获客雷达

问题：公域获客的「最后一公里」断了

在抖音做获客的人都有一个共同痛点：精准客户其实就躺在爆款视频的评论区里——"求带"、"怎么买"、"私我"这类评论每分钟都在产生，但它们被淹没在海量公开信息中，无法被系统性地检索和跟进。

更现实的问题是：大模型本身无法访问抖音平台。原生模型没有抓取抖音评论或视频数据的能力，这意味着 AI Agent 在获客场景里天然缺一条数据通路。手动复制评论、手工整理线索，既慢又漏，转化路径被拉得极长。

这个技能做了什么

获客雷达补上的正是这条数据通路。它是一个两段式流水线，以视频 ID（aweme_id）为串联键：

1. 关键词搜索：search-cli.js 按关键词定位候选视频，输出 aweme_id、desc、author_nickname、comment_count、digg_count 等字段，用于判断哪个视频值得去挖评论；
2. 评论拉取：comment-cli.js 接收步骤 1 返回的 aweme_id，直接拉取该视频下全部公开评论，每条评论即一位潜在客户，包含 user_nickname、user_uid、ip_label、text、create_time 等结构化字段。

辅助入口还有 post-cli.js（拉取对标账号全部公开作品，挑高互动视频）和 hot-cli.js（实时热榜，反推关键词）。主链路永远是 search → comment，其余两个只是帮你找到更准的关键词或视频。

拿到 JSON 后，可在评论文本中命中高意向信号：求带、怎么买、求推荐、多少钱、哪里买、私我 等，优先导出这些用户，再整理为 CSV 对接 CRM 或销售跟进。

适用边界与注意点

• 仅支持抖音平台：快手、视频号等不在能力范围内；
• 仅抓取公开数据：不登录、不私信、不关注、不点赞，不含手机号、微信号等隐私字段，也禁止编造；
• 需要 API TOKEN：依赖 guaikei.com 公开数据接口，运行前必须配置 GUAIKEI_API_TOKEN 环境变量；
• 数据时效性：搜索和评论是实时公开数据，同一关键词不同时刻返回结果可能不同，属数据源特性而非故障；
• 合规使用：评论数据含用户公开身份信息，建议导出时脱敏、限定留存期限，禁止二次贩卖或用于骚扰。