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抖音作品数据与评论复盘

抖音作品数据与评论复盘

数据分析 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_fccf428b/laohan-yunying。

技能介绍

要解决的具体问题

手动发布作品后，常见做法会把发布操作、数据整理、复盘分析搅在一起：有人用播放数据反改预测，有人把临时抓取结果当运营真源，还有人直接用平台点击自动化代替手动发布登记。这些操作要么让预测失去盲测意义，要么让证据链断裂，后续复盘找不到可信的发布事实与数据来源。

技能如何工作

  • 手动发布事实登记：仅登记 Jeffrey 手动发布后提供的 URL、aweme_id 与 platform_title，先运行 bianpai check --require final，再写入 12-发布/publish-record.json。不生成发布文案、定时发布，也不做任何平台点击自动化。
  • 数据快照采集：人工提供的创作者中心数据标记为 manual；TzFilm SQLite adapter 需显式运行 python3 scripts/tzfilm_douyin_adapter.py snapshot --db <db> --episode episodes/，从本期 publish-record 读取 aweme_id/platform_title，按精确标题查询并拒绝歧义，不覆盖已有快照，也不运行 launchd、Telegram 等非相关动作。
  • 评论与复盘交接：TzFilm 评论仅允许 export，显式导入后验证 selectedWork 精确标题与 publish-record 一致，过滤空文本并去重；首选 douyin-session 抓取高赞评论，失败后引导用户粘贴。数据与评论齐备后调用上游 cheat-retro 写复盘段、rubric-memo.md，最后生成 retro-handoff.json 并校验所有必填字段。

适用边界与注意点

  • 不发布、不准备发布文案、不代替 Jeffrey 点击平台，也不修改预测段的不可变内容。
  • 数据只接受用户提供的创作者中心数据或 TzFilm adapter 采集的快照，不把未验证的 opencli 或浏览器抓取当默认链路；抓取失败必须保留失败原因和数据来源，降级为 manual，不得把空值写成 0。
  • 评论不可用时仍写洞察文件并说明原因；UNAVAILABLE 状态下必须记录失败原因，不能自动修正或伪造截图。

使用场景

  • 手动发布抖音视频后，要把 URL、aweme_id 和平台显示标题登记成发布记录，供后续复盘追溯。
  • 作品发布后，需要按预定观察窗口从创作者中心或 TzFilm 数据库采集播放、点赞等指标快照。
  • 想分析作品评论时，需要抓取或导入高赞评论，整理成主题洞察并标记评论数据可用状态。
  • 作品发布数天后，需要把真实数据和评论与发布前盲预测对照，输出复盘结论和待验证假设。

适合人员

  • 抖音内容创作者或运营：手动发布作品后，需要留存可验证的发布事实与数据证据，避免凭记忆复盘。
  • 内容数据分析人员：需要把发布前盲预测与发布后真实指标对齐，产出有证据链支撑的复盘结论。
  • 内容选题研究者：想从作品高赞评论中提炼主题信号，验证下一期选题假设是否成立。