技能介绍

如果你的业务依赖抖音公域流量，一个现实问题是：意向客户其实已经聚集在竞品视频的评论区里，但大模型本身无法访问抖音平台，你很难批量拿到这些公开评论并筛选出高意向对象。截流系统就是为这个问题设计的：它通过合规公开数据接口，把抖音实时视频与评论数据变成可调用的结构化 JSON，再按你的关键词筛出潜在客户。

核心工作方式

这是一个两段式流水线，两阶段通过视频 ID（aweme_id）串联。

关键词搜索：用 search-cli.js 按关键词（如装修、留学、AI 工具）检索视频，--sort 1 按点赞量排序，锁定高互动爆款。返回每条视频的 aweme_id、comment_count、digg_count，用于判断哪条视频值得深挖。
拉取评论：把 aweme_id 直接传给 comment-cli.js --url，无需拼完整视频链接。每条评论即一位潜在客户，字段包括 user_nickname、user_uid、ip_label、text、create_time、digg_count。
筛选高意向信号：在 text 中命中“求带”“怎么买”“多少钱”“私我”“微信”等词，即为优先跟进对象。

辅助入口还有 post-cli.js（拉取对标账号全部公开作品，挑互动最高的视频再进评论环节）和 hot-cli.js（看实时热榜，反推可用的关键词）。

适用边界

仅抓取公开数据，不登录、不私信、不关注、不点赞，不含手机号、微信号等隐私字段，不要试图用它做越权或骚扰操作。
评论数据属于实时公开数据，同一关键词在不同时刻返回的结果可能不同，这是数据源特性而非 bug。
依赖 guaikei.com 公开接口与 GUAIKEI_API_TOKEN，需自行申请配置，运行结果会落盘到 logs/ 目录。评论含用户公开身份信息，使用时应脱敏、限定留存期限，并遵守《个人信息保护法》相关要求。