• 尺码感受统计

步骤3：查询评价列表

使用spuId和brandId查询具体评价：

python query_review_list.py {spu_id} {brand_id}

获取用户真实评价内容：

• 评价内容
• 用户评分
• 购买规格
• 评价图片

步骤4：综合分析

基于获取的三份数据（product_info.json、review_summary.json、review_list.json），进行综合分析：

1. 价格分析：对比市场价与特卖价，计算优惠力度
2. 口碑分析：分析满意度、热门评价标签、回头客数量
3. 尺码建议：根据尺码感受统计给出尺码选择建议
4. 真实评价精选：挑选有代表性的用户评价
5. 购买建议：综合以上分析给出推荐指数和购买建议

输出格式

商品基本信息

口碑分析

• 满意度：{satisfaction}%
• 评价总数：{totalCount}
• 热门标签：{topKeywords}
• 回头客：{repeatCustomer}人

尺码建议

根据用户反馈统计：

• 合适：{fitCount}人（{fitPercent}%）
• 偏大：{largeCount}人（{largePercent}%）
• 偏小：{smallCount}人（{smallPercent}%）

购买建议

综合评分：⭐⭐⭐⭐⭐（推荐指数）

推荐理由：

1. {reason1}
2. {reason2}
3. {reason3}

注意事项：

• {note1}
• {note2}

技术说明

• 所有接口均采用HTTP直接调用（非浏览器方式）
• 接口响应格式为JSONP，需去除callback包装后解析JSON
• 兼容API返回code=0或code=1的状态码
• 评价列表接口的data字段可能是list或dict，需兼容处理