Steam Review Fetch & Analysis Tool

一个专为游戏开发者设计的 Steam 评论抓取和分析工具，支持批量获取、智能分类和飞书多维表格导出。

✨ 功能特性

• 🚀 批量抓取评论：支持断点续传、自动去重、智能重试
• 🎯 智能分类系统：按优先级（P0-P3）和问题类型自动分类
• 📊 多维度分析：语言分布、游戏时长、情感分析、趋势分析
• 📈 可视化报告：自动生成 Markdown 报告和 Excel 汇总表
• 🔄 飞书集成：一键导入飞书多维表格，支持团队协作
• ⚙️ 灵活配置：支持语言筛选、评价类型、时间范围等多种参数

📋 目录

• 快速开始
• 安装
• 使用方法
• 配置说明
• 输出文件
• 分类规则
• 项目结构
• 常见问题

🚀 快速开始

前置要求

• Python 3.7 或更高版本
• Steam App ID（在游戏的 Steam 商店页面 URL 中获取）

快速运行

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/Seafoodsz/SteamReviewFetch.git
cd SteamReviewFetch

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置 App ID（编辑 scripts/config.json）
{
  "app_id": "你的游戏ID",
  "language": "all",
  "review_type": "all"
}

# 4. 抓取评论
python scripts/steam_reviews_fetcher_v2.py

# 5. 智能分类
python scripts/classify_reviews.py

# 6. 生成报告
python scripts/generate_report.py

📦 安装

方法一：使用 pip

pip install requests tqdm pandas openpyxl

方法二：使用 requirements.txt

pip install -r requirements.txt

Windows 一键运行

run.bat

📖 使用方法

1. 抓取评论

# 使用配置文件中的 app_id
python scripts/steam_reviews_fetcher_v2.py

# 或指定 app_id
python scripts/steam_reviews_fetcher_v2.py 1091500

功能特点：

• ✅ 自动去重（基于 recommendationid）
• ✅ 断点续传（使用游标机制）
• ✅ 自动重试（网络错误自动重试 3 次）
• ✅ 进度显示（实时显示抓取进度）

2. 智能分类

python scripts/classify_reviews.py

分类维度：

维度	选项	说明
优先级	P0/P1/P2/P3	基于点赞数、游戏时长、问题类型综合评分
问题类型	技术问题、战斗机制、内容不足等	关键词匹配 + 规则引擎
标签	正面反馈、负面反馈、有建议、退款风险	自动标记

3. 数据分析

# 分析单个文件
python scripts/analyze_reviews.py output/reviews_1091500_20240115.json

# 生成汇总报告
python scripts/create_summary_excel.py

4. 导入飞书

# 单次导入
python scripts/import_to_feishu.py

# 批量导入
python scripts/batch_import_to_feishu.py

⚙️ 配置说明

config.json 参数

{
  "app_id": "1091500",
  "filter": "all",
  "language": "all",
  "review_type": "all",
  "day_range": 365,
  "num_per_page": 100,
  "delay": 0.5,
  "output_dir": "output",
  "export_csv": true
}

参数	类型	可选值	说明
app_id	string	-	Steam 游戏 ID
filter	string	all/recent/updated	评论筛选方式
language	string	all/schinese/english	语言筛选
review_type	string	all/positive/negative	评价类型
day_range	int	1-365	时间范围（天）
num_per_page	int	1-100	每页数量
delay	float	0.5-2.0	请求间隔（秒）
output_dir	string	-	输出目录
export_csv	bool	true/false	是否导出 CSV

📁 输出文件

output/
├── reviews_{appid}_{timestamp}.json      # 原始评论数据
├── reviews_{appid}_{timestamp}.csv       # CSV 格式
├── classified_reviews.json               # 分类后的数据
├── feishu_all_reviews.csv               # 飞书导入文件
└── analysis_report_{timestamp}.md       # 分析报告

🎯 分类规则

优先级计算

优先级分数 = 点赞权重 × 0.4 + 时长权重 × 0.3 + 问题权重 × 0.3

权重说明：

• 点赞数：高点赞评论权重更高（最高 100 分）
• 游戏时长：深度玩家（>50h）权重更高（最高 100 分）
• 问题类型：技术问题 > 平衡性 > UI/UX（10-30 分）
• 差评加成：差评额外 +20 分

问题类型识别

类型	关键词示例	权重
技术问题	闪退、卡顿、bug、报错	30
战斗机制	战斗、打击感、技能	20
内容不足	内容少、重复、单调	15
游戏节奏	节奏慢、拖沓、无聊	15
上手难度	难度高、新手不友好	10
平衡性	平衡性、数值、削弱	20

详细规则见 resources/classification-rules.md

📂 项目结构

SteamReviewFetch/
├── scripts/                        # 核心脚本
│   ├── steam_reviews_fetcher_v2.py  # 评论抓取
│   ├── classify_reviews.py          # 智能分类
│   ├── analyze_reviews.py           # 数据分析
│   ├── generate_report.py           # 报告生成
│   ├── create_summary_excel.py      # Excel 汇总
│   ├── import_to_feishu.py          # 飞书导入
│   └── config.json                  # 配置文件
├── resources/                      # 文档资源
│   ├── steam-api-reference.md       # Steam API 文档
│   ├── classification-rules.md      # 分类规则详解
│   └── feishu-integration.md        # 飞书集成指南
├── output/                         # 数据输出目录
├── reports/                        # 报告输出目录
├── docs/                           # 使用文档
├── run.bat                         # Windows 启动脚本
├── requirements.txt                # 依赖列表
└── README.md                       # 本文件

🔧 高级用法

自定义分类规则

编辑 scripts/classify_reviews.py 中的关键词字典：

ISSUE_KEYWORDS = {
    "技术问题": ["闪退", "卡顿", "bug", ...],
    "自定义类型": ["关键词1", "关键词2", ...],
    # 添加更多类型...
}

API 速率限制

Steam API 无官方速率限制，但建议：

• 请求间隔 ≥ 0.5 秒
• 并发请求数 ≤ 5
• 失败重试间隔 2 秒

详见 resources/steam-api-reference.md

飞书集成

需要配置飞书应用凭证：

{
  "app_id": "飞书应用ID",
  "app_secret": "飞书应用密钥",
  "folder_token": "目标文件夹Token"
}

详细步骤见 resources/feishu-integration.md

📊 关键指标

指标	警戒值	目标值	说明
好评率	< 70%	> 85%	总体评价健康度
P0/P1 问题数	> 50	< 20	高优先级问题数量
技术问题占比	> 30%	< 10%	严重 bug 比例
平均游戏时长	< 2h	> 10h	玩家留存指标
退款风险评论	> 20	< 5	包含"退款"关键词

❓ 常见问题

Q: 抓取速度很慢怎么办？

A: 调整 config.json 中的 delay 参数（推荐 0.5-1.0 秒）

Q: 出现重复数据怎么办？

A: 脚本已自动基于 recommendationid 去重，无需手动处理

Q: 飞书导入失败？

A: 确保 CSV 文件编码为 UTF-8，或使用 API 方式导入（见飞书集成文档）

Q: 如何获取 Steam App ID？

A: 在游戏的 Steam 商店页面 URL 中查找数字 ID：

https://store.steampowered.com/app/1091500/
                                   ^^^^^^^ 这就是 App ID

Q: 支持哪些语言的评论？

A: 支持所有 Steam 评论语言，包括：

• schinese（简体中文）
• english（英语）
• japanese（日语）
• 以及 Steam 支持的其他所有语言

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

🔗 相关链接

• Steam Web API 文档
• 飞书开放平台
• 问题反馈

👨‍💻 作者

@Seafoodsz

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