微博评论分析与需求挖掘

要解决什么问题

内容运营、产品调研或品牌侧复盘时，单条微博下的评论往往分散在多页回复里，手工摘录既慢又容易漏掉购买顾虑、未满足需求和可引用的高频原话。本技能面向「已有目标帖子」的场景：你提供微博帖子链接、短链、分享文本或内容 ID，在只读前提下拉取一级评论（必要时继续翻页或下钻回复），再把原始反馈整理成可决策的结构化结论。

技能如何工作

输入侧支持帖子 URL 入口或 --post-id 定位同一条内容；分页通过返回的 next_page_token 原样续传，也可用 --pages、--all 或 --max-items 控制覆盖范围。数据经 SocialDataX API 返回 JSON（含 data.items 及可选的 replies），Agent 优先走 direct CLI，或在已配置 MCP 时调用 weibo_get_post_comments_by_post_url / weibo_get_post_comments_by_post_id / weibo_get_post_comment_replies_by_comment_id。

默认输出建议按复盘结构组织：

• 评论主题与用户反馈脉络
• 用户痛点、购买顾虑、未满足需求
• FAQ 与高频原话（仅引用返回文本，不编造）
• 可行动建议（选题、产品线索、客服话术等）

结论会标明样本范围：只基于已拉取的评论/回复，不代表全站完整覆盖。

边界与注意点

• 只读能力：使用环境变量 SOCIALDATAX_API_KEY，不登录、不发帖、不点赞、不评论。
• 一级评论命令不要混用多个内容定位参数；翻页 token 不可截断或改写。
• 余额不足（insufficient_balance）时按错误中的充值链接处理，勿盲目重试；分页中断时保留已取结果并说明覆盖范围。