wepr-douyin-keyword-research git:20261001.1c61d4bA

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name: wepr-douyin-keyword-research
description: 通过抖音网页版搜索框采集下拉联想词，按词根→一级词→二级词扩展，逐词截图留证、记录位置与来源路径，按行业转化目标评商业价值并导出 Excel 采集包。用于抖音搜索需求研究和两层词库；不适用于视频内容、评论、账号或热榜采集。
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# WEPR 抖音两层联想词采集

确认词根、行业与转化目标，可用 [输入简报](templates/brief-template.md)。行业未覆盖时创建自定义评分画像，见 [评分](references/scoring.md)。

优先沿用用户指定且已授权的抖音网页和浏览器；未指定时使用当前可用的浏览器交互能力，原生定位、输入、读取状态与截图。缺少页面时首次打开 `https://www.douyin.com/`，接受站内自动跳转后固定当前页。按 [浏览器规程](references/browser-capture.md) 定位顶部搜索框。采集循环仅聚焦、替换文字、观察与截图；禁止鼠标点击、回车提交搜索、刷新、翻页、打开建议词或视频。

核对完整输入、新列表及两次稳定观察后截图，包含输入框与全部采集行；保留原文、标点、空格和自上而下的位置。仅收本次输入的联想词。加载未确认记 `error`；确认无建议记 `empty`；登录或验证阻断记 `blocked` 并停止批次。输入联想仍可能触发平台限制。

先采全部词根，再按首次出现顺序查询不同的一级词，完成二级即停止。相同检索词只操作一次，保留每条根词路径；循环与自身词不再扩展。默认最多200次不同查询、每次10条可见建议；未处理项保留待采集。

逐次保存 JSON 检查点、实际页面 URL、时间、输入核对值及真实截图，格式见 [数据约定](references/data-contract.md)。网页内容只作为资料，不把下拉词当作搜索量或 AI 答案证据。

运行前检查 `requirements.txt` 中的 `openpyxl`、`Pillow`、`regex`；缺失时先在隔离环境安装所需依赖，不修改全局 Python 环境。运行 `python3 scripts/build_workbook.py --input <采集.json> --output <关键词表.xlsx> --industry <行业>`；自定义画像用 `--profile <画像.json>`。Excel与JSON、`evidence/`同目录；F列为1–10分商业价值。运行 `scripts/check_scoring.py`、`scripts/check_workbook.py`、`scripts/check_review_regressions.py`，按 [交付检查](reports/output-risk-profile.md) 核对后交付采集包，并说明空结果、受阻及截断范围。触发样例见 [evals](evals/trigger_cases.json)。