抖音实时搜索

要解决什么问题

做抖音选题、竞品对标或舆情复盘时，手工刷 App 很难系统化对比：关键词下的高赞结构、某账号全量公开作品、单条视频下的评论倾向，以及热榜变化，都缺少可归档、可二次分析的结构化数据。本技能面向公开可见的抖音数据，用 Node.js 本地脚本调用接口，把检索与批量抓取结果落成 JSON 日志，方便你写报告或在表格/脚本里继续处理。

技能如何工作

运行前需配置环境变量 GUAIKEI_API_TOKEN（通过技能说明中的微信或官网申请）。核心能力包括：

• 关键词搜索：按词搜视频，可按点赞或最新排序，并配合时间范围等筛选
• 抖人作品批量获取：针对对标账号的 sec_uid 拉取公开作品列表，用于竞品内容策略分析
• 评论详情：按视频 aweme_id 获取评论内容，做舆情与话术观察
• 实时热榜：读取当前热榜条目，用于追热点选题

任务完成后，输出默认写入技能目录下的 logs/，文件名带时间戳与任务标识（如搜索关键词、排序方式，或 sec_uid / aweme_id），便于多次任务对比。技能说明中的 assets 目录提供各接口入参/出参的 JSON Schema，便于 Agent 或脚本精确传参。

适用边界与注意点

• 仅支持公开视频与评论等数据，私密或隐藏内容不在范围内
• 依赖第三方 API Token，无 Token 或权限不足会直接报错；Token 勿泄露
• 数据用途应限于个人或团队内部分析，勿违规对外分发
• 搜索无结果时可换更常见的关键词，或将时间参数放宽（如 --time 设为 0 表示不限时间）