weibo-trends-analyzer

Weibo トレンド分析 - Weibo の注目検索から考えるクリエイティブな製品分析

概要

このスキルを使うと、Weibo のトレンドトピックからクリエイティブな製品の機会を見つけられます。リアルタイムのホット検索データを取得し、包括的な背景情報を調査して、製品開発の可能性を評価し、インタラクティブなダッシュボードで調査結果を提示します。

キーワード：Weibo、微博、トレンドトピック、ホット検索、热搜、製品アイデア、クリエイティブな製品、市場分析、ソーシャルメディアのトレンド、中国市場

ワークフロー

1. Weibo のトレンドトピックを取得する

デフォルト API：https://apis.tianapi.com/weibohot/index?key=4dfdf794141101d7bb8ece0294dbbc02

ユーザーから Weibo のトレンド分析を依頼された場合、現在のホット検索リストを取得します。

curl -s "https://apis.tianapi.com/weibohot/index?key=4dfdf794141101d7bb8ece0294dbbc02"

API レスポンスの処理：

API は次の形式でデータを返します。

{
  "code": 200,
  "msg": "success",
  "result": {
    "list": [
      {
        "hotword": "trending keyword",
        "hotwordnum": "1234567",
        "hottag": "新/热/荐"
      }
    ]
  }
}

フィールドの対応関係：

• hotword → トレンドキーワード（热搜关键词）
• hotwordnum → 注目度（热度值）。「综艺 587870」のようにカテゴリの接頭辞が含まれる場合があります
• hottag → タグ（标签）：「新」（新着）、「热」（注目）、「荐」（おすすめ）、または空
• 順位 → 配列のインデックスから推定（1 始まり）

解析手順：

1. code == 200 を確認して成功を判定します
2. result.list 配列を抽出します
3. リスト内の各項目について、次の処理を行います。
   • 順位 = 配列のインデックス + 1
   • キーワード = hotword
   • 注目度 = hotwordnum から数値を抽出します（カテゴリの接頭辞がある場合は削除します）
   • タグ = hottag
   • カテゴリ = hotwordnum に接頭辞がある場合は抽出します（例：「综艺」、「剧集」、「盛典」、「演出」）
4. 処理時間を抑えるため、分析対象を上位 10～15 項目に絞ります

エラー処理：

API の取得に失敗した場合は、次のフォールバック手順に従います。

1. API がエラーコード（code ≠ 200）を返した場合：

   • API レスポンスからエラーメッセージを記録します
   • ユーザーに「API エラーが返されました：{msg}。代わりにモックデータを使用しますか？」と伝えます
   • API キーまたは利用上限の確認を提案します
   • ユーザーが同意した場合は、.claude/skills/weibo-trends-analyzer/weibo-mock-data.json を使用します

2. ネットワーク／接続の失敗：

   • ユーザーに「API に接続できません。ネットワークに問題がある可能性があります」と伝えます
   • モックデータ .claude/skills/weibo-trends-analyzer/weibo-mock-data.json の使用を提案します
   • インターネット接続の確認を提案します

3. 無効な JSON レスポンス：

   • 受信したレスポンスを記録します
   • ユーザーに「API から無効なデータ形式が返されました」と伝えます
   • API エンドポイントが変更されていないか確認するよう提案します
   • 利用可能な場合はモックデータにフォールバックします

4. 空または不正なデータ：

   • result.list が空、または存在しない場合
   • ユーザーに「API レスポンスにトレンドトピックが見つかりません」と伝えます
   • フォールバックとしてモックデータを使用します

2. トレンドの各トピックを詳細に調査する

トレンドの各トピックについて、背景情報を収集するために焦点を絞ったウェブ検索を2回行います。

検索戦略（トピックごとに2回）：

検索1：背景と文脈 ソーシャルメディアでの議論とニュースの背景を1回の検索で組み合わせます。

• 検索クエリの例：
  • "{keyword} 微博 新闻背景"
  • "{keyword} 热搜原因 讨论"
  • "{keyword} latest news 用户看法"

目的：トレンドの内容と、トレンドになっている理由を把握します。

検索2：ユーザーのインサイトと市場の可能性 消費者の視点と製品の機会に焦点を当てます。

• 検索クエリの例：
  • "{keyword} 用户需求 产品"
  • "{keyword} 消费者痛点"
  • "{keyword} 产品创意 市场"

目的：ユーザーニーズ、課題、製品開発の機会を特定します。

抽出する情報： 2回の検索から、以下の情報を収集します。

• ✅ ソーシャルメディアでの反応と議論の量（社交媒体讨论）
• ✅ ニュースの背景と出来事の文脈（新闻背景）
• ✅ 対象となる属性層とオーディエンスの規模（目标人群）
• ✅ ユーザーの課題と満たされていないニーズ（用户痛点）
• ✅ 既存製品または市場の空白（市场机会）
• ✅ 文化的・社会的な意義（文化意义）

ウェブ検索でエラーが発生した場合の対応：

1. 検索結果がない場合：

   • ログに記録：「No search results for: {keyword}」
   • 調査を「Limited data available」としてマークします。
   • キーワード自体と一般的な市場知識を用いて分析を続けます。
   • ダッシュボードに「⚠️ 背景研究受限」と記載します。

2. 検索のタイムアウトまたは失敗：

   • クエリを簡略化し、追加語句を付けずにキーワードのみで1回再試行します。
   • 再試行も失敗した場合は、「Search unavailable」としてマークします。
   • 利用可能なデータで分析を続けます。
   • 製品分析に制約を記載します。

3. 関連性のない検索結果：

   • 結果がトレンドの文脈と一致しない場合：
   • 別のキーワードを使った代替クエリを試します。
   • 一般的な業界知識を分析に使用します。
   • 「一般的な市場分析に基づく」と記録します。

4. 検索が一部のみ成功した場合（2回中1回成功）：

   • 利用可能な検索データを使って続行します。
   • 不足している側面（背景またはユーザーのインサイト）を記載します。
   • 不足している情報は控えめに推定します。
   • ダッシュボードに「⚠️ 部分数据」と記載します。

3. AI を活用した製品アイデアの創出とスコアリング

トレンドの各トピックを分析し、次のスコアリングフレームワークを使って、創造的な製品アイデアを生成します。

スコアリングシステム（合計：100 点）

1. 製品開発の可能性（可发展度）：40 点

   • 市場規模と拡張性（15 点）
   • 技術的な実現可能性（10 点）
   • トレンドの持続性と一時的な流行との比較（10 点）
   • 競争環境（5 点）

2. 興味深さ（有趣度）：20 点

   • 創造性と独自性（10 点）
   • 感情への訴求力（5 点）
   • 共有されやすさ／バイラルの可能性（5 点）

3. 生活での実用性（生活有用度）：20 点

   • 日常生活への取り入れやすさ（10 点）
   • 問題解決能力（5 点）
   • 対象となるオーディエンスの規模（5 点）

4. 小ロット生産の容易さ（小规模生产容易程度）：20 点

   • 製造の複雑さ（10 点）
   • 材料の入手しやすさ（5 点）
   • 小ロット生産における費用効率（5 点）

製品コンセプトの要件：

各トレンドについて、次の項目を含む創造的な製品コンセプトを1～3件生成します。

• 市場カテゴリー（市场赛道）：製品カテゴリー（例：ホームデコレーション、ファッション小物、文房具、テックガジェット、ライフスタイル製品、おもちゃなど）
• 製品名（产品名称）：印象に残る、覚えやすい名前
• 対象オーディエンス（销售对象人群）：具体的な属性（年齢、興味、収入レベル、ライフスタイル）
• 製造上の特徴（工厂批量生产特点）：
  • 製造方法（例：3D プリント、射出成形、シルクスクリーン印刷、レーザー切断）
  • 必要な材料
  • 最小注文数量（MOQ）の実現可能性
  • リードタイムの目安
  • コスト構造（生産量別の単価）
• 詳細な説明（详细描述）：製品とトレンドの関連性
• 合計スコア（总分）：4 つの評価項目の合計
• スコアの内訳（评分分析）：各スコア項目の簡潔な根拠

スコアリングのガイドライン：

• 客観的かつ現実的に評価します
• 中国市場の状況を考慮します
• 現在の製造能力を考慮します
• トレンドサイクルのタイミングを考慮します

4. インタラクティブな HTML ダッシュボードの生成

次の構成で、包括的で見やすい HTML ダッシュボードを作成します。

ダッシュボードの構成要素：

A. ヘッダーセクション

- Title: "微博热搜创意产品分析报告 - Weibo Trends Product Analysis"
- Generation timestamp
- Total trends analyzed count
- Summary statistics (average score, top categories, etc.)

B. ハイライトセクション — 上位の製品 スコアの段階別に製品を表示します。

• 🏆 優秀（优秀）— スコア ≥ 80：

  • ゴールド／プレミアムなスタイルで目立つように表示
  • 詳細な内訳を記載した大きめのカード
  • 推奨アクション：「优先开发推荐」

• ⭐ 良好（良好）— スコア 60～79：

  • 強調した枠線を使った標準的なカードレイアウト
  • 推奨アクション：「可考虑开发」

• 📋 その他の製品 — スコア < 60：

  • コンパクトなリスト表示
  • 推奨アクション：「观望或需优化」

C. 製品カード

各製品カードには、次の項目を表示します。

<div class="product-card score-tier-{excellent/good/other}">
  <div class="trend-info">
    <h3>{Trending Keyword}</h3>
    <span class="rank">热搜排名: #{rank}</span>
    <span class="heat">热度: {heat_value}</span>
  </div>

  <div class="product-concept">
    <h4>{Product Name}</h4>
    <div class="total-score">{Total Score}/100</div>
    <div class="score-badge">{优秀/良好/其他}</div>

    <div class="details">
      <p><strong>市场赛道:</strong> {market_category}</p>
      <p><strong>目标人群:</strong> {target_audience}</p>
      <p><strong>产品描述:</strong> {description}</p>
      <p><strong>生产特点:</strong> {manufacturing_details}</p>
    </div>

    <div class="score-breakdown">
      <h5>评分详情</h5>
      <div class="score-bar">
        <span>可发展度</span>
        <progress value="{score}" max="40"></progress>
        <span>{score}/40</span>
      </div>
      <div class="score-bar">
        <span>有趣度</span>
        <progress value="{score}" max="20"></progress>
        <span>{score}/20</span>
      </div>
      <div class="score-bar">
        <span>生活有用度</span>
        <progress value="{score}" max="20"></progress>
        <span>{score}/20</span>
      </div>
      <div class="score-bar">
        <span>生产容易度</span>
        <progress value="{score}" max="20"></progress>
        <span>{score}/20</span>
      </div>
    </div>

    <div class="analysis">
      <h5>分数分析</h5>
      <p>{score_justification}</p>
    </div>
  </div>

  <div class="research-summary">
    <h5>背景研究</h5>
    <ul>
      <li><strong>社交媒体:</strong> {social_media_insights}</li>
      <li><strong>新闻背景:</strong> {news_background}</li>
      <li><strong>用户洞察:</strong> {user_insights}</li>
    </ul>
  </div>
</div>

D. ダッシュボードのスタイル要件

/* Color Scheme */
- Excellent products (≥80): Gold/amber theme (#FFD700, #FFA500)
- Good products (60-79): Blue/cyan theme (#4A90E2, #50C8E8)
- Other products (<60): Gray/neutral theme (#95A5A6, #BDC3C7)

/* Design Guidelines */
- Responsive layout (grid or flexbox)
- Clean, modern aesthetics
- Clear visual hierarchy
- Easy-to-read typography (Chinese + English support)
- Interactive hover effects
- Sortable/filterable options
- Progress bars for score visualization
- Badge system for quick identification

E. インタラクティブ機能

次の機能を JavaScript で実装します。

• スコア順の並べ替え（高い順、低い順）
• スコア段階による絞り込み（优秀／良好／其他）
• 市場カテゴリーによる絞り込み
• キーワード検索
• 詳細セクションの展開／折りたたみ
• PDF へのエクスポート機能（追加機能）

F. フッターセクション

- Disclaimer about trend volatility
- Recommendation to conduct further market research
- Generation metadata (API source, analysis timestamp)
- Skill version information

5. ファイル出力

以下のファイルを生成します。

1. weibo-trends-analysis-{YYYY-MM-DD}.html：完全なインタラクティブダッシュボード
2. weibo-trends-data-{YYYY-MM-DD}.json：後続処理用の未加工の構造化データ（任意）

ファイル生成時のエラー処理：

1. ファイルへの書き込み権限がない場合：

   • タイムスタンプ付きの別のファイル名を試します：weibo-trends-analysis-{YYYY-MM-DD-HHmmss}.html
   • それでも失敗する場合は、ユーザーに次のメッセージを伝えます："Unable to write files. Please check directory permissions."
   • ユーザーに出力先パスの指定を提案します

2. HTML 生成エラー：

   • テンプレートのレンダリングに失敗した場合は、基本的な表レイアウトを使った簡易版 HTML を作成します
   • 最低限、製品名、スコア、基本的な説明を含めます
   • トラブルシューティング用にエラーの詳細を記録します

3. 出力前のデータ検証：

   • 1 件以上の製品コンセプトが生成されていることを確認します
   • すべてのスコアが有効な範囲（0～40、0～20 など）に収まっていることを確認します
   • 必須フィールド（製品名、スコア、説明）が存在することを確認します
   • 検証に失敗した場合は、問題のあるトピックをユーザーに伝えます

4. 大容量ファイルの処理：

   • 20 件を超えるトピックを分析する場合は、ファイルサイズが大きくなることをユーザーに警告します
   • ページ分割した HTML、または概要と詳細セクションの生成を検討します
   • 大規模なデータセットでもブラウザーで正しく表示できるようにします

ベストプラクティス

調査の品質：

• トレンドトピックごとに、効率性を考慮して重点を絞ったウェブ検索を 2 回実施します
• 各検索で複数の情報源から情報を統合します
• 事実の正確性を検証します
• 情報の鮮度を明記します
• 検索結果は量より質を優先します

製品のアイデア創出：

• 明白な関連性にとどまらず検討します
• 文化的背景と中国の消費者行動を考慮します
• 短期的なトレンドの活用と長期的な製品の実現可能性の両方を評価します
• 創造性を保ちながら、現実性も重視します

客観的なスコアリング：

• すべての製品に一貫した基準を適用します
• 具体的な根拠を示してスコアを正当化します
• 特定の製品カテゴリーに偏らないようにします
• 中国における製造の現実性を考慮します

ダッシュボードの品質：

• すべての中国語文字が正しく表示されることを確認します（UTF-8 エンコーディング）
• さまざまな画面サイズでのレスポンシブ表示をテストします
• HTML／CSS／JS の構文を検証します
• 中国語テキスト用のフォールバックフォントを含めます
• データの可視化を明確で直感的にします

使用例のフロー

User: "分析微博热搜"
或
User: "分析今日微博热搜并生成产品创意"

Claude:
1. Fetches trending data from default API (https://apis.tianapi.com/weibohot/index?key=...)
   - If API fails, offers to use mock data
2. Parses the result.list array and extracts top 10-15 trending topics
3. For each topic:
   - Performs 2 focused web searches for background research
   - Handles search failures gracefully with fallback strategies
   - Analyzes market potential and user needs
   - Generates creative product concepts
   - Calculates detailed scores
4. Validates all generated data
5. Compiles all data into structured format
6. Generates interactive HTML dashboard with error indicators if needed
7. Saves output files

Output:
- weibo-trends-analysis-2026-01-11.html
- weibo-trends-data-2026-01-11.json (optional)

制限事項と考慮事項

API の依存関係：

• ユーザーが提供する有効な Weibo API エンドポイントが必要です
• API のレート制限によって、分析できるトレンド数が制限される場合があります
• API のレスポンス形式は異なる場合があるため、必要に応じて解析方法を調整してください

ウェブ検索の制約：

• 検索結果の品質は、キーワードの具体性に左右されます
• 中国語のコンテンツには、特有の検索方法が必要な場合があります
• トレンド分析では、情報の新しさが重要です

スコアリングの主観性：

• 構造化されたフレームワークを使用しても、一部のスコアリングには判断が伴います
• 市場の状況は急速に変化します
• 製造可能性の検証には、ドメイン知識に基づく専門的な評価が必要です

ダッシュボードの制限事項：

• 静的な HTML ファイルです（ライブのウェブアプリケーションではありません）
• 最良の表示には、最新のブラウザーが必要です
• 大規模なデータセット（50 件超の製品）では、ページのパフォーマンスに影響する場合があります

技術要件

利用可能なツール：

• Bash：curl を使った API 呼び出し用
• WebSearch：トレンドトピックの調査用（必須）
• Write：HTML および JSON の出力ファイル生成用

依存関係：

• 基本機能の利用に外部ライブラリーは不要です
• ダッシュボードの表示には、最新のウェブブラウザーが必要です
• API とウェブ検索の利用には、インターネット接続が必要です

品質チェックリスト

最終出力の前に、以下を確認してください。

• すべてのトレンドトピックを調査した（各トピックにつき、焦点を絞った検索を2回）
• 検索に失敗した場合、適切な代替手段で適切に対処した
• すべての製品コンセプトに必要なフィールドがすべて含まれている
• スコアが正しく計算され、合計点と一致している
• データの制限事項が明確に示されている（該当箇所には⚠️の表示）
• HTMLが適切なUTF-8エンコーディングで正しく表示される
• 中国語の文字が正しく表示される
• インタラクティブ機能（並べ替え、フィルター、検索）が動作する
• スコアの段階がスタイルで明確に区別されている
• すべてのリンクと参照先が機能する
• ダッシュボードが異なる画面サイズに対応している
• データの正確性が検証されている

高度な機能（任意）

時間とコンテキストに余裕があれば、以下の追加を検討してください。

トレンド追跡：

• 過去の分析結果と比較して、上昇・下降トレンドを特定する
• キーワードの順位変化を経時的に追跡する
• 繰り返し現れるテーマやパターンを特定する

競合分析：

• Taobao／Tmall／JDに類似製品がすでに存在するか確認する
• 価格戦略を分析する
• 市場の空白を特定する

視覚的な拡張：

• スコア分布を示すチャートやグラフ
• トレンドのヒートマップ
• カテゴリ別内訳（円グラフ）
• タイムラインの可視化

エクスポートオプション：

• スプレッドシート分析用のCSVエクスポート
• プレゼンテーション用のPDF生成
• 他のシステムとの連携に使えるAPI対応JSON

バージョン履歴

• v1.2 (2026-01-17)：エラー処理とパフォーマンスの最適化
  • API、ウェブ検索、ファイル生成の包括的なエラー処理
  • トピックあたりのウェブ検索を3～5回から、焦点を絞った2回に最適化
  • 適切な代替手段により信頼性を向上
  • 処理時間を33～40％短縮
• v1.1 (2026-01-11)：TianAPIとのAPI連携
  • WeiboトレンドAPIを内蔵
  • 実際のAPI形式に合わせてデータ解析を更新
• v1.0 (2026-01-11)：初回のスキル作成
  • コアワークフロー：API取得 → 調査 → スコアリング → ダッシュボード
  • 100点満点のスコアリングシステム
  • 段階別のハイライト表示に対応したインタラクティブなHTMLダッシュボード

参照先とリソース

Weiboのトレンドデータ：

• Weibo公式ホット検索：https://s.weibo.com/top/summary
• 代替APIでは異なるデータ構造が使われている場合があります

製品開発リソース：

• Alibaba 1688：製造パートナーの調査用
• Taobao／Tmall：市場調査と競合分析用
• Pinduoduo：トレンド製品カテゴリの調査用

デザインの参考：

• Product Hunt：独創的な製品名やポジショニングの参考
• Xiaohongshu (小红书)：ライフスタイル製品のトレンドの参考
• Douyin (抖音)：話題を呼ぶ製品コンセプトの参考

サポートとトラブルシューティング

よくある問題：

1. APIが空のデータを返す：

   • APIエンドポイントが正しく、アクセス可能であることを確認する
   • 必要に応じてAPI認証を確認する
   • 代替のWeiboトレンドAPIソースを試す

2. ウェブ検索で関連情報が見つからない：

   • 検索クエリをより具体的にする
   • 異なるキーワードの組み合わせ（中国語＋英語）を試す
   • サイトを指定した検索を使う（site:weibo.com、site:baidu.com）

3. HTMLダッシュボードが正しく表示されない：

   • ファイルがUTF-8エンコーディングを使用していることを確認する
   • ブラウザーのコンソールでJavaScriptエラーを確認する
   • すべてのHTMLタグが正しく閉じられていることを確認する

4. スコアに一貫性がないように見える：

   • セクション3のスコアリングガイドラインを確認する
   • すべての基準を客観的に評価する
   • 境界付近のスコアの理由を記録する

サポートを受ける：

• Claude Codeの公式スキルドキュメントを確認する
• 類似したパターンを使っているスキルの例を確認する
• HTMLを生成する前にJSONデータ構造を検証する

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ライセンス：MIT License — 自由に使用・変更できます 作成者：Claude Code Skills Framework 最終更新日：2026-01-17 バージョン：1.2