抖脉

要解决的问题

做短视频选题时，多数人靠刷抖音找灵感。问题在于：刷到的内容难以沉淀，高赞视频的共性无法量化，竞品账号的更新节奏更是只能凭印象。等到要写周报或策划方案时，又得重新翻记录、手动抄数据。抖脉面向的是这类重复劳动——把公开数据的抓取、整理、归档交给脚本，让分析留在人身上。

核心能力

抖脉围绕四类常见任务设计：

• 关键词搜索：按关键词检索公开视频，支持点赞排序与时间范围筛选，适合复盘某个话题下的热门内容。
• 作者作品抓取：给定抖音作者的公开 sec_uid，批量获取其作品列表及互动数据，用于竞品内容策略分析。
• 评论获取：拉取指定视频的评论详情，帮助判断舆情方向与用户反馈。
• 热榜追踪：读取抖音实时热榜，快速跟进当前流量话题。

运行时无需部署后端服务，Node.js 环境即可执行；每次抓取最多可获取约 1 万条数据。抓取结果会自动写入技能目录下的 logs 文件夹，日志按任务类型命名（如搜索、作品、评论），格式为结构化 JSON，可直接用于对比分析或导入报告。

使用边界

需要说明几点限制：

• 仅支持公开可见的数据，私密或隐藏内容不在范围内。
• 运行前必须配置环境变量 GUAIKEI_API_TOKEN，该 Token 需自行申请，且不要泄露给第三方。
• 数据仅限个人或团队内部使用，不建议违规二次分发。
• 日志中的字段以技能出参规范为准，完整说明可参考技能 assets 目录中的 JSON Schema 文件。

如果你的工作流已经包含定期复盘抖音内容，这套能力足够覆盖从取数到归档的环节；若需要更复杂的行为数据或商业授权层面的分析，则需另寻方案。