一份SKILL.md通用四个AI工具：竞品评论实测

同一份「竞品评论分析」SKILL.md，按 Agent Skills 规范校验通过后，按各家官方文档，原样放进 Claude Code、Codex、Antigravity CLI 的技能目录就能被发现（我们本机实跑的是技能脚本、规范校验器和数据接口，没有安装 Codex 和 Antigravity）；Gemini 应用能导入它，但技能里的脚本不能联网，取不到数据。2026 年 10 月 26 日 17:25–17:55（新加坡时间）我们用这份技能做了一份 3 家项目管理软件的竞品报告：G2、Capterra、Trustpilot 各 3 次调用，共 9 次，读到 967 条评论，接口费 $0.012501。真正会让结论翻过来的不是工具差异，而是数据本身：Trustpilot 上 5 家公司「自己找上门」的评价平均只有 1.29–2.77 星，经邀请来的是 4.07–4.89 星，不按来源拆开，同一家公司的口碑能差出 3 颗星。

先说结论：一份 SKILL.md、四个目录、一张 9 次调用的账单

这篇文章想回答一个很具体的问题：如果你已经在用 Claude Code，又想让同事在 Codex 或 Antigravity CLI 里跑同一套「竞品评论分析」流程，能不能只写一份 SKILL.md？我们的判据是在任何真调之前写下的：frontmatter 必须通过 Agent Skills 规范的逐条校验；每个产品的目录和调用方式都要在官方文档里找到原文；接口费必须等于目录单价乘以调用次数，差额为 0 才算对上。三条都过了，但有一个产品只过了一半。

下表把四个产品放在一起。表里每一格都来自 2026 年 10 月 26 日读取的官方文档，链接在后面各节逐条给出；「能不能取数」一列指技能自带的脚本能否访问 api.everyinfra.com，这是这份技能能不能干活的关键。

第一行和第三行的差别值得多说一句。Claude Code 的项目目录是 .claude/skills，而 Codex、Antigravity CLI 和已经停止服务的 Gemini CLI 都认 .agents/skills。所以一个仓库里要同时服务这几个工具，最省事的做法是把技能放在 .agents/skills/competitor-review-analysis/，再在 .claude/skills/ 下放一个指向它的符号链接；Claude Code 的文档明确写了技能目录可以是符号链接，Codex 的文档也写了会跟随符号链接扫描（Claude Code 技能文档；Codex Build skills）。

Agent Skills 是什么：SKILL.md 只有 6 个字段

Agent Skills 是一个开放格式：一个技能就是一个文件夹，里面至少有一个 SKILL.md，开头是 YAML frontmatter，后面是 Markdown 写的步骤（Agent Skills 规范）。规范只定义了 6 个字段：必填的 name 和 description，可选的 license、compatibility、metadata、allowed-tools。name 必须是 1–64 个字符，只能有小写字母、数字和连字符，不能以连字符开头或结尾，不能出现两个连续的连字符，还必须和所在文件夹同名；description 是 1–1,024 个字符，要同时写「做什么」和「什么时候用」；compatibility 不超过 500 个字符；allowed-tools 被标为实验性，各家支持程度不同。

这个格式之所以能省上下文，靠的是规范里叫「渐进披露」的三层加载：会话开始时只把每个技能的 name 和 description 放进上下文，规范估计约 100 个 token；任务和描述对上了，才读整份 SKILL.md，规范建议正文少于 5,000 个 token、少于 500 行；scripts/、references/ 里的文件要用到时才读（Agent Skills 规范）。Anthropic 在 2025 年 10 月 16 日介绍这套设计时，用的也是同一个思路：先给目录，再按需翻书（Anthropic：Equipping agents for the real world with Agent Skills）。

我们这份技能的 name 加 description 一共 363 个字符，按约 4 个字符合 1 个 token 估算约 91 个 token，和规范的估计在同一量级；整份 SKILL.md 是 51 行、3,426 个字符，远低于 500 行的建议上限。这两个数是后面「上下文账」一节的基础。

竞品评论分析这份 SKILL.md 长什么样

下面是完整的 SKILL.md。它附带两个脚本和一份关键词表：scripts/fetch_reviews.py 调 EveryInfra 数据接口取评论，scripts/classify.py 按关键词给每条评论打主题，references/themes.md 是关键词表。正文用英文写，因为 Codex、Antigravity 和 Gemini 的界面默认都是英文，中文读者用的时候可以把步骤翻成中文，规范对正文没有格式限制。

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name: competitor-review-analysis
description: Pull public reviews for 2-5 competing products from G2, Capterra, Trustpilot or Amazon through the EveryInfra data API, tag each review with a theme, and write a comparison report with counts, shares and quotes. Use when the user asks to compare competitor reviews, find what customers complain about, or build a review-based battlecard.
license: MIT
compatibility: Needs network access to api.everyinfra.com, Python 3.9+, and an EVERYINFRA_API_KEY environment variable. Does not run inside the Gemini app, where skill scripts cannot reach the internet.
metadata:
  version: "1.1"
  author: everyinfra-blog-example
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# Competitor review analysis

## Inputs to confirm first
1. The products to compare (2-5). For each one, get the exact review page:
   G2 `https://www.g2.com/products/<slug>`, Capterra `https://www.capterra.com/p/<id>/<name>/`,
   Trustpilot domain such as `clickup.com`, Amazon `https://www.amazon.com/dp/<ASIN>`.
   Use the URL, not the product name. Product names change (Capterra lists monday.com as "monday AI Work Platform").
2. The theme set: `saas` or `hardware` (see references/themes.md). Ask if unclear.

## Steps
1. Fetch: run `python3 scripts/fetch_reviews.py --plan plan.json --out raw/`.
   One request per product per source. The script waits 7 s between requests,
   retries 429 with the `retry_after` value, and sends slow requests with `"mode":"async"`.
2. Check counts: read `raw/summary.json`. A source with 0 rows was not charged.
   Do not treat a short page as "no more reviews". Write the counts into the report.
3. Tag: run `python3 scripts/classify.py raw/ --themes saas > tagged.json`.
   The script tags by keyword rules, so the same input gives the same output.
4. Read 5 tagged reviews per theme and check that the tag fits. If a keyword
   matches the wrong words (v1 had `plan`, which matched "planning"), fix
   references/themes.md and run step 3 again. Note each change in the report.
5. Write `report.md` with these sections, in this order:
   - Table: product x source -> reviews read, average rating, charged USD.
   - Table: theme x product -> count and share of reviews that mention it.
   - Top 3 complaints per product, each with one short quote and its review URL.
   - Limits: what the sample cannot show (see below).

## Rules
- Report rating scales as they are: G2 and Capterra 1-5, Trustpilot 1-5 stars, Amazon 1-5 stars.
  Do not average across sources.
- Split Trustpilot by the `source` field: `Organic` (the reviewer came on their own) versus
  invitation sources (`BasicLink`, `InvitationApi`, `FileUploadInvitation`, `Shopify` and others).
  Report the average for each group. Never report one Trustpilot average for a company.
- Theme keywords are per language. For reviews that are not in English, use the matching set
  (for example `saas_es`), or report them as untagged.
- Do not print reviewer names. Quote at most 25 words per review.
- Amazon returns only the reviews shown on the product page (usually 10-15). Say so.
- Cost: every request costs the `price_usd` from `GET /api/v1/social/catalog`. Add up `billing.charged_usd` from the responses; do not estimate.

## Limits to state in every report
- The sample is the newest page of each source, not all reviews.
- Trustpilot reviews of a software company are often about billing and support, not the product. Read them as a separate signal.

这份文件里有几处是专门为「跨工具」写的。frontmatter 只用了规范的 6 个字段里的 5 个，没有用 Claude Code 才认的 model、context: fork、argument-hint 等扩展字段；compatibility 一行把「需要联网、需要 Key」写死，这样 Gemini 应用导入时，读的人一眼能看到它在那里跑不起来；脚本路径都写成相对技能根目录的路径，规范要求文件引用从技能根算起、只嵌一层（Agent Skills 规范）。Rules 一节里「按 source 拆 Trustpilot」和「关键词按语言分」两条，是我们跑完数据之后才加的，后面两节会讲为什么。

校验不是凭眼睛。17:56（新加坡时间）我们用规范仓库里的参考校验器 skills-ref 0.1.1（agentskills/skills-ref）跑了三组：这份技能原样输出 Valid skill；复制一份加上 context: fork 和 model: haiku，校验器报「Unexpected fields in frontmatter: context, model」；再复制一份把 name 改成 Review_Skill，校验器同时报「must be lowercase」和「contains invalid characters」。这和 Claude Code 文档的说法一致：在 Claude Code 本机，表里的所有字段都能用，但上传到 claude.ai、走 Skills API 或用 package_skill.py 打包时，只允许规范的 6 个字段，多一个就是硬错误（Claude Code 技能文档：Using skill frontmatter outside Claude Code）。

五个入口对 frontmatter 的要求不一样

把同一份文件放进不同入口之前，最好先看清每个入口对字段的要求。下表只列官方文档里写明的规则，文档没写的格子写「文档未写」，不按经验补。

这张表说明了为什么我们坚持只用规范字段：规范是几个入口要求的交集，Claude Code 本机最宽松，claude.ai 上传最严格，只要按最严格的写，所有入口都能接受。对 description 的写法，几家文档给的建议几乎一样：Codex 说描述会在技能多时被先缩短，要把关键用途和触发词放在最前面（Codex Build skills）；Claude Code 说描述加 when_to_use 超过 1,536 个字符会被截断，关键用途放第一句（Claude Code 技能文档）；Gemini 帮助中心的三条建议第一条是「写清楚什么时候用」（About the transition from Gems to skills）。所以我们的描述第一句写「做什么、从哪些站、用什么接口」，第二句写「用户说什么话时触发」，一共 337 个字符，在每个入口都不会被截断。

Claude Code skills：放在 ~/.claude/skills 还是 .claude/skills

Claude Code 的技能分五层：企业级（放在托管设置目录的 .claude/skills/）、个人级 ~/.claude/skills/<名字>/SKILL.md、项目级 .claude/skills/<名字>/SKILL.md、子目录里的嵌套技能，以及 --add-dir 加进来的目录；同名时企业级优先于个人级，个人级优先于项目级（Claude Code 技能文档）。对这份技能来说，放项目级的好处是能提交进仓库，团队里每个人拉下代码就有；放个人级的好处是所有仓库都能用。项目级技能会从启动目录一路往上找到仓库根，所以在 packages/frontend/ 里启动也能用到根目录的技能。

有三条限制和「定时跑竞品报告」直接相关。第一，Cowork 会话和云端会话（包括云端定时任务）不读你电脑上的 ~/.claude/skills/，只加载你 claude.ai 账号里启用的技能；如果技能只在本机目录里，云端定时任务调用时会报「找不到这个技能」；而桌面端的定时任务在本机跑，会读 ~/.claude/skills/（Claude Code 技能文档：Use skills in Cowork and cloud sessions）。第二，把技能上传到 claude.ai 时，frontmatter 只能有规范的 6 个字段。第三，技能目录在上下文里有预算：每条 description 加 when_to_use 最多显示 1,536 个字符，整个目录的预算是模型上下文窗口的 1%，技能多了之后，用得最少的那些会先被去掉描述；会话被自动压缩后，Claude Code 会重新附上最近调用过的技能，每个保留前 5,000 个 token，合计不超过 25,000 个 token（同一文档）。所以我们把描述写在 337 个字符以内，并把最关键的用途放在第一句。

Claude Code 还有几项只在它自己那里生效的扩展：model 可以让技能临时换模型，context: fork 可以把技能放进子代理里跑，allowed-tools 可以预先批准工具，! 开头的命令行可以把实时数据注入技能正文（Claude Code 技能文档：Frontmatter reference）。这些都好用，但用了就不能原样带去 Codex 或 Gemini。我们的做法是保持主文件只用规范字段，需要 Claude Code 专用行为时，另放一份同名技能到个人目录，利用「个人级优先于项目级」的规则覆盖。

技能也可以放进子代理里跑：context: fork 让技能在一个分出去的子代理上下文里执行，主会话只拿回结果（Claude Code 技能文档；Claude Code 子代理文档）。对竞品评论分析来说，这样做的好处是 967 条评论的原文不会进主会话，坏处是这个字段不在规范里，加了就不能原样上传 claude.ai。我们的折中办法前面说过：仓库里的主文件不加，个人目录里放一份加了 context: fork 的同名版本，Claude Code 按「个人级优先」用后者，其他工具读到的仍是规范版本。

如果你更想让模型直接调工具，而不是跑脚本，也可以把 EveryInfra 的远程 MCP 加进 Claude Code。下面这条命令我们在之前的文章里实测过，这里作为配置示例给出：

export EVERYINFRA_API_KEY="<你的 API Key>"
claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --scope user --header 'Authorization: Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}'
claude mcp get everyinfra

Claude Code 默认开着 MCP 工具搜索：会话开始时只加载工具名和服务器说明，工具定义等用到时再查（Claude Code MCP 文档：Scale with MCP tool search）。这一点会影响后面「上下文账」的结论。

Codex skills：.agents/skills 与 config.toml

Codex 的技能格式同样建立在 Agent Skills 开放标准上，SKILL.md 必须有 name 和 description（Codex Build skills）。Codex 读四类位置：仓库级从当前目录到仓库根每一层的 .agents/skills，用户级 $HOME/.agents/skills，管理员级 /etc/codex/skills，以及 OpenAI 随 Codex 附带的系统技能。两个技能同名时 Codex 不合并，两个都会出现在选择器里。调用方式是在 CLI 或 IDE 扩展里输入 /skills 或用 $ 点名，也可以让 Codex 按描述自动选；ChatGPT 里用 @ 点名。

Codex 文档里有两个和描述长度直接相关的数字：初始技能列表默认最多占模型上下文窗口的 2%，上下文窗口大小未知时最多 8,000 个字符；可以用 skills.max_context_tokens 调整，上限 10,000 个 token。技能装多了，Codex 先缩短描述，再省略部分技能并给出警告（Codex Build skills）。所以 Claude Code 和 Codex 的经验是一样的：描述的第一句要写清楚用途和触发词。Codex 还支持一个可选的 agents/openai.yaml，用来设置界面名称、是否允许隐式调用（allow_implicit_invocation），以及声明依赖的 MCP 服务器；这个文件放在技能文件夹里，其他工具会忽略它，不影响可移植性。

在 Codex 里接 EveryInfra 远程 MCP，用 ~/.codex/config.toml（或受信任项目里的 .codex/config.toml）的 [mcp_servers.<名字>] 表（Codex MCP 文档）。下面是配置示例，没有在本机 Codex 里跑过：

[mcp_servers.everyinfra]
url = "https://api.everyinfra.com/mcp"
bearer_token_env_var = "EVERYINFRA_API_KEY"
enabled_tools = ["everyinfra_list_capabilities", "everyinfra_call_api", "everyinfra_get_job"]
default_tools_approval_mode = "writes"
tool_timeout_sec = 120

这几行里有两处是按我们的实测数据定的。enabled_tools 只留 3 个工具，因为 EveryInfra 的 MCP 在 17:25（新加坡时间）的 tools/list 返回了 25 个工具，其中有建 Key、删 Key、改设置、建工单这类写操作，评论分析用不上。tool_timeout_sec 改成 120 秒，是因为 Codex 默认每次工具调用只等 60 秒（Codex MCP 文档），而我们 17:28 和 17:30 的两次同步调用分别用了 87.8 秒和 88.3 秒，G2 那次还在 90.4 秒时被我们自己的接口以超时结束；不改超时，Codex 会在接口回来之前先放弃。default_tools_approval_mode = "writes" 会对没有标只读的工具弹确认，而 everyinfra_call_api 因为每次都扣费，被标成了非只读，所以每次取数都会问你一次；如果你接受这笔花费，可以用 tools.everyinfra_call_api.approval_mode 单独放行。

Antigravity CLI 与 Gemini CLI：目录换了一次

Google 在 2026 年 6 月 18 日用 Antigravity CLI 替换了 Gemini CLI，Gemini CLI 文档站首页现在就写着这句话（Gemini CLI Agent Skills 文档）。两者的技能格式相同，目录不同：Gemini CLI 的用户级是 ~/.gemini/skills/（或别名 ~/.agents/skills/），项目级是 .gemini/skills/（或别名 .agents/skills/）；Antigravity CLI 的项目级统一成 .agents/skills/，全局共享目录改成 ~/.gemini/antigravity-cli/skills/（Antigravity CLI 迁移文档）。要注意的是，Antigravity 桌面应用的全局目录又是另一个：~/.gemini/config/skills/（Antigravity 技能文档）。同一家公司的两个产品，全局目录不一样，这是本文唯一一处我们建议「两边各放一份」的地方。

Antigravity 的 frontmatter 只要求 description，name 缺省时取文件夹名（同一文档）；我们这份技能两个字段都有，不受影响。Google 在 2026 年 9 月 25 日发布的 Codelab 演示了最小流程：在项目里建 .agents/skills/<名字>/SKILL.md，启动 agy，用 /skills 看到技能列表，然后直接提问（Google Codelabs：How to use AI Agent Skills with Antigravity CLI）。Reddit 上有用户问「Antigravity 技能到底怎么装」，要的是文件夹结构而不是文档链接（r/google_antigravity 讨论帖）；上面这张表就是答案。

Antigravity 把 MCP 配置从 settings.json 拆到独立的 mcp_config.json：全局 ~/.gemini/config/mcp_config.json，项目 .agents/mcp_config.json，远程服务器的地址键从 url/httpUrl 改成了 serverUrl（Antigravity CLI 迁移文档）。它也有工具白名单 enabledTools，默认每次工具调用等 3 分钟、连接等 5 分钟（Antigravity MCP 文档），比 Codex 宽松，我们的 88 秒调用不用改超时。配置示例如下（未在本机运行）：

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "serverUrl": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <你的 API Key>" },
      "enabledTools": ["everyinfra_list_capabilities", "everyinfra_call_api", "everyinfra_get_job"]
    }
  }
}

Gemini 应用的 skills：Gems 11 月 17 日变只读，但技能脚本不能联网

Google 在 2026 年 9 月 30 日宣布用 skills 取代 Gems，说技能「完全建立在开放的 SKILL.md 标准上」，可以把别的平台上做的技能复制进 Gemini 应用（Google Workspace Updates，2026-09-30）。10 月 13 日的更新说，Gemini 应用里的技能当天开始推送，预计 11 月中旬推完；Workspace 应用里的技能推迟，时间待定（Google Workspace Updates，2026-10-13）。

关于 Gems 的日期，两份官方材料写法不同，读的时候要分清账号类型。9 月 30 日那篇 Workspace 公告写的是：11 月 17 日 Gems 挪进设置面板，「用户仍然可以创建、编辑和使用」，商业版最早 2027 年 3 月 1 日才停用。而面向个人账号的帮助中心写的是：18 岁以上的个人 Google 账号，2026 年 11 月 17 日 Gems 转成技能并变为只读，能看但不能用、不能改、不能新建；12 月 17 日从 Gemini 应用移除（Gemini 帮助中心：About the transition from Gems to skills）。也就是说，「11 月 17 日变只读」只对个人账号成立，Workspace 商业版要到 2027 年 3 月，教育版到 2027 年 6 月。Google 博客的说法和帮助中心一致：个人账号从 11 月开始移除 Gems（Google 博客：Let skills in Gemini tackle your most repetitive tasks）。

真正决定这份技能能不能在 Gemini 应用里干活的，是帮助中心「上传文件或文件夹创建技能」一节的两句话：需要访问互联网的脚本目前不支持；脚本不能对外部网站发起操作或请求（Gemini 帮助中心：Create & manage skills for Gemini Apps）。同一页还写了上传要求：SKILL.md 必须在根目录，名字全小写、用连字符分词，所有文件合计不超过 100 MB，.py、.sh、.md、.json、.csv 这些纯文本文件可以传，.docx、.xlsx 不行。我们这份技能完全符合格式要求，能导入，但 fetch_reviews.py 在那里取不到数据。

这不是 Gemini 一家的限制。Claude 的 Skills API 也写着技能在代码执行容器里运行，「没有网络访问，不能调用外部 API」；它还多一条名字规则：name 不能含保留词「anthropic」和「claude」，也不能含 XML 标签（Claude Skills API 指南）。所以在这两种环境里，正确的组合是「技能管流程，连接器管数据」：Gemini 应用里通过已连接的应用取数，Claude 网页版和 API 里通过 MCP 连接器取数，技能正文只负责告诉模型按什么步骤、出什么格式的报告。帮助中心还说，技能暂时不能和 Canvas、Deep Research 一起用（About the transition from Gems to skills），想让 Deep Research 读评论数据的读者要等后续更新。

一次真实往返：模型发出的调用和我们回的数据

不管技能是跑脚本还是让模型调 MCP，最后落到我们这边的都是同一个请求。下面这张卡片是 17:46:24（新加坡时间）一次真实的 MCP tools/call：模型调用 everyinfra_call_api，要 ClickUp 在 Trustpilot 上最近 3 个月的一星、二星评价，最多 50 条；接口用时 27.8 秒，回了 7 条，扣费 $0.001389。

同样的请求用 curl 直接发到数据接口是这样（$EVERYINFRA_API_KEY 只从环境变量读，不写进文件）：

curl -s -X POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"trustpilot","action":"reviews","params":{"company":"clickup.com","stars":["1","2"],"date":"last3months","limit":50}}'

trustpilot/reviews 在目录里的返回字段有 24 个（EveryInfra 目录），这份技能用到的是下面几个。字段名和含义都和目录 response_fields、platform_field_meanings 逐个对过；source 和 verification_level 是下一节的主角。

G2 和 Capterra 的字段更适合 B2B 选型：g2/reviews 第一行是一条 record_type 为 summary 的汇总，带综合评分、评价总数和被提到最多的优缺点，后面才是逐条评价；capterra/reviews 每条都有 pros、cons、易用性和客服等分项评分，还有 switching_reasons（从别家迁来的原因），目录特意注明这是做竞品分析时最有价值的字段（EveryInfra 目录）。

9 次调用读到多少条：G2、Capterra、Trustpilot、Amazon 实测

我们在 17:25–18:31（新加坡时间）一共发了 31 次请求：23 次扣费，8 次没扣（4 次 429、1 次超时、3 次空结果），合计 $0.032794。下表是项目管理软件那份报告用到的 11 次请求，包括两次没扣费的。

这张表里有三件事，都写进了 SKILL.md。第一，Capterra 按名字「monday.com」查不到：Capterra 现在把这个产品叫「monday AI Work Platform」（Capterra 产品页），我们的接口返回 0 条并自动退款；改用产品链接后回了 97 条。所以技能第一步要求用链接，不用名字。第二，G2 同步调用接近 85 秒的同步预算，monday.com 那次在 90.4 秒时超时，响应里写明「Not charged」，并建议加 "mode":"async"；我们照做后 2.1 秒拿到任务号，任务结束时回了 50 条。第三，同样一个 Asana 的 G2 请求，同步只回 20 条，17:48 用技能脚本异步再跑一次回了 50 条，前一次的 20 条全部包含在后一次里。单价相同，异步多拿 1.5 倍。

一次调用能拿回几条，直接决定了每千条评论的成本，因为这些评论能力都是按次计费，不按条数。Trustpilot 一次回 200 条，每 1,000 条约 $0.0069；Capterra 一次 100 条，约 $0.0139；G2 异步 50 条，约 $0.0278；G2 同步 20 条，约 $0.0695；Amazon 每个商品只回 13 条，约 $0.1068，最贵和最便宜差约 15 倍。Amazon 只有十几条不是故障：目录在 amazon/reviews 的参数说明里写明，各国站点都只能取到商品页展示的精选评论，每个商品通常十几条，取不到全部历史评论（EveryInfra 目录）。我们 17:38 和 17:54 对同一个 UGREEN 充电宝各取一次，两次都是 13 条，ID 完全相同，说明这 13 条是稳定的「首页精选」，不是随机抽样。

还有 4 次 429。17:37:59 到 17:38:50 之间，我们按 7 秒间隔连发，4 次被拒，响应写着这把 Key 每分钟 10 次的上限、retry_after 1 秒，「Nothing was charged」。原因是前一分钟里已经有别的请求；脚本按 retry_after 加上间隔重试后全部成功。我们这次用的测试 Key 被单独限到每分钟 10 次；账户默认是每分钟 60 次、所有 Key 共用，按充值累计升档（价格页），你自己 Key 的上限以控制台为准。

最大的坑：Trustpilot 的平均分要按来源拆开

做竞品表时最常见的写法，是给每家公司写一个 Trustpilot 平均分。我们的数据说明这个数几乎没有意义。17:34–17:44（新加坡时间）我们读了 6 家公司在 Trustpilot 上最新的 200 条评价（Holded 一共 48 条），按 source 字段分组：Organic 是评价人自己找到页面写的，其余的 BasicLink、InvitationApi、FileUploadInvitation、Shopify 都是公司发出的邀请。

只看「混在一起的平均」，ClickUp 4.45 星、Asana 1.90 星，好像 ClickUp 的口碑好得多。拆开以后，两家的自发评价都很低（2.51 和 1.90），差别主要来自 ClickUp 发了大量邀请：最新 200 条里 163 条走的是邀请链接。monday.com 也一样，145 条自发评价平均 1.53 星，55 条经邀请的平均 4.51 星。硬件品牌同样如此：UGREEN 的 178 条来自 Shopify 店铺的自动邀请，自发的 21 条平均只有 1.29 星。我们的推理是：自发评价天然偏向「出了问题才来写」，邀请评价天然偏向「刚买完、心情还好」，两者混在一起，平均分就成了「这家公司发了多少邀请」的函数，而不是口碑的函数。这个结论的边界是：样本是每家最新的 200 条，时间跨度差别很大（Asana 的 200 条横跨 2022 年 1 月到 2026 年 10 月，ClickUp 的 200 条只有 2026 年 4 月到 10 月）；我们没有判断任何一条评价的真假，也不评价任何公司的邀请做法是否合规。

「最新 200 条」覆盖的时间也差得很远，这会让上面的比较再打一个折扣。Asana 的 200 条从 2022 年 1 月 31 日写到 2026 年 10 月 3 日，将近四年九个月；monday.com 从 2024 年 12 月 15 日到 2026 年 10 月 24 日；ClickUp 从 2026 年 4 月 1 日到 2026 年 10 月 22 日，不到七个月；Anker 从 2026 年 3 月 21 日开始；UGREEN 最短，从 2026 年 8 月 30 日到读取当天 2026 年 10 月 26 日，不到两个月就攒了 200 条，其中 178 条来自店铺自动邀请。同样叫「最新 200 条」，有的是近两个月的新客反馈，有的是近五年的老用户积怨。所以报告里除了按来源拆，还应该把时间窗截齐，例如都用 Trustpilot 的 date: "last6months" 参数；这次为了看全貌我们没有截，读者照做时可以加上。

更麻烦的是，只看网页分不出来。Trustpilot 的帮助中心说，所有公司都可以免费发链接邀请顾客写评价；自动邀请（BCC 邮箱、电商插件、API）写出的评价会标「Verified」，而「Basic Link」邀请写出的评价在网页上标的是「Unprompted review」（Trustpilot 帮助中心：Trustpilot invitation methods）。我们核对了 ClickUp 页面：网页上标「Unprompted review」的那条五星评价，在接口里是 source: BasicLink、verification_level: invited；同一页那条标「Unprompted review」的一星差评，在接口里是 source: Organic、verification_level: not-verified（Trustpilot：ClickUp 评价页）。网页把这两种都叫「Unprompted」，接口分得开。这就是这份技能 Rules 一节要求「按 source 拆、不报一个总平均」的原因。Trustpilot 自己的商家准则也要求邀请不能有偏向（Trustpilot Guidelines for Businesses），但准则管的是「怎么邀请」，不改变「邀请来的人和自己来的人不一样」这个事实。

同一家公司，三个评论站在抱怨不同的事

把同一个产品放到三个评论站上看主题，差别同样大。下面是 Asana：G2 异步取到的 50 条、Capterra 的 50 条、Trustpilot 的 200 条，用技能里的关键词规则 v1.1 归类，每条评论可以命中多个主题。

G2 和 Capterra 上写评价的多是在用产品的团队成员，所以话题围绕功能：好不好上手、自动化够不够。Trustpilot 上的 Asana 评价有 46% 提到客服、43% 提到价格和计费，读下来多数是续费、退款、账号被锁这类账务问题。monday.com 也类似，Trustpilot 上价格 35%、客服 29%；ClickUp 的 Trustpilot 是例外，自动化 39.5% 排第一，这和它大量邀请评价、邀请对象是活跃用户的情况一致。G2 的汇总行给了平台自己统计的口碑：Asana 综合 4.4 分、14,051 条评价，被提到最多的缺点是「Learning Curve」（605 次）；monday.com 4.7 分、17,294 条；ClickUp 4.6 分、15,159 条（G2：Asana 评价页）。所以技能的 Limits 一节写了一句：软件公司的 Trustpilot 评价多半在说账务和客服，应当作单独的信号读，不和 G2、Capterra 混算。

这一节的数字是第二版。第一版关键词表里，「价格」主题有一个词 plan，按前缀匹配；跑完后我们按技能第 4 步，每个主题读 5 条抽检，发现 Capterra 上 Asana「价格」占 58%，读下来很多评论在说「project planning」。逐词统计：Capterra 那 50 条里 planning 出现 13 次，mobile 主题的 app 前缀还命中了 appreciate 6 次、approval 和 approvals 各 2 次。改成整词匹配、去掉 plan、app、agent、simple 四个词之后，Capterra 上 Asana 的「价格」从 58% 降到 18%，G2 从 30% 降到 14%，Trustpilot 从 48.5% 降到 43%。这件事说明两点：关键词规则便宜、可复算，但必须有人抽检；第 4 步不是客套话，它在第一次运行就改掉了一个会写进报告的错误结论。

技能跑完交出来的报告长什么样

技能第 5 步规定了报告的结构。下面是用这次真调数据按那个结构填出来的第一张表：每家产品在每个评论站读到多少条、平均几星、花了多少钱。三个站的星级分别列，不求总平均；Trustpilot 一格同时写混合平均和「自发 / 经邀请」两个分组，这是 Rules 里的要求。

报告的第三部分是「每家的前三条抱怨，各配一句短引文和评价链接」。我们从 Trustpilot 的自发一星、二星评价里按时间倒序挑了标题，标题本身就是评价人写的一句话，评论人昵称不出现。Asana 最近的几条是 2026 年 10 月 3 日的「Ruthless company」、10 月 1 日的「Forever free doesn't mean forever free」、9 月 28 日说取消政策「sneaky」的一条；monday.com 是 2026 年 10 月 24 日、10 月 22 日、10 月 21 日连续三条，其中两条标题直接写「customer service」；ClickUp 是 2026 年 10 月 20 日那条讲年付合同减少席位要提前 30 天通知的「Inflexible, manual "subscription" model」，以及 10 月 5 日一条说付了钱账号还被锁住的评价。这些标题和上一节的主题表是对得上的：Trustpilot 上三家被骂得最多的都是账务和客服，不是功能。报告的最后一部分写局限：样本只是各站最新的一批；Trustpilot 的 Asana 没有邀请组可比；关键词表 v1.1 只抽检了每个主题 5 条。

我们没有让模型替我们写这份报告的结论，表里每个数都由脚本从接口响应里现算。真正交给模型的是两件事：按第 4 步读样本、找关键词误判；按第 5 步把表和引文排成一份可读的文档。前一件事模型做得好不好，取决于你有没有要求它把每次改动写进报告；后一件事几乎不会出错。

把它变成每周一份：定时任务放在哪

竞品评论分析最自然的用法是每周一跑一次。四个产品里，能让这份技能定时、并且能联网取数的位置是这样的。Claude Code 的桌面端定时任务在本机运行，会读 ~/.claude/skills/；云端定时任务每次都从一个新的云端会话开始，不读本机目录，只能用你在 claude.ai 账号里启用的技能，或者提交进仓库 .claude/skills/ 的技能（Claude Code 技能文档）。OpenAI 在 2026 年 9 月 29 日的 DevDay 上推出了 Codex Cloud，任务在笔记本合上时也能跑（DevDay 2026 社区汇总）；云端任务是否读取仓库里的 .agents/skills，我们在 Codex 文档里没有找到明确写法，也没有验证，这里不下结论。Gemini 应用有「schedule」可以按时间触发任务并指定技能（Create & manage skills for Gemini Apps），但如前所述，技能脚本在那里不能联网。

算一笔年账：每周一份 9 次调用的软件报告，一年 52 份是 468 次，接口费 $0.650052；如果每周再加一份 5 次调用的硬件报告，一年多 260 次、$0.36114。按我们的实测，一份 9 次调用的报告，同步模式下单次最慢 88 秒，加上每次 7 秒的间隔和 G2 异步任务约 5 分钟的等待，整份报告 10 分钟内能跑完；限速每分钟 10 次的 Key 足够，但如果同一把 Key 同时跑别的任务，就要把 429 当成常态来处理。2026 年 10 月 23 日的 Claude Code 2.1.310 把 Monitor 工具带到了更多部署方式上，长时间等异步任务时可以用它看进度，而不是让脚本空等（Claude Code 更新日志）。

关键词归类会漏什么：西语评论和硬件评论

关键词是按语言写的。我们用 lang: "es" 取了 monday.com 在 Trustpilot 上的西语评价，limit 200 只回了 81 条，最新一条是 2023 年 12 月 28 日，69 条来自文件上传邀请；用英文关键词归类，81 条里 80 条打不上任何主题，换成技能里的西语关键词表 saas_es 后，没打上的降到 45 条。ClickUp 的西语评价只有 10 条。西班牙的财务软件 Holded 在 Capterra 上的 100 条评价里，约 76 条读起来是西语，英文规则下 74 条打不上主题，西语规则下降到 21 条。Holded 在 Trustpilot 上还暴露了一个覆盖缺口：17:44 不传 lang 时回来 48 条，全部标 en；18:29 和 18:30（新加坡时间）分别用 lang: "es" 和 language: "es" 再取两次，都返回 0 条并自动退款，而 Trustpilot 西语站页面显示 Holded 有 2,444 条评价（Trustpilot 西语站：Holded）。也就是说，这家西班牙公司的西语评价我们这次没有取到，报告里只能写「Trustpilot 样本仅英文 48 条」。

硬件评论的问题不一样。Anker、UGREEN、INIU 三款 20,000 mAh 充电宝，在 Amazon 上各取到 13 条精选评论，平均星级 4.92、4.92、4.62，高于 Trustpilot 上这两个品牌的自发评价（2.14 和 1.29），因为 Amazon 首页精选本身就偏向高赞好评。Trustpilot 上 Anker 有 26% 的评价提到耐用性问题（坏了、不工作了），这在 Amazon 的 13 条里看不到。反过来，硬件关键词表在 Trustpilot 上的覆盖率很低：Anker 200 条里 101 条、UGREEN 200 条里 127 条打不上主题，读下来多是物流、退换货和客服，硬件表里没有这些主题。我们没有为了好看去改表，而是在报告里如实写「未归类」的条数。

上下文账：25 个 MCP 工具定义 31,581 个字符，技能目录 363 个字符

技能和 MCP 常被拿来比较，其实它们占上下文的方式不同。17:25（新加坡时间）我们读了 EveryInfra MCP 的 tools/list：25 个工具的定义合计 31,581 个字符，按 4 个字符合 1 个 token 估算约 7,895 个 token；其中 11 个标了只读，5 个标了破坏性。这份技能真正需要的 everyinfra_list_capabilities、everyinfra_call_api、everyinfra_get_job 三个工具，定义合计 3,314 个字符。而技能本身在会话开始时只放 name 和 description，363 个字符，约 91 个 token；整份 SKILL.md 3,426 个字符，用到时才读。

这组数的边界要说清楚。Claude Code 默认开着 MCP 工具搜索，会话开始只加载工具名和服务器说明，所以在 Claude Code 里，挂上 25 个工具也不会一上来就占 7,895 个 token（Claude Code MCP 文档）。别的宿主是否延后加载，要看各自文档；Codex 和 Antigravity 都提供了工具白名单（enabled_tools、enabledTools），把 25 个减到 3 个，定义量就从 31,581 个字符降到 3,314 个字符。MCP 规范把 readOnlyHint、destructiveHint 定义为给客户端的提示，不是安全保证（MCP 规范：Tools），所以白名单比依赖提示更可靠。我们的建议是：技能负责流程和报告格式，MCP 只开取数要用的 3 个工具；两者一起用时，技能里写清楚「用 everyinfra_call_api，不要用别的工具」。

每份报告多少钱

接口费按目录 price_usd 算。2026 年 10 月 26 日读取的目录里，g2/reviews、capterra/reviews、trustpilot/reviews、amazon/reviews 都是每次 $0.001389，没有按条数分档的标记，一次调用最多回 max_limit 条（G2、Capterra、Amazon 100，Trustpilot 200）（EveryInfra 目录）。一份 3 家竞品 × 3 个评论站的软件报告是 9 次调用：9 × $0.001389 = $0.012501，我们实际扣费也是 $0.012501，差额为 0；读到 967 条评论，折合每 1,000 条约 $0.0129。一份 3 款充电宝的硬件报告是 3 次 Amazon 加 2 次 Trustpilot，5 × $0.001389 = $0.006945，读到 439 条。超时和空结果不扣费，429 也不扣费，所以失败重试不会让这笔账变大。

对方产品这一侧的费用是订阅价，不按调用算。2026 年 10 月 26 日读取的公开价：Claude Pro 按月付 $20、按年付每月 $17，Pro 及以上才包含 Claude Code（Claude 定价页）；ChatGPT Plus 每月 $20，Codex 在 Plus 档可以用 CLI、IDE 扩展和网页版，用量和 ChatGPT Work 共享（OpenAI 帮助中心：What is ChatGPT Plus；Codex 定价）；Google AI Pro 每月 $19.99，包含 Antigravity 的入门用量（Google AI 订阅页）。和这些订阅比，接口费是零头；真正要算的是模型读 967 条评论花掉的订阅用量，这部分各家都不按条公布，我们没有测，不写数字。

脚本里踩到的坑：finalizing 不是终态

技能脚本第一次实跑就暴露了一个 bug，值得单独写。17:48（新加坡时间）我们用 fetch_reviews.py 跑 Asana 的 G2 异步请求，脚本轮询任务状态，遇到第一个不是 running、queued 的状态就当作结束；那次它在 306 秒时读到 finalizing，写下 0 条结果，收工。17:55 我们手动查同一个任务，状态已经是 succeeded，51 行（50 条评价加 1 行汇总）都在。修法是只把 succeeded、failed、canceled、expired 当终态，其余一律继续等。这类 bug 在技能里特别隐蔽：模型看到「0 条」，会很自然地写成「G2 上没有新评价」。所以技能第 2 步要求核对条数，0 条要写进报告，不当成「没有评价」。

错误和扣费的规则，在响应里都写得很明白，技能脚本只需要照着读：

• 429：error.code 为 rate_limited，带 retry_after 秒数和「Nothing was charged」，按秒数等待后重试。
• 503 超时：error.code 为 timeout，billing.charged 为 false，建议改 "mode":"async" 或减小 limit。
• 空结果：count 为 0，refund.status 为 succeeded，扣的那一次自动退回。
• 异步：202 返回 job_id 和 poll_url，扣费在提交时发生，轮询 GET /api/v1/jobs/{job_id} 到终态。

做不了或要注意的地方

下面这些是这份技能明确做不到、或者用的时候要小心的地方。Gemini 应用和 Claude Skills API 里，技能脚本不能联网，取数要交给连接器或 MCP；Claude Code 的云端会话和云端定时任务不读本机 ~/.claude/skills/，要把技能启用到 claude.ai 账号或提交进仓库；name 在 Claude Skills API 里不能含「claude」「anthropic」，我们的名字不受影响，但如果你给技能起名叫 claude-review-helper，上传会失败。Amazon 只给商品页精选评论，不能拿来算「差评率」；Trustpilot 不按来源拆就不能比较公司；关键词表要按语言、按品类各写一份，覆盖率要写进报告。

法律和平台规则方面，我们只写数据方法，不给法律意见。美国联邦贸易委员会 2024 年 8 月 14 日公布的规则禁止制造、购买虚假评价和有条件的好评激励（FTC 新闻稿；16 CFR Part 465）；中国的《网络反不正当竞争暂行规定》自 2024 年 9 月 1 日起施行，把虚假评价列为网络不正当竞争行为（国家市场监督管理总局令第 91 号）。做竞品分析时读公开评价没有问题，但报告里不要出现评论人昵称，引文控制在一两句，这份技能的 Rules 已经写了。

行业动向

• 2026 年 9 月 29 日，OpenAI DevDay：插件成为 ChatGPT 和 Codex 共用的分发形式，一个插件可以同时带技能和 MCP 服务器，提交和审核流程也更新了（DevDay 2026 社区汇总；OpenAI DevDay 回顾）。对读者意味着：这份技能加上 EveryInfra 的 MCP 可以打成一个插件，在 ChatGPT 网页版里也能装（ChatGPT Skills & Plugins）。
• 2026 年 9 月 30 日，Google 宣布 skills 取代 Gems，10 月 13 日开始在 Gemini 应用推送，个人账号的 Gems 11 月 17 日只读、12 月 17 日移除（Workspace Updates；帮助中心）。对读者意味着：用 Gems 做竞品摘要的人，要在 12 月 17 日前把说明和文件导出来；需要联网取数的部分在 Gemini 应用的技能里跑不了。
• 2026 年 10 月 19 日到 23 日，Claude Code 连发三个版本：2.1.304（10 月 19 日）在压缩上下文后重新发送技能列表，/reload-skills 只发新的或改过的技能；2.1.309（2026 年 10 月 22 日）修复了 --add-dir 目录里同名技能用不了的问题，改用 <目录名>:<技能名> 调用；2.1.310（10 月 23 日）加入 Monitor 工具（Claude Code 更新日志）。对读者意味着：在长会话里反复跑竞品报告，压缩之后技能不会再「丢」。
• 2026 年 10 月 14 日，GPT-5.5 从用 ChatGPT 登录的 Codex 下线，换成 GPT-6.1 Sol 等新模型（Codex 定价页）。对读者意味着：模型换了，技能里的步骤不用改，但第 4 步的人工抽检要重新做一遍，同样的关键词规则下，模型挑的引文可能不同。
• 2026 年 9 月 25 日，Google 发布 Antigravity CLI 的技能 Codelab，用 .agents/skills 和 npx skills add 安装第三方技能（Google Codelabs；vercel-labs/skills）。对读者意味着：.agents/skills 正在成为几家工具共用的项目目录，新技能优先放这里。

结论在什么情况下不成立

这篇文章的样本很小，结论的边界要写在前面。主题占比来自每个站点最新的 20–200 条评价，不是全部评价，换一周再跑数字会变；Trustpilot 的「自发比邀请低 1.9–3.0 颗星」来自 5 家公司各一次读取，Asana 没有可比的邀请组，不在其中；关键词规则 v1.1 只抽检了每个主题 5 条，「客服」这个词也会命中「supports multiple views」这类功能描述，误差没有量化。四个产品的目录和行为来自 2026 年 10 月 26 日读取的官方文档，Codex 和 Antigravity 的 MCP 配置是配置示例，没有在本机运行；我们本机只实测了技能脚本、规范校验器和 EveryInfra 接口。如果你的竞品不在 G2、Capterra、Trustpilot、Amazon 上，这份技能要换成目录里对应平台的评论能力，例如 google_play/reviews、app_store/reviews、yelp/reviews。

常见问题

skill.md must start with yaml frontmatter (---) 是什么错误？ 出处：Google 联想词「skill.md must start with yaml frontmatter (---)」，2026-10-26 读取。意思是 SKILL.md 的第一行必须是 ---。Claude Code 文档写明，只有当开头的 --- 在文件第一行时才读 frontmatter，否则整个文件都当正文；YAML 解析不了时技能仍会加载，但所有字段为空（Claude Code 技能文档）。用 skills-ref 的 agentskills validate 能提前发现这类问题。

codex skills location 在哪？ 出处：Google 联想词「codex skills location」「codex skills folder」。仓库里是 .agents/skills（从当前目录一路到仓库根），个人是 $HOME/.agents/skills，机器级是 /etc/codex/skills；Codex 会跟随符号链接（Codex Build skills）。

claude code skills 怎么减少 token 用量？ 出处：Google 联想词「claude code skills to reduce token usage」。技能在会话开始只放名字和描述，本文这份是 363 个字符；正文用到时才读。把描述写短、关键用途放第一句，不常用的技能在 skillOverrides 里设成只显示名字（Claude Code 技能文档）。需要大量参考资料时放进 references/，不要塞进正文。

skill.md description cannot contain xml tags 怎么办？ 出处：Google 联想词「skill.md description cannot contain xml tags」。这是 Claude Skills API 和 claude.ai 上传时的检查：name 和 description 都不能含 XML 标签，name 还不能含「claude」「anthropic」（Claude Skills API 指南）。把描述里的 <...> 改成普通文字即可。

agent skills 能在 Gemini 应用里调用外部接口吗？ 出处：Google 联想词「agent skills claude」「gemini skills」与 Gemini 帮助中心原文。目前不能：帮助中心写明需要访问互联网的脚本不支持，脚本不能对外部网站发请求（Create & manage skills for Gemini Apps）。取数要交给 Gemini 的已连接应用，技能只写步骤和格式。

claude skills 安装教程：从 GitHub 装别人的技能安全吗？ 出处：Google 联想词「claude skills 安装 教程」「claude code skills github」。技能可以带脚本，装之前要读一遍 SKILL.md 和 scripts/。Gemini CLI 安装技能时会弹出安全确认（Gemini CLI Agent Skills 文档）；Anthropic 和 OpenAI 的官方示例仓库分别在 anthropics/skills 和 openai/skills，OpenAI 还写过怎么用评测集系统地测技能（Testing Agent Skills Systematically with Evals）。

延伸阅读

• 想直接试评论接口：Trustpilot 数据接口、Trustpilot 评价能力、G2 数据接口、G2 评价能力、Capterra 评价能力、Amazon 评价能力。
• 用 MCP 接入：EveryInfra MCP 服务器；第一次调用看快速上手，价格看定价页。
• 相关文章：30 家公司的竞品口碑实测：G2 和 Trustpilot；评论数据如何做成付费产品；网页变更监控怎么商业化。

参考资料

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7. Migration - Antigravity CLI，Google Antigravity Docs，2026-10-26 读取，https://antigravity.google/docs/cli/gcli-migration
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11. An update on the launch of skills in the Gemini app and Workspace，Google Workspace Updates，2026-10-13，https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/10/an-update-on-launch-of-skills-in-gemini-app-and-workspace.html
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