获客挖掘者

解决什么问题

竞品爆款视频的评论区里，挤满了"求带""怎么买"的潜在客户，但手动翻评论效率极低：滚一天鼠标，攒不出一张能跟进的线索表。原生大模型没有抖音平台的数据访问能力，想在评论区"淘金"，要么养一批小号冒着风控风险去操作，要么对着截图人工摘抄。

核心能力

获客挖掘者把这件事拆成一条两段式流水线，通过 aweme_id 串联：

• 关键词定位视频：search-cli.js 按 --keyword 搜索抖音视频，返回 aweme_id、作者昵称、点赞数、评论数，--sort 1 可锁定点赞最多的视频用于截流
• 视频 ID 拉评论：把 aweme_id 直接传给 comment-cli.js，无需拼接完整 URL，每条评论即一位潜在客户，含 user_nickname、user_uid、ip_label、text 等字段
• 高意向筛选：评论文本命中"求带""多少钱""私我"等信号词的用户优先导出，缩短转化路径
• 辅助入口：post-cli.js 拉取对标账号全部公开作品挑高互动视频，hot-cli.js 看实时热榜反推关键词

拿到 JSON 后按字段映射整理成客户档案（昵称、地区、需求、互动热度），导出 CSV 即可对接 CRM 或销售跟进。

边界与注意点

• 只抓公开数据：不登录、不私信、不关注，不包含手机号、微信号等隐私字段，不要指望它直接给你联系方式
• 数据时效性：搜索与评论是实时快照，同一关键词不同时刻返回结果可能不同，属数据源特性
• 合规要求：评论含用户公开身份信息，导出建议脱敏、限定留存期限，遵守个人信息保护相关法规
• 前置条件：需自备 GUAIKEI_API_TOKEN（经 guaikei.com 合规申请），等同凭证，勿提交进代码仓库
• 接口限流：注意 --limit 与调用间隔，失败会自动重试