AI Agent 29分钟抓取471条评论自动归类抱怨主题
eyishazyer · x · 2026-11-05
作者 eyishazyer 演示了如何用 AI agent 把一款产品的公开用户评论汇总成一张电子表格：以 Meta Ray-Ban Display 为例，配合 Oxylabs Web API 的 MCP server,29 分钟抓取并整理了 471 条评论。完整流程:
- 环境搭建:uv tool install 安装 Oxylabs 的 web-api-mcp,npx skills add oxylabs/web-api-skills 添加技能,配好 API key 后 agent 即获得搜索与抓取工具;模型用 Claude Code 里的 Opus 5.5(作者称 Cursor/Codex 也可)。
- 一条 prompt 驱动抓取:让 agent 找公开评论页、跳过需登录的页面、收集近 12 个月评论、去重、存成 reviews.csv。
- agent 实际执行:12 次美国区搜索定位评论页,57 次抓取逐页扫完 Best Buy 各尺寸 listing 和 Reddit,其中 25 次只抽取需要的字段为 JSON;共 548 条 Best Buy 评论保留 462 条,另加 9 个 Reddit 帖。
- 第二条 prompt 免联网分析:按主题分组抱怨并输出「主题/数量/占比/带链接原文引用」表格,4 分钟出结果:应用受限 23%、重量与佩戴 15%、电池 12%。
- 可验证性:表中每条引用都带原文链接,可人工抽查;agent 还主动发现 Best Buy 评论全部带「incentivized」(激励评论)徽标。
作者选择 Oxylabs 的理由:支持按国家搜索、页面直接返回 markdown 供 agent 阅读、可指定字段抽取 JSON、支持 JS 渲染、失败请求不计费。
所属事件:开发者用 AI Agent 29 分钟抓取并归类 471 条商品评论(3 条相关)→
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