技能介绍

要解决什么问题

做 TikTok 竞品或话题调研时，你往往只需要「某个关键词下有哪些视频、谁发的、播放与互动如何、用了什么 BGM」——而不是手动在搜索页里一页页翻、再抄链接和数字。该技能把关键词搜索页当作入口，从浏览器已触发的 XHR/Fetch 里读出结构化结果，方便后续做表格、抽样或归档。

工作方式

前提很简单：浏览器能打开 TikTok，且已登录。未登录时平台不会稳定触发视频搜索接口，这是硬性依赖，不是可选项。

核心链路是「导航 → 等页面稳定 → 抓包」，而不是自己拼签名去直连 API：

打开 https://www.tiktok.com/search/video?q={keyword}
在 xhr/fetch 里筛选 URL 含 /api/search/item/full/ 的请求（首屏通常 cursor=0）
读取响应里的 item_list，用 item.id、author.uniqueId、stats.playCount 等字段校验是否有效
需要更多页时 向下滚动，等新请求里 cursor 大于上一页（常见每页约 12 条，cursor 步进 12），直到 has_more === 0 或 item_list 为空

单条视频页 URL 可按约定拼：https://www.tiktok.com/@{author.uniqueId}/video/{item.id}。脚本侧把 JS 封装在 scripts/ 下的 Python 里，经 eval "$(python scripts/xxx.py {params})" 调用；执行层建议走 bash。批量跑多个关键词时，同一会话串行即可，关键词之间留 2～3 秒，并先单关键词试跑再全量；结果按关键词落盘，出错可从失败项续跑。

边界与注意

能力边界等于你在浏览器里合法可见的内容：只读页面上已加载的数据，不绕过登录或风控。
搜索分页比话题标签页「更碎」（约 12 条/页）；登录态可能带来个性化排序，若要尽量中性，可用干净会话。
原始响应里没有 searchQuery 字段；若首屏抓不到匹配请求，应先截图确认是否人机验证或页面改版，再重试一次。
非常规情况可写入工作目录下的 browser-act-skill-forge-memories/tiktok-scraper-tiktok-search-videos.memory.md，下次执行前先看一眼。