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视频号课程招生作品数据分析

数据分析 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_3dafbf8c/morning-wechat-channels-course-enrollment-data-analysis

技能介绍

要解决的问题

课程招生作品的投放效果，往往只能靠后台截图或口头记忆来对比。播放量、点赞、评论、收藏、分享这些指标散落在不同位置，快照时间不统一，口径也没有交代清楚，于是「哪条作品更能带动报名」这类问题很难给出可复核的依据。这个技能把一条公开视频号作品的表现整理成一份结构化的数据快照，让每次判断都能回到原始数据。

工作方式

输入一个公开的作品链接，技能会执行一次数据获取，并原样保留平台返回的字段，不做美化或主观补全：

  • 展示可用的基础字段：播放、点赞、评论、收藏、分享、作者、标题和发布时间
  • 只有播放数存在且不为零时，才计算派生互动比率，并明确写出计算公式
  • 标注采集时间、来源链接和平台指标口径，避免不同时点的快照被当成同一时点数据
  • 每次获取生成一份 engagement.json，其中保留源 URL、原始字段、缺失项和警告

适用边界

  • 仅接受指向具体作品的公开链接，账号主页、搜索页、含凭据的 URL 和本地网络地址都会被拒绝
  • 不适用于账号主页资料整理、私有作品分析或内容脚本拆解
  • 不从互动计数推断受众身份、真实转化或投资回报
  • 运行依赖 UNITYCLAW_KEY，或通过 --api-key 传入的密钥；两者都缺失时会引导用户获取并重试，密钥不会出现在回复、日志或结果文件中

使用场景

  • 运营拿到一条招生作品链接，需要核对播放、点赞、评论等原始字段并记录采集时间。
  • 投放复盘时，需要根据播放数计算互动比率，并写下公式以便复核。
  • 课程团队需要把某条作品的互动构成整理成结构化 JSON 文件存档。
  • 需要检查某个视频号作品链接是否指向具体帖子，而不是账号主页或搜索页。

适合人员

  • 负责视频号招生投放的运营，需要用作品数据说明哪条内容更值得继续投。
  • 做内容复盘的数据分析人员，需要在不同时点快照间保留口径和来源。
  • 管理课程招生账号的编辑，需要快速确认单条作品的互动构成。