抖音热点与选题证据搜索

解决什么问题

在抖音内容策划中，手工搜索热点并收集证据往往依赖主观判断，且容易把“搜索结果排序”误当成“平台热度排序”。同时，通用爬虫容易触发风控，或者返回残缺字段，导致后续选题分析建立在错误的假设上。

本技能作为工作流中的搜索编排接口，旨在提供确定性、可审计的抖音搜索证据收集方案。它不追求全网爬虫，而是严格依赖宿主已安装且已登录的 OpenCLI，确保取证过程的合规性与字段真实性。\n

核心工作流

• 预检与降级：执行前先检查浏览器连接与登录态。若 adapter 失效，会尝试 autofix；若仍失败，则按流程降级为浏览器取证（仅读取已登录标签页）。若全部失败，仅记录 UNAVAILABLE，不崩溃，不伪造数据。\n- 确定性落盘：在 Episode 模式下，使用确定性包装器执行 1—3 个短名单查询，并原子写入 00-抖音搜索证据.json 作为机器真源，再生成 Markdown。\
• 稳定的 ID 与排序：优先使用 aweme_id 或 URL 中的 /video/ 作为稳定 ID，绝不使用排名或缺失字段重排结果。\
• 字段诚实性：严格区分字段“不可用”（null）与“实际为 0”。缺失互动字段时标记 field_availability: false，拒绝从样本点赞数反推全站供给量或增长速度。\

边界与注意

• 禁止：禁止使用 DrissionPage、cookie 注入、独立 user-data-dir 或后台自动发布。\
• 核验要求：搜索结果仅作为发现证据，任何事实性结论必须回到原视频或权威来源核验。\
• 职责划分：本技能仅负责搜索证据；下载视频请使用 /laohan-xiazai，评论与运营请使用 /laohan-yunying。