获客猎手

它解决什么问题

抖音的公域流量里藏着大量明确表达需求的用户——"求带""怎么买""多少钱"。但这些线索散落在竞品视频的评论区，人工翻找既不可持续也无法规模化：逐个点开视频、复制昵称、判断意向，一天下来拿不到几十条线索。

原生大模型也无法直接访问抖音抓取公开评论，这就是需要本技能的原因：它通过 guaikei.com 的公开数据接口，把关键词搜索和评论抓取封装成两个可串行的 CLI 工具。

核心工作流

整个技能是一条两段式流水线，用视频 ID（aweme_id）串联：

• 步骤 1 · 关键词搜索：运行 search-cli.js --keyword "装修" --sort 1，按点赞数排序返回候选视频，拿到 aweme_id、作者、评论数等字段。
• 步骤 2 · 拉取评论：运行 comment-cli.js --url <aweme_id>。关键点：直接传 aweme_id 字符串即可，工具会自动识别，无需拼接完整 URL。
• 步骤 3 · 筛选高意向：在 text 字段中命中"求带 / 怎么买 / 私我"等信号词的用户即为高意向线索，可整理成 CSV 对接 CRM。

辅助入口：post-cli.js 拉取某博主全部公开作品、挑互动最高的再去拉评论；hot-cli.js 看实时热榜反推关键词。但获客主链路永远是 search → comment。

适用边界与注意点

• 仅支持抖音公开数据：不登录、不私信、不关注、不点赞，拿不到手机号、微信号等隐私字段，也不允许编造。
• 输出中的 user_uid、ip_label 属于用户公开身份信息，使用方需遵守《个人信息保护法》：建议脱敏导出、限定留存期限，禁止二次贩卖或用于骚扰。
• 运行前必须配置 GUAIKEI_API_TOKEN，TOKEN 等同于凭证，勿提交到代码仓库。
• 搜索和评论为实时数据，同一关键词不同时刻结果可能不同；接口有调用频次限制，建议合理设置 --limit 并拉大调用间隔。