技能介绍

为什么需要这个技能

抖音评论里的有效信息往往散落在一级评论、二级回复和大量口语化表达中。做竞品反馈、客服 FAQ、产品痛点或舆情分析时，如果只人工翻页，容易漏掉低频但关键的反对意见。这个技能解决的是这个问题：把已知视频或分享链接下的评论结构化为可读结果，再按主题归纳受众反馈。

技能如何工作

该技能以 SocialDataX 数据接口为核心，使用 SOCIALDATAX_API_KEY 调用数据。若 Agent 可执行 shell 命令，优先使用直接 CLI：用 --aweme-id 锚定已知的视频或帖子，用 --url 处理内容页、短链或分享文本，回复命令需要 --aweme-id 与 --comment-id 组合。分页依赖 --page-token，应把上一页返回的 next_page_token 原样传回，不能跨内容项或跨一级评论复用。

如果环境已有 MCP 工具，也可以调用：douyin_get_video_comments_by_aweme_id、douyin_get_video_comments_by_url、douyin_get_video_comment_replies_by_comment_id。输出时先按观察到的主题分组，再判断情绪、需求、痛点或 FAQ，并说明结果是一页还是多页。空评论也可能是一次成功返回。

适用边界

技能是只读的：不读取本地浏览器数据，不保存 API Key，不执行登录、发帖、点赞、评论或账号变更。不要把播放地址 video.play_url 当作内容页 URL 传入；同一评论命令不要同时传 --aweme-id 与 --url。它适合评论洞察、反馈抽取和讨论摘要，不适合抓取私有账号数据或替代人工合规判断。