douyin-comment

抖音コメント分析

📝 概要

抖音の動画リンクを入力すると、トップレベルのコメントデータを取得できます。1ページあたり20件で、ページ送りに対応しています。会話内に現在のページの全コメントとAIによる要約分析を表示すると同時に、現在のページのデータと要約を含むインタラクティブなHTMLレポートを生成します。

✨ 機能

機能モジュール	機能の説明	主な価値
コメント取得	動画リンクを貼り付けるだけでコメントを取得	動画のコメント欄の最新データを取得
ページ送り	1ページあたり20件、ページ送りに対応	大量のコメントをページごとに閲覧
AI要約	4つの観点から感情を分析（肯定的／否定的／ニーズ／競合）	コメントの評判全体をすばやく把握
固定表示マーク	固定コメントを特別に表示	重要なコメントをひと目で識別
HTMLレポート	ダークテーマのインタラクティブレポート	分析結果をオフラインで保存／共有

🔑 認証

• API Key の取得：红狐hub にアクセスしてください
• 設定方法1：~/.openclaw/openclaw.json に { "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } } を記述します
• 設定方法2：ターミナルで export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..." を実行します

🔄 ワークフロー

Step 1：ユーザーの意図を理解し、videoIdを抽出する

⚠️ 重要なルール：ユーザーの入力から必ず videoId を抽出してください。

• ユーザーが videoId（数字のみ）を直接入力する場合があります
• ユーザーが動画リンク（例：https://www.douyin.com/video/7131700643076623629）を入力する場合は、リンクから videoId を抽出します
• ユーザーが動画リンクを入力していない場合は、「抖音の動画リンクを入力してください」と尋ねます
• 前のターンでユーザーが動画のデータを照会しており、今回の入力が曖昧（例：「次のページ」「コメント分析」）な場合は、前のターンの videoId を引き継ぎます

Step 2：コメント取得スクリプトを呼び出す（HTMLを自動生成）

⚠️ 呼び出し1回につきリクエストするのは1ページ分のデータのみ（APIリクエスト1回）です。複数ページを取得するために、独断で複数回呼び出してはいけません。

スクリプトは呼び出しのたびにHTMLレポートを自動生成します（{{PLACEHOLDER}} のプレースホルダーを含み、分析データは未入力です）。ターミナルの表示とHTMLは同じAPI呼び出しを基にしており、データの一貫性が保たれます。

python3 ~/.agents/skills/douyin-comment-search/scripts/douyin_comment_search.py "<videoId>" [--offset <offset>]

パラメーターの説明：

パラメーター	説明	デフォルト値
videoId	抖音の動画ID（必須）	—
--offset	オフセット。1ページあたり20件	0
--output-dir	HTMLの出力先ディレクトリ	~/Downloads/QoderReports

offset とページ番号の対応関係：

ページ	offset
1ページ目	0
2ページ目	20
3ページ目	40
...	offset = (page - 1) × 20

スクリプトは次のJSONを返します：

フィールド	説明
video_id	動画ID
current_page	現在のページ番号
total_fetched	今回取得したコメント数
has_next	次のページがあるか（true/false）
comments	コメント一覧
html_path	生成したHTMLレポートのパス（プレースホルダーを含み、後から入力）

各コメントのフィールド：

フィールド	説明
comment_id	コメントID
content	コメント内容
like_count	いいね数
reply_count	返信数
create_time	コメント日時
ip_location	IPの所在地
user_name	ユーザーのニックネーム
user_avatar	ユーザーのアバターURL
user_id	ユーザーID（プロフィールページのリンク生成に使用）
user_url	ユーザーのプロフィールページへのリンク
is_top	固定コメントかどうか（true/false）

注意： この時点のHTMLレポートにはコメントの生データのみが含まれます。分析用のプレースホルダー（{{PLACEHOLDER}}）は、ユーザーの確認後に入力します。

Step 3：会話内にコメントデータとAI要約を表示する

⚠️ 1回の操作につきAPI呼び出しは1回のみで、1ページ分のデータを取得します。会話内の表示とHTMLレポートは同じページのデータを基にします。

A1. 照会範囲を伝える

📊 動画「{videoId}」からコメントを N 件取得しました（{page}ページ目）。詳細は以下のとおりです：

A2. コメントテーブルを表示する（現在のページの全コメントを表示）

| # | 评论人 | 评论内容 | 👍 | 💬 | 时间 | IP |
|---|--------|---------|----|----|------|-----|
| 1 | ![avatar](头像URL)[昵称](主页链接) | 评论内容... | 1223 | 213 | 02-12 15:30 | 广东 |
| 2 | ![avatar](头像URL)[昵称](主页链接) | 评论内容... | 856 | 45 | 02-12 14:20 | 北京 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

書式ルール：

• コメント投稿者の列は ![avatar](头像URL)[昵称](user_url) のMarkdown形式を使用し、画像サイズを設定する必要はありません
• コメント内容が40文字を超える場合は切り詰めて ... を追加します
• 日時は MM-DD HH:MM の形式に整えます
• 固定コメントはニックネームの後ろに 📌 マークを付けます（コメント行全体を太字にします）
• like_count／reply_count の数値が10000以上の場合は x.xw 形式を使用します
• ⚠️ 1ページの上限は20件です。会話内にはすべて表示し、省略してはいけません

A3. AIによるコメント要約（⚠️ ページ送りを含む毎回の照会で必ず出力）

現在のページで取得したすべてのコメントを基に、4つの観点から感情を分析します。分析前に抖音のミーム文化（流行語、略語、スタンプの意味、話題の背景）を理解する必要があります。

📈 コメントの要約分析（{total}件のコメントに基づく）

✅ 肯定的な評価（{positive_ratio}%）

• {要点1}
• {要点2}
• ...

⚠️ 否定的な評価（{negative_ratio}%）

• {要点1}
• {要点2}
• ...

💡 ユーザーのニーズ（{demand_ratio}%）

• {要点1}
• {要点2}
• ...

🔍 競合に関する評判（{competitor_ratio}%）

• {コメントで競合に言及されている場合のみ出力し、それ以外は「競合への言及なし」と出力}
• {競合名}：{評判の要点}

分析要件：

• 各要点には、代表的なコメント（キーワード／フレーズを抜粋）を引用する必要があります
• 割合は、その種類に該当するコメント数の総コメント数に対する比率です
• 肯定的／否定的／ニーズ／競合の4分類の割合の合計は、100%を超える場合があります（1つのコメントに複数種類の情報が含まれることがあります）
• 抖音のミーム文化を必ず理解してください：流行語（例：「絶絶子」「yyds」「防御崩壊」「入典」）、スタンプの意味、略語（例：「xswl」「awsl」）、ミームの文脈上の意味を識別してください

A4. 翻页提示（⚠️ 紧接在 A3 之后，每次必须输出）

• 若 has_next 为 true：

📄 当前第 {page} 页（共 {total_fetched} 条）。回复「下一页」继续查看。

• 若 has_next 为 false：

📄 当前第 {page} 页，已无更多数据。

⚠️ A1~A4 必须在同一轮输出中连续完成，不可省略任何一步。

A4 输出完毕后，询问用户是否需要生成 HTML 可视化报告：

📊 是否需要生成 HTML 可视化报告？

若用户回复「是」「需要」「生成」「html」等确认词，则执行以下步骤（无需重新调用脚本，HTML 文件已在 Step 2 生成）：

① 回填 AI 分析结果到 HTML

调用 backfill_html.py 将 AI 分析结果回填到 HTML 中的 {{PLACEHOLDER}} 占位符：

python3 ~/.agents/skills/douyin-comment-search/scripts/backfill_html.py "<html_path>" --analysis-json '{
  "positive_ratio": <正整数>,
  "negative_ratio": <正整数>,
  "demand_ratio": <正整数>,
  "competitor_ratio": <正整数>,
  "positive_summary": "<ul><li>要点1</li><li>要点2</li>...</ul>",
  "negative_summary": "<ul><li>要点1</li><li>要点2</li>...</ul>",
  "demand_summary": "<ul><li>要点1</li><li>要点2</li>...</ul>",
  "competitor_summary": "<ul><li>要点1</li><li>要点2</li>...</ul>"
}'

JSON 字段说明：

字段	类型	说明	示例
positive_ratio	int	积极评价占比（纯数字，不含%）	45
negative_ratio	int	负面评价占比	30
demand_ratio	int	用户需求占比	15
competitor_ratio	int	竞品对比占比	15
positive_summary	string	积极评价摘要（HTML 格式 <ul><li>...</li></ul>）	见示例
negative_summary	string	负面评价摘要	同上
demand_summary	string	用户需求摘要	同上
competitor_summary	string	竞品对比摘要	同上

注意： JSON 字符串参数包含双引号，Bash 中使用单引号包裹，内部双引号需转义 \"。若内容含单引号则用 stdin 方式传入：echo '...' | python3 backfill_html.py "<html_path>"

② 打开 HTML 报告：

open "<html_path>"

Step 4：翻页处理（用户回复「下一页」等时）

当用户回复「下一页」「上一页」「第 N 页」时：

1. 沿用 Step 1 中提取的 videoId
2. 计算新的 offset：(page - 1) × 20
3. 重新调用脚本（与 Step 2 一致，自动生成 HTML）：python3 .../douyin_comment_search.py "<videoId>" --offset <offset>
4. 完整执行 Step 3 的 A1~A4（每页独立展示 + AI 分析）
5. A4 后询问用户是否需要生成当前页 HTML（同 Step 3 末尾流程，无需重新调用脚本）

翻页规则：

• has_next 为 true → 当前页正好 20 条，存在下一页
• has_next 为 false → 当前页不足 20 条，已是最后一页

Step 5：错误处理

错误类型	处理方式
无 API Key	提示配置 REDFOX_API_KEY，给出配置指引
作品链接无效	提示「未找到该作品的评论，请检查作品链接是否正确」
接口返回错误	显示错误码和错误信息
获取 0 条评论	提示「该作品暂无评论」并建议检查作品是否存在或已删除
网络请求超时	提示「网络请求超时，请稍后重试」

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📋 依赖

# 脚本使用 urllib（Python 标准库），无需额外安装依赖

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🎯 使用示例

示例 1：查看指定作品的评论

用户：查看抖音作品 7131700643076623629 的评论
助手：调用脚本（自动生成HTML） → 展示全部20条 + AI总结 → 询问是否需要HTML → 用户确认 → backfill → open

示例 2：通过链接查询

用户：https://www.douyin.com/video/7131700643076623629 这篇的评论怎么样
助手：提取 videoId → 调用脚本 → 展示分析 → 询问是否需要HTML

示例 3：翻页

用户：下一页
助手：调用脚本 offset=20 → 展示第2页 + AI分析 → 询问是否需要当前页HTML