社交媒体互动数据分析

痛点：平台数据散落且口径不一

做社媒内容分析时，第一道坎是数据获取：小红书、TikTok、抖音等平台的链接格式、接口和指标定义各不相同。第二道坎是口径：同一个「播放」在 A 平台可能是真实播放，在 B 平台可能等于曝光；点赞、收藏、分享的归类也不统一。直接搬运数字而不注明来源与分母，很容易得出误导性结论。

工作方式

该技能通过 scripts/generate.js 命令行工具，对单个公开内容 URL 执行一次结构化快照：

• URL 校验：只接受公开内容页链接（如小红书 /explore/、TikTok /@user/video/），自动拒绝主页、搜索页、含凭证的 URL；抖音用户页仅在带数字 vid 参数时接受，CLI 会转换为规范的 /video/{vid} 请求地址，同时保留原始 sourceUrl。
• 指标保留：平台原始值存放在 data 字段中，不做缩写换算、取整或缺失补零；本地化字段仅用于展示，每个原始 key 保持不变，missingCoreFields 和 warnings 原样输出。
• 派生比率：需要计算比率时，会显式写出公式与分母（如 likes / plays），并标注这是派生值而非平台官方口径。
• 结果校验：仅当 success 为真且 resultPath 指向非空 engagement.json 时才视为成功，任务目录同时保存 SDK 请求与响应日志。
• 失败处理：仅在 error.retryable 为真时重试并受次数限制；内容已删除、私密或区域受限时如实报告限制，不编造指标。

适用边界

• 仅面向公开内容，不绕过认证、不访问私密数据，也不推断观众的敏感特征。
• 指标具有时效性且因平台而异，跨平台直接比较前必须先说明定义差异。
• 无法仅凭这些计数推导触达人数、独立观众、转化效果或投放 ROI。
• 需通过 UNITYCLAW_KEY 环境变量提供 API key。