使用场景

用 Capterra 软件评论做一次竞品拆解

Q: 应该传入什么链接？

传入包含这些评论的 Capterra 产品页面，例如 https://www.capterra.com/p/135003/Slack/reviews/。

Q: 可以只获取低分评论吗？

可以。把 starRating 设为你想要的星级，或者把 sort 设为 LOWEST_RATED。也可以组合多个星级值。

Q: 如何获取一个产品的全部评论？

把 maxResults 设为 0 或留空即可获取全部评论，但请先从小规模开始，因为是按评论条数计费的。请求体中的 max_results 同样会限制这次运行。

Q: 一次请求可以运行多个产品吗？

productUrl 只接受一个产品页面，所以每个产品各启动一次运行。

以 JSON 获取任意软件产品的 Capterra 评论，含优点、缺点、分项评分、评论者职位和公司规模，了解买家的喜好与不满。

获取 API 密钥查看文档

预付费，无订阅REST 或 MCP一个密钥搞定模型、数据和智能体

做软件的人，竞争对手的客户其实已经替你写好了产品定位：他们喜欢什么，买了之后后悔什么，希望有哪个功能。Capterra 上有这些评论，但只能一页页滚动、一条条阅读。Lovely Router 把它们作为数据取回来：发送 Capterra 产品链接，每条评论返回一个 JSON 对象，按评论条数从预付费余额中计费。

交给你的 AI 智能体

把这段提示词复制到 Claude Code、Cursor、Codex 或任何编程智能体中。它会告诉智能体文档在哪里，以及如何使用你的 API 密钥。

用 Capterra 软件评论做一次竞品拆解. Use the Lovely Router data tools: each returns JSON and is billed per result.

- Docs (read first): https://lovelyrouter.com/docs/tools/find.md and https://lovelyrouter.com/docs/tools/run.md
- Plan first: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/suggest with `{"task": "<my task in plain words>"}` (free). It returns the tools to run in order, each with an example `input`, the `input_required` fields, an estimated cost and a ready-made `run` request. Replace the example values with my task's; if a field is unclear, read the tool with GET https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>. To browse instead, POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/discover searches the catalog.
- Show me the plan and its estimated cost (`total_est_cost_usd`) before running anything large.
- Run: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>/run with `{"input": {...}, "max_results": N}`. A 200 has the finished run with `items`; a 202 means it is still running, so poll the `poll` path until `status` is `succeeded`, `failed`, `timed_out` or `stopped`.
- Only delivered results are billed. Keep max_results small on the first run, check the output, then scale up.
- If you support MCP, connect https://lovelyrouter.com/mcp instead (Streamable HTTP, same key; https://lovelyrouter.com/docs/tools/mcp.md) and use suggest_tools, get_tool and run_tool.
- Auth: read my API key from the LOVELY_API_KEY environment variable and send it as `Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY`. Never print or commit the key. If it is not set, ask me to create one at https://lovelyrouter.com/app/keys.
- Billing is prepaid: every call is charged to my balance, so test with a small request before running anything large.
- Every docs page is plain Markdown; the full index is https://lovelyrouter.com/llms.txt.

My task: <the inputs (links, keywords or accounts) and how many results you need>

工作原理

列出要研究的产品
取每个竞品的 Capterra 评论页面，再加上你自己的产品作为对照。
设置上限后运行工具
把产品链接发送到 POST /v1/tools/capterra-reviews/run。在输入中设置 maxResults，并在请求体中把 max_results 设为你想获取的评论条数。运行会从你的余额中预留它的最高费用，并以 JSON 返回评论。
把文字变成对比
让模型按主题给优点和缺点打标签，再按产品和评论者细分群体统计各主题的数量。每个竞品被夸什么、被骂什么的那张表，就是你的拆解结果。

一次请求获取 Capterra 评论

获取 Capterra 评论在 productUrl 中接受一个产品页面。maxResults 限制评论条数，sort 决定排序，starRating 按星级筛选：

Shell

curl https://lovelyrouter.com/v1/tools/capterra-reviews/run \
  -H "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "productUrl": "https://www.capterra.com/p/135003/Slack/reviews/",
      "maxResults": 5
    },
    "max_results": 5
  }'