获客截流器

问题背景

抖音上最值钱的线索不在视频里，而在评论区。一个“求带”“怎么买”的评论背后，往往就是一个可以直接转化的潜在客户。但现实里做这件事很痛苦：大模型本身无法访问抖音平台抓取公开评论数据；人工翻竞品视频的评论区，不仅慢，而且关键词一换就要从头再来，筛出来的需求也无法沉淀成结构化数据。

工作方式：两段式流水线

这个技能把获客拆成一条 search → comment 的主链路，两段之间用视频 ID（aweme_id）串联：

• 步骤 1 · 关键词定位视频：调用 search-cli.js，传入 --keyword（必填）和 --sort（按最多点赞排序，适合截流），返回候选视频列表，每条包含 aweme_id、desc、comment_count、digg_count 等字段，用于先判断视频值不值得去捞评论。
• 步骤 2 · 视频 ID 拉评论：调用 comment-cli.js，关键是 --url 直接传步骤 1 返回的 aweme_id 字符串即可（如 7301234567890），工具会自动识别，不必手动拼完整链接。输出的每条评论对应一位潜在客户，字段包括 user_nickname、user_uid、ip_label（地区）、text（需求与意向）、create_time、digg_count。
• 步骤 3 · 高意向筛选：在评论文本中命中 求带、怎么买、多少钱、私我 等信号词的用户优先导出，缩短转化路径。

结果自动落盘到 logs/ 下的 JSON 文件，字段可整理成 CSV 对接 CRM。另有两个辅助入口：post-cli.js 拉取某博主全部公开作品，挑高互动视频再进入主链路；hot-cli.js 看实时热榜，反推可用的关键词。

适用边界与注意点

• 只抓取抖音公开数据，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，也不要期望从公开评论里凭空变出联系方式。
• 依赖 guaikei.com 公开数据接口和 GUAIKEI_API_TOKEN，运行前需先配置环境变量。
• 评论数据含用户公开身份信息，使用方需遵守《个人信息保护法》：建议导出脱敏、限定留存期限，禁止二次贩卖或用于骚扰。
• 搜索和评论是实时数据，同一关键词不同时刻结果不同属于正常现象；接口有频次限制，需合理设置 --limit 与调用间隔。