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tiktok-account-analyzer

TikTok账号深度分析,输入TikTok主页链接、handle、secUserId或昵称即可定位账号,一次输出账号基础信息、主页作品榜与喜欢作品透视三类数据。

基于红狐数据,作品含播放、点赞、评论、收藏与分享数据及作品链接,输出六维量化诊断(100分制评分+风险预警)、爆款作品拆解、喜欢偏好解读与账号诊断总结,支持翻页与 HTML 报告导出。适用于 TikTok 达人背调、竞品账号拆解、合作前评估时使用。

触发词:TikTok账号分析、TikTok账号诊断、TikTok达人背调、TikTok账号深度分析、TikTok博主分析、TikTok账号数据、TikTok竞品分析。

インストール方法を見る

含まれるファイル(9)

  • SKILL.md6.4 KB
  • README.en.md8.8 KB
  • README.md8.2 KB
  • references/core_workflow.md19.8 KB
  • references/diagnosis_rules.md14.0 KB
  • scripts/generate_report.py25.8 KB
  • scripts/regression_test.py7.5 KB
  • scripts/tiktok_account_analyzer.py28.6 KB
  • scripts/tiktok_diagnosis.py27.1 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

TikTok账号深度分析

输入一个 TikTok 账号,基础信息、主页作品、喜欢作品三类数据一次看清。


触发场景

当用户提出以下需求时使用本 Skill:

  • "帮我分析一下这个 TikTok 账号"(附主页链接 / @handle / secUserId)
  • "帮我背调一下这个达人,看看值不值得合作"
  • "拆解一下竞品账号的内容策略"
  • "看看这个博主最近发了什么、数据怎么样"
  • "搜一下 xxx(昵称/关键词),帮我找找对应账号并分析"

账号定位规则(昵称 / 关键词需搜索确认、主页链接 / handle / secUserId 可直接定位)与三类数据的查询规则详见 references/core_workflow.md。


数据说明

输出内容

  • 账号基础信息:昵称、TikTok号、粉丝数、关注数、获赞总数、作品数、地区、认证、签名与主页链接
  • 主页作品榜:序号、发布时间、作品、播放、点赞、评论、收藏、分享与作品链接
  • 喜欢作品透视:该账号喜欢(点赞)的作品,含发布时间、作品、作者、播放、点赞与作品链接
  • 六维量化诊断:100 分制综合评分 + 四级评级,覆盖账号基础画像 / 内容生产力 / 互动健康度 / 内容质量 / 内容趋势 / 粉丝质量六维度,量级自适应基准,附六类风险预警(僵尸粉 / 刷量 / 衰退 / 限流 / 断更 / 单条依赖)
  • 爆款作品 TOP3 拆解:结合内容与数据表现,推测爆款原因(附作品链接)
  • 喜欢偏好解读:归纳该账号喜欢的内容类型与作者圈层(明确为推测)
  • 账号诊断总结:账号定位、内容策略、数据表现与商业化信号(100~200 字分析)
  • HTML 报告:一次查询同步生成,含六维量化诊断、爆款作品 TOP3 拆解与账号诊断总结,支持导出 PDF / 高清图片
  • 分页信息:主页作品与喜欢作品均支持翻页查看
  • 固定提醒:输出中附带 API Key 获取提醒

排序与口径

  • 主页作品与喜欢作品均按发布时间倒序;爆款拆解按播放数降序取 TOP3
  • 所有数值均来自数据服务返回,如实展示;发布时间按北京时间展示日期
  • 主页链接按 TikTok号 生成;作品链接使用接口返回的完整链接
  • 喜欢列表为私密的账号可能查不到喜欢作品,此时如实说明
  • 爆款原因、喜欢偏好与账号诊断为基于公开数据的 AI 分析,输出时明确标注为推测
  • 六维量化诊断由规则离线计算(不消耗积分),评分规则详见 references/diagnosis_rules.md;评分基准为 TikTok 初始校准值,随样本积累持续微调

一键安装

前置条件

  • Python 3.8+(仅使用标准库,无需安装额外依赖)
  • 红狐数据 API Key(前往 红狐 hub 注册获取)

安装步骤

  1. 将技能文件夹放入你的 Skills 目录
  2. 配置环境变量 REDFOX_API_KEY(配置细节详见 references/core_workflow.md)
  3. 无需安装额外依赖,直接使用

工作流程

核心执行流程(账号定位、脚本调用、表格渲染规则、六维量化诊断计算、空结果与错误处理等)详见 references/core_workflow.md,评分规则详见 references/diagnosis_rules.md,Agent 执行时必须遵循这两个文件中的所有规则。


使用指南

🔑 鉴权

首次使用需配置环境变量 REDFOX_API_KEY:前往 红狐 hub 注册账号并获取 API Key,终端与 OpenClaw 的配置方式详见 references/core_workflow.md Step 0。

常用说法速查

意图示例话术效果
分析指定账号「分析一下这个账号」+ 主页链接 / @handle / secUserId输出账号基础信息、主页作品榜与喜欢作品透视
达人背调「帮我背调一下 @tomcurtainofficial」基础信息 + 主页作品 + 喜欢作品一次输出,附六维量化诊断与诊断总结
按昵称找账号「分析一下 Tom Curtain 这个账号」先展示候选账号供确认,选定后继续分析
量化诊断「给这个账号打个分」「评估合作价值」输出六维量化诊断:综合评分、维度明细与风险预警
只看主页作品「看看这个账号最近发了什么」输出主页作品榜与爆款作品 TOP3 拆解
只看喜欢作品「看看这个账号喜欢什么内容」输出喜欢作品透视与喜欢偏好解读
继续翻页「看下一页」基于上一页提示继续输出下一页
导出报告「导出报告」提供 HTML 报告,支持导出 PDF / 高清图片
查看原始数据「输出原始返回」输出原始数据内容

注意事项

  1. 数据真实性:所有数值均来自数据服务返回,如实展示,严禁估算或编造
  2. 账号定位准确:昵称 / 关键词存在重名情况,须先展示候选账号由用户确认后再分析;主页链接 / handle / secUserId 可直接定位
  3. 积分保护:每次成功查询可能消耗积分,全量分析一次最多包含 3 次数据查询(搜索定位 + 主页作品 + 喜欢作品);六维量化诊断与 HTML 报告为本地离线计算,不消耗积分;未经用户明确指定,不主动翻页或批量查询多个账号
  4. 鉴权:首次使用需配置环境变量 REDFOX_API_KEY,API Key 获取与配置详见 references/core_workflow.md
  5. 链接完整性:输出中的链接保持完整可点击,不使用被终端截断的 URL
  6. 分析为推测:爆款原因、喜欢偏好与账号诊断基于公开数据撰写,须明确标注为推测,不虚构

レビュー

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