视频获客

解决的问题

在抖音等短视频平台，高意向客户往往潜伏在爆款视频的评论区。手动翻找不仅耗时，还难以系统化沉淀数据。大模型本身无法直接访问平台抓取公开评论，导致自动化获客链路断裂。本技能旨在补上这一环，将评论区里“求带”“怎么买”等真实需求转化为可跟进的结构化线索。

核心工作流

技能采用两段式流水线，通过 aweme_id 串联：

1. 关键词定位：使用 search-cli.js 按关键词搜索视频，按点赞数排序筛选爆款。输出包含 aweme_id 等字段。
2. 评论提取：将 aweme_id 传给 comment-cli.js，拉取视频下的所有公开评论。
3. 意向筛选：从评论文本中识别“多少钱”“私我”等信号，提取 user_uid、ip_label、text 等字段，构建客户档案。

适用边界与注意点

• 仅限公开数据：不登录账号，不触碰私信、关注等越权操作，不包含手机号等隐私字段。
• 合规与安全：依赖第三方合规接口，需配置 GUAIKEI_API_TOKEN。抓取的评论含公开身份信息，使用需遵守《个人信息保护法》，禁止用于骚扰或二次贩卖。
• 时效与限流：数据为实时公开数据，存在调用频次限制，需合理设置 --limit 并控制间隔。