douyin-search · diff
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name: douyin-search
description: 抖音爆款作品查询工具。根据用户输入的关键词搜索抖音热门爆款作品,结果以表格展示。当用户想要查找抖音热门内容、搜索抖音爆款视频、查询抖音作品数据、了解某类内容在抖音的表现时使用。触发词包括:抖音爆款、抖音热门、抖音热榜、抖音作品查询、抖音搜索、爆款视频、热门视频。
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# 抖音作品查询
- ## 1. 简介
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- 抖音爆款作品查询工具,根据用户输入的关键词,一键搜索抖音热门爆款作品,结果以清晰的 Markdown 表格展示。专注服务于内容创作者、自媒体运营者和 MCN 机构,帮助用户快速发现抖音热门趋势、获取创作灵感、洞悉爆款规律。
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- ## 2. 功能特性
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- - 🔍 **关键词精准搜索** — 输入任意关键词,即可搜索全平台抖音爆款作品,支持多关键词逗号分隔组合查询
- - 📊 **多维数据表格** — 以 Markdown 表格直观展示点赞数、评论数、分享数、收藏数、粉丝数等核心数据
- - 🧠 **语义理解与细分** — 智能理解用户意图,优先提取细分方向词而非泛化大类词,精准匹配搜索需求
- - 🌐 **泛化词智能拓展** — 当用户输入泛化词时,自动推荐 10 个细分方向供选择,避免搜索结果过于宽泛
- - 🔥 **热门推荐展示** — 搜索结果较少时自动展示近期热门推荐作品和热门话题,提供更多参考
- - 📩 **订阅推送** — 支持创建每日定时推送任务,每天 10:00 自动推送指定关键词的最新爆款作品
- - 📈 **数据可视化** — 数字智能格式化(万级显示),标题链接可点击跳转至抖音作品页
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- ## 3. 一键安装
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- ### 鉴权
+ ## 鉴权
- #### 获取 API Key
+ ### 获取 API Key
请前往 [红狐hub](https://redfox.hk/settings/api-keys?source=github) 获取API KEY
- #### 配置 API Key
+ ### 配置 API Key
- 方案1: 以OpenClaw为例,将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中:
+ 方案1: 以OpenClaw为例,将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中,部分内容如下:
```bash
{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }
```
方案2: 终端配置
```bash
export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."
```
- ### 依赖安装
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- 本 Skill 使用 Python 3 标准库,无需额外安装第三方依赖。确保系统中已安装 Python 3.x 即可。
+ ## 工作流程
- ### 环境变量配置
+ ### Step 1: 用户意图理解(查询脚本前)
- | 环境变量 | 说明 | 是否必填 | 获取方式 |
- | -------- | ---- | -------- | -------- |
- | `REDFOX_API_KEY` | 红狐数据 API Key | 是 | [红狐hub](https://redfox.hk/settings/api-keys?source=github) |
+ **⚠️ 核心规则:应该语义理解,优先提取用户描述中的细分方向词,而非泛化的大类词**
- ## 4. 使用指南
+ **1. 判断用户是否提到赛道关键词**:
+ - **无赛道关键词**(如"最近的热门作品有哪些"、"最近有什么热门内容"、"看看热门数据")→ 直接调用脚本,关键词传空字符串 `""`,查询全站热门
+ - **有赛道关键词** → 继续提取和判断
- ### 基础使用(3 步完成查询)
+ **2. 提取精确搜索关键词**(仅当用户提到赛道时执行):
+ - **分析用户描述**:从用户自我介绍或需求描述中提取明确的细分领域词
+ - 示例分析:
+ - 用户输入:"我是一个文艺类自媒体万粉抖音博主,平时会发小众电影审美积累、书评、乐评、港台文化等相关内容,帮我找电影领域热门话题"
+ - 分析结果:用户提到的细分方向 = 小众电影、书评、乐评、港台文化
+ - 将前文场景和"电影"相关,得到细分词 = 小众电影、港台电影、电影乐评
+ - 搜索关键词:小众电影、港台电影、电影乐评
+ - ❌ 错误做法:只提取泛化词「电影」去搜索
- **Step 1 — 提取关键词**:从用户的自然语言描述中提取搜索关键词。优先提取细分方向词(如"小众电影""港台电影"),而非泛化大类词(如仅提取"电影")。
+ **3. 关键词类型判断**(仅当提取到关键词时执行):
+ - **细分词/垂直赛道**(含具体场景/属性修饰的词,如"职场穿搭"、"减脂餐"、"小个子穿搭")→ 直接搜索,无需拓展询问
+ - **泛化词/分类**(纯大类词,如"穿搭"、"美食"、"美妆",无任何修饰)→ 执行拓展策略(Step 2)
+ - **判断原则**:有修饰词(场景/人群/风格/意图)= 细分词,直接搜索;无修饰词 = 泛化词,需要拓展
- **Step 2 — 调用脚本**:在终端执行以下命令查询数据:
+ ### Step 2: 泛化词拓展策略
- ```bash
- python3 ~/.qoderwork/skills/douyin-search/scripts/search_douyin.py "<关键词>"
- ```
+ **泛化词处理流程(⚠️ 必须等待用户明确回复后再调用脚本!)**:
- - 无赛道关键词时传空字符串 `""`,查询全站热门
- - 多个关键词用英文逗号 `,` 连接为一个字符串(不加空格),仅调用一次脚本
+ **第一步:生成细分词**(禁止调用脚本搜索数据)
+ - 拓展词生成原则:
+ - **词的大小适中**:词语不要加组合,避免过细(如"中产穿搭"太细,查不到数据)
+ - **必须覆盖不同场景**:趋势词、人群词、场景词、意图词各 2-3 个
+ - 输出示例:
+ ```
+ 我识别到「中产」是较大的分类,已查询近期热门趋势,推荐以下细分方向:
+ 老钱,轻奢,品质生活,松弛感,高级感穿搭,体面,法式穿搭,律师,医生,品质家居
+ 回复「拓展」将同时搜索这 10 个词,回复「不拓展」将继续搜索「中产」
+ ```
- **Step 3 — 查看结果**:脚本返回 JSON,根据返回数据量自动选择合适的展示策略(详见下方"数据展示策略")。
+ **第二步:等待用户回复**
+ - ❌ **禁止**:用户未回复时调用脚本
+ - ✅ **正确**:只等待用户明确回复「拓展」或「不拓展」后再执行
- ---
+ **第三步:根据用户明确回复执行**
+ - 用户回复「拓展」 → 将 10 个细分词以英文逗号 `,` 连接为一个字符串(不加空格),**仅调用一次脚本**传入(如 `"老钱,轻奢,品质生活"`),禁止逐个词多次调用
+ - 用户回复「不拓展」或「继续」 → 调用脚本搜索原关键词
+ - 用户未回复或回复其他内容 → 识别对应意图
- ### 高级使用
+ ### Step 3: 调用搜索接口
- #### 泛化词拓展策略
+ **3.1 时间解析规则**
- 当用户输入的关键词为**泛化词**(纯大类词,如"穿搭""美食""美妆",无任何修饰词)时,系统会启动拓展策略:
+ 在调用脚本前,需判断用户 query 中是否包含时间信息,并解析为 `startDate` 和 `endDate` 参数:
- **判断原则**:有修饰词(场景/人群/风格/意图)= 细分词,直接搜索;无修饰词 = 泛化词,需要拓展。
+ - **默认值**:`startDate` 和 `endDate` 均为空字符串 `""`,表示不限定时间范围
+ - **需要解析时间的场景**:用户 query 中包含明确的时间表达,例如:
+ - 绝对日期:`2025年6月1日`、`2025-06-01`、`6月1号` → 解析为 `2025-06-01`
+ - 相对日期:`昨天`、`前天`、`最近3天`、`最近一周`、`最近7天` → 根据当前日期计算
+ - 日期范围:`6月1日到6月3日`、`上周` → 分别解析为 startDate 和 endDate
+ - 模糊时间:`最近的`、`最新的` → **不解析为日期**,保持默认空字符串,由接口返回最新数据
- **泛化词处理流程(⚠️ 必须等待用户明确回复后再调用脚本!)**:
+ - **解析规则**:
+ - 仅解析绝对日期或明确相对日期,不解析模糊时间词
+ - 日期格式统一为 `YYYY-MM-DD`
+ - 若用户只提到单个日期(如`6月1日`),则 `startDate` = `endDate` = 该日期
+ - 若用户提到时间范围(如`最近7天`),则 `startDate` = 范围起始日,`endDate` = 范围结束日(今天)
+ - 年份省略时默认取当前年份
- **第一步:生成细分词**(禁止调用脚本搜索数据)
+ **3.2 执行脚本**
- 拓展词生成原则:
- - **词的大小适中**:词语不要加组合,避免过细(如"中产穿搭"太细,查不到数据)
- - **必须覆盖不同场景**:趋势词、人群词、场景词、意图词各 2-3 个
+ 根据时间解析结果,构建脚本调用命令:
- 输出示例:
- ```
- 我识别到「中产」是较大的分类,已查询近期热门趋势,推荐以下细分方向:
- 老钱,轻奢,品质生活,松弛感,高级感穿搭,体面,法式穿搭,律师,医生,品质家居
- 回复「拓展」将同时搜索这 10 个词,回复「不拓展」将继续搜索「中产」
+ **无时间参数时**:
+ ```bash
+ python3 ~/.qoderwork/skills/douyin-search/scripts/search_douyin.py "<关键词>"
```
- **第二步:等待用户回复**
- - ❌ **禁止**:用户未回复时调用脚本
- - ✅ **正确**:只等待用户明确回复「拓展」或「不拓展」后再执行
-
- **第三步:根据用户明确回复执行**
- - 用户回复「拓展」 → 将 10 个细分词以英文逗号 `,` 连接为一个字符串(不加空格),**仅调用一次脚本**传入,禁止逐个词多次调用
- - 用户回复「不拓展」或「继续」 → 调用脚本搜索原关键词
- - 用户未回复或回复其他内容 → 识别对应意图
-
- ---
+ **有时间参数时**:
+ ```bash
+ python3 ~/.qoderwork/skills/douyin-search/scripts/search_douyin.py "<关键词>" --start-date <startDate> --end-date <endDate>
+ ```
- #### 数据展示策略
+ 仅传入非空的时间参数,空字符串的参数无需传入(脚本默认值为空字符串)。
- ##### 数据字段说明
+ 脚本返回 JSON 对象,包含以下字段:
| 字段 | 说明 |
| ------------------ | ---------------- |
| articles | 搜索匹配的作品列表(按点赞数降序) |
| latestHotArticles | 近期热门推荐作品列表 |
| hotTopics | 热门话题列表 |
每条作品(articles / latestHotArticles)包含字段:
| 字段 | 说明 |
| -------------- | -------- |
| title | 作品标题 |
| author | 作者名称 |
| like_count | 点赞数 |
| comment_count | 评论数 |
| share_count | 分享数 |
| collect_count | 收藏数 |
| work_url | 作品链接 |
| publish_time | 发布时间 |
| follower_count | 粉丝数 |
- ##### 情况 A:articles 数量 > 0(有匹配结果)
+ ### Step 4: 判断搜索结果并展示
+ 根据 `articles` 数量选择不同的展示策略:
+
+ #### 情况 A:articles 数量 > 0(有匹配结果)
+
**A1. 告知用户数据查询范围**
首先输出一句提示,告知用户本次查询的范围:
> 📊 关键词「**XXX**」共匹配到 **N 条**抖音爆款作品,以下是详细数据:
+ **⚠️ 总数校验规则**:N 必须直接取自脚本返回 JSON 中 `articles` 数组的长度(`len(articles)`),禁止人工计数或估算,确保总数准确无误。
+
**A2. 展示作品表格(默认前 20 条)**
将 `articles` 渲染为 Markdown 表格,默认展示前 **20 条**(按点赞数降序),格式如下:
```markdown
- | # | 作品标题 | 作者 | 点赞数 | 评论数 | 分享数 | 收藏数 |
- | --- | -------------------- | ------ | ------ | ------ | ------ | ------ |
- | 1 | [标题文字](作品链接) | 作者名 | 305.2w | 7.1w | 51.0w | 14.7w |
- | 2 | [标题文字](作品链接) | 作者名 | 158.3w | 3.2w | 22.1w | 8.5w |
+ | # | 作品标题 | 作者 | 点赞数 | 评论数 | 分享数 | 收藏数 | 发布时间 |
+ | --- | -------------------- | ------ | ------ | ------ | ------ | ------ | -------- |
+ | 1 | [标题文字](作品链接) | 作者名 | 305.2w | 7.1w | 51.0w | 14.7w | 06-02 19:55 |
+ | 2 | [标题文字](作品链接) | 作者名 | 158.3w | 3.2w | 22.1w | 8.5w | 05-30 15:30 |
```
**数字格式化规则:**
- 小于 10000:直接展示原始数字(如 `320`)
- 大于等于 10000:使用 `x.xw` 格式(如 `1.2w` 代表 12000)
+ **发布时间格式化规则:**
+
+ - 将 `publish_time`(格式 `YYYY-MM-DD HH:MM:SS`)转换为 `MM-DD HH:MM` 格式展示(如 `2026-06-02 19:55:03` → `06-02 19:55`)
+ - 不管用户是否指定了时间范围查询,均展示发布时间列
+
**标题链接规则:**
- 作品标题使用 Markdown 链接格式 `[标题](work_url)`,点击可跳转到抖音作品页
- 如果标题过长(超过 30 字),截断并加 `...`
**A3. 查看全部数据(当结果超过 20 条时)**
如果 `articles` 总条数 > 20,在表格下方输出提示后**不等待,立刻继续**输出 A4:
> 以上展示了前 20 条数据,还剩 **N 条**未展示。需要查看全部数据吗?回复「查看全部」即可。
**当用户在后续对话中回复「查看全部」时**:将第 21 条起的所有剩余数据,以相同表格格式续接展示,编号从 #21 开始连续递增,直到全部展示完毕。
**articles ≤ 20 时**:跳过本步骤,直接进入 A4。
**A4. 展示热门推荐数据(latestHotArticles)**
**仅在 `articles` 总条数 ≤ 10 时执行本步骤。**
如果 `articles` 总条数 ≤ 10 且 `latestHotArticles` 不为空,展示热门推荐作品表格(最多 10 条),标题为:
> 🔥 **近期热门推荐作品**
使用与 A2 相同的表格格式和数字格式化规则。**若为空或 articles > 10 则跳过本模块,不输出任何内容。**
**A5. 展示热门话题(hotTopics)**
**仅在 `articles` 总条数 ≤ 10 时执行本步骤。**
如果 `articles` 总条数 ≤ 10 且 `hotTopics` 不为空,以列表形式展示热门话题:
> 🏷️ **热门话题**
>
> - #话题1
> - #话题2
> - ...
**若为空或 articles > 10 则跳过本模块,不输出任何内容。**
- **⚠️ A1~A5 必须在同一轮输出中连续完成,输出 A5 后紧跟订阅提示,不得中断。**
+ **⚠️ A1~A5 必须在同一轮输出中连续完成,输出 A5 后紧跟 Step 5 订阅提示,不得中断。**
- ##### 情况 B:articles 数量 = 0(无匹配结果)
+ #### 情况 B:articles 数量 = 0(无匹配结果)
**B1. 抱歉提示 + 拓词推荐**
> 😔 抱歉,未找到与「**XXX**」直接相关的内容,你可以尝试用更短或更宽泛的关键词重试(扩展词1,扩展词2,扩展词3,扩展词4,扩展词5,扩展词6,扩展词7,扩展词8,扩展词9,扩展词10)
AI 必须根据用户搜索的关键词生成 **固定 10 个**扩展搜索词,以英文逗号 `,` 分隔展示在一行括号内。
生成规则:
- 基于原始关键词进行语义扩展(如同义词、上下位词、相关场景词)
- 每个扩展词保持在 2-6 个汉字
- 优先推荐更细分或更宽泛的相关方向
- **必须生成恰好 10 个,不得少于 10 个**
**B2. 热门推荐数据(latestHotArticles)**
如果 `latestHotArticles` 不为空,展示热门推荐作品:
> 💡 我们为您推荐了近期的其他热门作品供参考,或许对您有帮助:
随后以表格格式展示 `latestHotArticles`(最多 10 条),格式同情况 A 的表格。**若为空则跳过本模块,不输出任何内容。**
**B3. 展示热门话题(hotTopics)**
如果 `hotTopics` 不为空,以列表形式展示,格式同 A5。**若为空则跳过本模块,不输出任何内容。**
- **⚠️ B1~B3 必须在同一轮输出中连续完成,输出 B3 后紧跟订阅提示,不得中断。**
-
- ---
+ **⚠️ B1~B3 必须在同一轮输出中连续完成,输出 B3 后紧跟 Step 5 订阅提示,不得中断。**
- #### 订阅推送
+ ### Step 5: 提示订阅
全部内容展示完毕后,**不等待、立刻结束输出**,仅在末尾附上订阅提示:
> 📩 是否订阅「**XXX**」的每日推送?订阅后每天 10:00 自动推送最新爆款作品。回复「确认订阅」即可创建定时任务。
- ##### 创建定时任务(用户在后续对话中回复「确认订阅」时执行)
+ ### Step 6: 创建定时任务(用户在后续对话中回复「确认订阅」时执行)
优先使用当前平台内置的定时任务/自动化能力创建订阅,若无则提供通用配置方案:
**1. 平台内置定时任务**(优先)
-
如果当前平台提供定时任务或 cron 自动化功能:直接调用该功能创建订阅,配置如下:
- 任务名称:`抖音爆款作品订阅 - <关键词>`
- 执行频率:每天 10:00(北京时间,cron 表达式 `0 10 * * *`)
- - 执行内容:运行 `python3 <脚本路径>/search_douyin.py "<关键词>"`,将结果按本指南中数据展示策略的格式展示并推送到当前对话
+ - 执行内容:运行 `python3 <脚本路径>/search_douyin.py "<关键词>"`(如有时间参数则附加 `--start-date` 和 `--end-date`),将结果按 SKILL.md 中 Step 4-5 的格式展示并推送到当前对话
**2. 通用配置方案**(平台无内置定时任务时)
-
向用户提供以下信息,由用户自行配置:
- - 执行命令:`python3 <脚本路径>/search_douyin.py "<关键词>"`
- - **Linux/macOS crontab**:`0 10 * * * python3 /path/to/search_douyin.py "<关键词>"`
+ - 执行命令:`python3 <脚本路径>/search_douyin.py "<关键词>"`(如有时间参数则附加 `--start-date` 和 `--end-date`)
+ - **Linux/macOS crontab**:`0 10 * * * python3 /path/to/search_douyin.py "<关键词>"`(如有时间参数则附加 `--start-date` 和 `--end-date`)
- **其他平台**:参照对应平台的定时任务文档配置上述命令
创建成功后告知用户:"已成功订阅关键词「<关键词>」的爆款作品推送,每天 10:00 将自动查询最新数据并通知你。"
-
- ---
-
- ### 常用命令速查表
-
- | 场景 | 命令 |
- | ---- | ---- |
- | 关键词搜索 | `python3 ~/.qoderwork/skills/douyin-search/scripts/search_douyin.py "关键词"` |
- | 全站热门 | `python3 ~/.qoderwork/skills/douyin-search/scripts/search_douyin.py ""` |
- | 多关键词搜索 | `python3 ~/.qoderwork/skills/douyin-search/scripts/search_douyin.py "词1,词2,词3"` |
- | 订阅创建 | 回复「确认订阅」后在对话中创建每日推送 |
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- ## 5. 使用场景
-
- ### 场景一:内容创作者寻找选题灵感
-
- - **角色**:抖音内容创作者
- - **需求**:想了解近期"职场穿搭"领域有哪些爆款作品,寻找选题灵感
- - **使用方式**:直接输入细分关键词「职场穿搭」,系统返回点赞数最高的作品列表
- - **预期收益**:快速获得同赛道的爆款作品数据,了解热门选题方向和内容特征
-
- ### 场景二:MCN 机构监控赛道趋势
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- - **角色**:MCN 机构内容运营
- - **需求**:需要实时了解"美妆"赛道整体趋势,但"美妆"范围太广
- - **使用方式**:输入泛化词「美妆」后,系统推荐 10 个细分方向(如"口红试色""底妆测评"等),回复「拓展」批量搜索所有细分方向
- - **预期收益**:一次性覆盖多个细分领域,全面掌握赛道热度分布
-
- ### 场景三:品牌方竞品分析
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- - **角色**:品牌市场人员
- - **需求**:分析竞品在抖音的爆款内容策略
- - **使用方式**:搜索竞品品牌名或相关品类关键词,查看高点赞作品的标题套路、互动数据
- - **预期收益**:通过数据对比了解竞品内容打法,为自身品牌内容策略提供参考
-
- ### 场景四:自媒体博主每日热点追踪
-
- - **角色**:抖音自媒体博主
- - **需求**:每天上午自动获取特定领域的爆款作品列表
- - **使用方式**:搜索关键词后回复「确认订阅」,创建每天 10:00 的定时推送
- - **预期收益**:无需手动重复搜索,每日自动获取最新爆款数据,保持对赛道热点的持续追踪
-
- ## 6. 项目架构
-
- ### 目录结构
-
- ```
- douyin-search/
- ├── SKILL.md # Skill 定义与使用文档(本文件)
- ├── scripts/
- │ └── search_douyin.py # 核心搜索脚本,调用红狐 API 获取数据
- └── references/
- └── (数据格式参考文档)
- ```
-
- ### 技术栈
-
- | 组件 | 技术 | 说明 |
- | ---- | ---- | ---- |
- | 运行环境 | Python 3.x | 标准库,无第三方依赖 |
- | 数据接口 | 红狐 API (Redfox) | 通过 REDFOX_API_KEY 鉴权 |
- | 输出格式 | JSON (stdout) | 脚本通过标准输出返回结构化 JSON 数据 |
- | 展示格式 | Markdown 表格 | AI 代理将 JSON 渲染为表格展示 |
-
- ### 核心模块说明
-
- | 模块 | 路径 | 功能 |
- | ---- | ---- | ---- |
- | 搜索脚本 | `scripts/search_douyin.py` | 调用红狐接口搜索抖音作品,返回 articles、latestHotArticles、hotTopics 三部分数据 |
- | SKILL 定义 | `SKILL.md` | 定义 Skill 的元数据、工作流程、展示策略和订阅逻辑 |
-
- ### 资源索引
-
- - **核心脚本**:`scripts/search_douyin.py` — 调用红狐 API 获取抖音爆款作品数据
- - **参考文档**:`references/` 目录 — 包含数据字段格式说明(按需读取)
-
- ## 7. 常见问答
-
- ### 安装
-
- **Q: 需要安装哪些依赖?**
- A: 本工具使用 Python 3 标准库(urllib、json、os、sys、argparse),无需安装任何第三方依赖。只需确保系统已安装 Python 3.x。
-
- **Q: 如何获取 API Key?**
- A: 请访问 [红狐hub](https://redfox.hk/settings/api-keys?source=github) 注册并获取 API Key,然后按本文"一键安装"章节配置环境变量。
-
- ### 使用
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- **Q: 泛化词和细分词有什么区别?**
- A: 泛化词是纯大类词(如"穿搭""美食"),无任何修饰;细分词含有具体场景/人群/风格等修饰(如"小个子穿搭""减脂餐")。泛化词会触发拓展策略,细分词直接搜索。
-
- **Q: 为什么我的搜索没有返回结果?**
- A: 可能关键词过于细分或小众。系统会自动提示 10 个扩展搜索词,建议尝试更短或更宽泛的关键词重试。
-
- **Q: 如何查看超过 20 条的完整结果?**
- A: 当搜索结果超过 20 条时,系统会在表格下方提示剩余条数,回复「查看全部」即可展示所有数据。
-
- ### 故障排除
-
- **Q: 脚本执行报错怎么办?**
- A: 常见原因包括:(1) 未配置 REDFOX_API_KEY 环境变量;(2) API Key 已过期;(3) 网络问题导致接口调用失败。请逐一排查。
-
- **Q: 返回的数据为空或与预期不符?**
- A: 尝试使用更短的关键词,或者使用全站热门模式(传空字符串关键词)查看是否有数据。如果全站热门也没有数据,可能是接口临时故障。
-
- ### 安全许可
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- **Q: API Key 如何安全存储?**
- A: 推荐使用方案 1(配置到 openclaw.json 的 env 字段中),避免在终端历史中泄露。请勿将 API Key 直接硬编码在脚本中或上传到公开仓库。
-
- **Q: 数据使用有什么限制?**
- A: 数据来源于红狐 API,请遵守红狐平台的使用条款。本工具仅供个人学习和内容创作参考使用。