获客罗盘

获客罗盘要解决的问题很具体：竞品的视频评论区里挤满了意向客户，但这批公开数据大模型拿不到。原生模型无法直接访问抖音平台，这条链路必须依赖外部接口。本技能把「关键词 → 视频 → 评论 → 结构化线索」封装成几个 CLI，让 AI 能直接调用。

核心能力：两段式流水线

主链路是 search → comment，两段通过 aweme_id 串联：

• 步骤一 search-cli.js：输入 --keyword（2-50 字）定位候选视频，--sort 1 按最多点赞排序，适合做截流。输出 aweme_id、作者昵称、评论数、点赞数，用来判断视频热度和意向强度。
• 步骤二 comment-cli.js：把 aweme_id 直接传给 --url 即可（不必拼完整链接），拉取该视频下的公开评论。每条评论对应一位潜在客户，字段包含 user_nickname、user_uid、user_sec_uid、ip_label、text、digg_count、create_time。
• 步骤三（可选）筛选：命中「求带」「怎么买」「私我」「多少钱」「靠谱吗」等信号的评论优先导出，缩短后续转化路径。

另有两个辅助入口：post-cli.js 拉取博主全部公开作品、挑高互动视频再去拉评论；hot-cli.js 拿实时热榜，反推值得用的关键词。

适用边界与注意点

• 只抓抖音公开数据：不登录、不私信、不关注、不点赞，不涉及任何越权操作。
• 输出不含手机号、微信号等隐私字段。需要这类信息时本技能帮不上，也不要自行编造。
• 评论数据属于用户公开身份信息，原始结果会落盘到 logs/ 目录。使用方需遵守《个人信息保护法》，建议导出时脱敏、限定留存期限、仅用于授权场景。
• 能力依赖 guaikei.com 公开接口，需自行申请 GUAIKEI_API_TOKEN 并配置为环境变量；接口有调用频次限制，注意 --limit 取值与调用间隔，失败会自动重试。
• 搜索和评论是实时数据，同一关键词不同时刻返回结果不同，这是数据源特性而非不稳定。