前言¶
如果你负责门店运营或本地生活的口碑工作，通常会被这样的问题卡住：大众点评上的评分一天天往下掉，但你看不到是哪几类评价在拖后腿；隔壁竞品评分更高，你却说不清它强在哪；差评里反复出现的抱怨，散落在成百上千条评论里，手工翻不完。这类需求本质上是把非结构化的点评文本，转成可执行的改进清单，同时补上内容层面的回应。
下面介绍的 Skill 就是做这件事的。
这是什么¶
「大众点评口碑竞品分析｜简诗 AI」是一个面向大众点评数据的竞品口碑分析 Skill，坐标为 @user_fccf428b/dianping-reputation-competitor-analysis，发布者与维护方均为 user_fccf428b，版本 1.0.2，来源 community，分类 data-analysis。
它解决的问题是：把门店评分、评价主题、竞品优势和用户抱怨放在一起看，输出口碑改进与内容回应建议，而不是只丢给你一个平均分。
核心功能¶
根据 SkillHub 页面上的简介，该 Skill 覆盖四类输入和两类输出。
四类输入：
- 门店评分：目标门店与竞品门店的评分情况。
- 评价主题：评价中反复出现的主题，用于归类用户反馈。
- 竞品优势：竞品在口碑上相对突出的地方。
- 用户抱怨：评价中表达不满的内容。
两类输出：
- 口碑改进建议：针对上述输入给出的改进方向。
- 内容回应建议：可直接用于回复评价或对外沟通的措辞方向。
官方简介原文为：分析大众点评中的门店评分、评价主题、竞品优势和用户抱怨，输出口碑改进与内容回应建议。
需要注意，官方资料只给出了上述能力描述，没有给出具体的分析方法、模型参数或提示词细节，这部分以实际运行结果为准。
安装与启用¶
官方资料没有提供具体的安装命令、Skill 目录路径或配置文件字段。该 Skill 在 SkillHub 上的分类为 data-analysis，标签 requires_api_key=false，也就是说不需要单独申请 API Key 即可使用。
从 SkillHub 的坐标格式看，安装时使用的是 @user_fccf428b/dianping-reputation-competitor-analysis 这个标识，具体是在 Cursor、Codex CLI 还是 Claude Code 中安装、用何种命令拉取，资料中没有说明，这里不猜测。如果你在使用某个宿主环境时找不到对应的安装入口，建议回到官方页面核对该环境是否支持 community 来源的 Skill。
典型用法¶
官方资料没有提供可复现的输入输出示例，下面只根据简介描述使用方式，具体的数据格式与返回结构请以实际运行为准。
- 准备门店与竞品信息：至少给出目标门店和竞品门店在大众点评上的标识，这是竞品对比的前提。
- 明确要回答的问题：例如「目标门店差评集中在哪些方面，竞品在这些方面表现如何」，让分析有明确的比较维度。
- 运行 Skill：把上述信息交给 Skill，它会围绕评分、评价主题、竞品优势和用户抱怨展开分析。
- 查看输出：从返回的口碑改进建议和内容回应建议中，挑出可以直接落地到门店运营和评价回复的内容。
适用场景与注意¶
适合的使用场景：
- 门店运营方做阶段性口碑复盘，想把零散评价整理成结构化结论。
- 本地生活或餐饮团队做竞品对比，想知道对方评分高的原因。
- 需要为差评准备回复话术，且希望回复方向来自真实评价而非拍脑袋。
需要留意的限制：
- 官方资料只说明了 Skill 的定位和能力边界，没有披露数据来源、采样方式和更新频率，分析结果的时效性取决于你提供的点评数据。
- 分析能力基于社区 Skill 的通用 SKILL.md 格式，实际效果取决于宿主环境的模型能力和你输入的数据质量。
- 该 Skill 不需要 API Key，但如果在涉及大众点评数据抓取的场景中使用，仍需要确认你所在的环境对数据获取方式有相应合规安排。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把「看评分」变成「看评分背后的问题和可执行的回应」。它不承诺给出确定的分数提升，只是把大众点评上的评分、评价主题、竞品优势和用户抱怨整理成改进方向和内容回应建议，最终执行仍需要运营人员判断。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_fccf428b/dianping-reputation-competitor-analysis，页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_fccf428b/dianping-reputation-competitor-analysis。
