图文捕手：社交平台内容抓取机器人

要解决的问题

做小红书选题和竞品分析时，手工搜索、逐条打开笔记、复制评论，再整理表格，成本高且难以复现。图文捕手把这类重复劳动压缩成可执行的抓取任务：用关键词、排序、笔记链接等参数获取公开数据，并生成结构化日志。

工作方式

• 关键词搜索：指定 --keyword、--sort、--limit、--output，按最新、点赞、评论、收藏等维度获取笔记列表。
• 笔记详情：传入 --url 获取单篇笔记内容，并用 --limit 控制评论数量。
• 数据落地：结果保存为 json 或 markdown 日志，便于二次分析、报告引用和脚本处理。

它适合把“找高赞笔记、看评论区、对比账号内容策略”拆成可重复的查询步骤。

适用边界

• 仅面向小红书公开数据，不替代登录态操作。
• 需要配置 GUAIKEI_API_TOKEN，属于非免费能力；Token 应妥善管理。
• 数据适合合规的市场分析、内容选题和竞品观察，不应用于恶意营销、人肉搜索或商业侵权。
• 运行环境需要 Node.js，日志默认保存在技能目录 logs 下。