Kimi可自动解析电商等平台的海量用户评论，聚类情绪、提取痛点与关键词，并生成带出处的结构化洞察表；需按规范准备UTF-8编码的CSV/TXT/PDF/Word文件，上传后用自然语言指令触发分析，再验证并导出三张Excel工作表。
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面对成千上万条来自电商、社交平台或App商店的用户评论，人工逐条阅读已完全不可行；Kimi能直接解析原始评论文本流，自动聚类情绪倾向、提取高频痛点与正向关键词，并生成带页码/时间戳出处的结构化洞察表。
准备评论数据并上传至Kimi
将散落的评论整理为单个文件：CSV需确保首行为字段名（如“user_id,comment,timestamp,star_rating”），TXT需每条评论独占一行且无空行；PDF或Word文档必须是可复制文字的版本，扫描图无效。
访问Kimi官网或App，登录后点击「上传文件」→选择本地评论文件→等待右上角显示“✅ 已解析完成”再进行下一步；【若上传后提示“内容为空”或仅显示乱码，请立即检查文件编码是否为UTF-8】。
上传多个文件时，Kimi最多支持50个，但单文件不得超过100MB；超大评论集建议先用Excel合并去重，再导出为CSV上传。
用自然语言指令触发深度分析
在对话框中输入明确指令，例如：“分析全部评论，按情感极性分为正向/中性/负向三类，统计每类占比；对负向评论提取TOP5高频问题词及对应原始语句（含用户ID和时间戳）。”
一键设置，在 OpenClaw 和 Claude Code CLI 中使用 Kimi K2.5 (Kimi Code) 作为编程模型。Kimi Code 兼容 Anthropic Messages API——替换……
补充约束条件提升准确性：“排除‘很好’‘不错’等无信息量泛化表达；负面问题词需满足出现频次≥15且至少跨3个不同用户ID。”
发送后等待45秒内响应；若返回结果未带原始语句引用，追加指令：“请为每条负面问题词补全1条最典型的原始评论，并标注页码或行号。”
验证关键结论并导出结构化结果
第一步：复制Kimi输出的某条高频问题，例如“APP启动闪退（出现27次）”→在Kimi右侧文档预览区使用Ctrl+F搜索该短语，确认是否真实存在于原始评论中。
第二步：定位到匹配行，观察上下文是否存在削弱性表述，如“仅测试机出现”“更新v2.3.1后已修复”——这类限定条件必须保留在最终报告中，不可省略。
第三步：点击「导出为Excel」按钮，系统自动生成三张工作表：「情感分布统计」「负面问题溯源表」「正向体验关键词云」；【导出前务必核对“负面问题溯源表”中每条原始语句旁是否带有准确用户ID和时间戳，缺失则需重新运行分析任务】。
