关于 apify-content-analytics
借助 Apify Actors 收集并分析多个平台的内容互动数据，面向需要衡量帖子、视频、广告或话题标签表现的营销人员。技能指导选择 Actor、检查参数、导出结果并解释发现。
主要功能
- 01按分析需求选择 Apify Actor
- 02检查 Actor 输入架构
- 03运行分析并导出 CSV 或 JSON
- 04汇总内容表现与关键发现
- 05提示数据范围和计费边界
适用场景
- 01比较 Instagram 帖子或 Reels 互动
- 02跟踪 Facebook 广告和帖子表现
- 03分析 YouTube 或 TikTok 内容指标
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/apify-content-analytics确认已加载。
附带文件reference/scripts/run_actor.js
详细介绍
内容分析
使用 Apify Actors 跟踪并分析内容表现，从多个平台提取互动指标。
适用场景
- 你需要了解帖子、Reels、视频、广告或话题标签的互动、增长或 ROI 指标。
- 任务是使用 Apify Actors 收集跨平台的内容表现数据。
- 你需要导出的分析结果，以及对哪些内容表现最佳的简洁解读。
前置条件
开始任何付费运行前，请确认前置条件。
.env文件中包含APIFY_TOKEN- Node.js 20.6+（支持原生
--env-file） - 已获批准的 Apify 连接器，或可访问 Console 以检查所选 Actor 及其架构；随附的运行器直接使用 REST。
.env文件应保持未跟踪且私密；在本地配置令牌，不要将其粘贴到聊天内容或命令参数中。
工作流
复制此清单并跟踪进度：
Task Progress:
- [ ] Step 1: Identify content analytics type (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema via an approved connector or Console
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the analytics script
- [ ] Step 5: Summarize findings
步骤 1：确定内容分析类型
根据分析需求选择合适的 Actor：
| 用户需求 | Actor ID | 最适用于 |
|---|---|---|
| 帖子互动指标 | apify/instagram-post-scraper | 帖子表现 |
| Reels 表现 | apify/instagram-reel-scraper | Reels 分析 |
| 粉丝增长跟踪 | apify/instagram-followers-count-scraper | 增长指标 |
| 评论互动 | apify/instagram-comment-scraper | 评论分析 |
| 话题标签表现 | apify/instagram-hashtag-scraper | 品牌话题标签 |
| 提及跟踪 | apify/instagram-tagged-scraper | 标签跟踪 |
| 综合指标 | apify/instagram-scraper | 完整数据 |
| 基于 API 的分析 | apify/instagram-api-scraper | API 访问 |
| Facebook 帖子表现 | apify/facebook-posts-scraper | 帖子指标 |
| 表情回应分析 | apify/facebook-likes-scraper | 互动类型 |
| Facebook Reels 指标 | apify/facebook-reels-scraper | Reels 表现 |
| 广告表现跟踪 | apify/facebook-ads-scraper | 广告分析 |
| Facebook 评论分析 | apify/facebook-comments-scraper | 评论互动 |
| 专页表现审查 | apify/facebook-pages-scraper | 专页指标 |
| YouTube 视频指标 | streamers/youtube-scraper | 视频表现 |
| YouTube Shorts 分析 | streamers/youtube-shorts-scraper | Shorts 表现 |
| TikTok 内容指标 | clockworks/tiktok-scraper | TikTok 分析 |
步骤 2：获取 Actor 架构
使用会话中可用的、经过身份验证的 Apify 连接器或其 Console 页面，检查当前 Actor 的详情和输入架构。调用前先确认实际的工具名称和参数。不要使用 shell 替换解析 .env，也不要将令牌作为 CLI 标头参数传递。请将 Actor 表格中的条目视为待发现的候选项，而不是已确认可用的 Actor 或架构。
这会返回：
- Actor 描述和 README
- 必需和可选的输入参数
- 输出字段（如有）
步骤 3：询问用户偏好
运行前，询问：
- 输出格式：
- 快速答复——在聊天中显示少量结果（不保存文件）
- CSV——有数量限制的导出，包含返回字段的并集
- JSON——以 JSON 格式进行有数量限制的导出
- 结果数量：根据用例特点确定
步骤 4：运行脚本
快速答复（在聊天中显示，不生成文件）：
node --env-file=.env "<resolved-skill-directory>/reference/scripts/run_actor.js" \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT'
CSV：
node --env-file=.env "<resolved-skill-directory>/reference/scripts/run_actor.js" \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
--format csv
JSON：
node --env-file=.env "<resolved-skill-directory>/reference/scripts/run_actor.js" \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
--format json
步骤 5：总结发现
完成后，报告：
- 分析的内容数量
- 文件位置和名称
- 关键表现洞察
- 建议的后续步骤（深入分析、内容优化）
错误处理
APIFY_TOKEN not found - 请用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env
Connector unavailable - 通过 Console 检查架构；不要声称调用了不可用的工具。
Actor not found - 检查 Actor ID 的拼写
Run FAILED - 请用户检查错误输出中的 Apify 控制台链接
Timeout - 本地超时不会中止远程运行。重试前，请在 Console 中检查打印出的运行 ID，以避免重复收费。
运行边界
启动前，根据用户的请求确认所选 Actor、获授权的公共数据范围、当前输入架构、结果限制和定价。遵守来源条款和访问控制；不要收集私人群组数据或不必要的个人联系方式。首先使用 Actor 支持的较小输入限制。--max-items 仅限制下载的输出（默认值为 1000）；它不会限制 Actor 的工作量或费用。该辅助程序会向 Apify 发送用于标识技能的 User-Agent。请解析命令占位符中已安装的技能目录。输出文件必须使用新路径；导出会保留长值和异构字段。快速回答最多获取五条记录；分享前请尽量减少或删除个人字段。
仅凭公开互动量无法确定营销活动的投资回报率、支出、收入归因、曝光量或独立触达人数。除非有经授权的第一方数据提供支持，否则应将这些数据报告为不可用。请定义互动率的分母、观察窗口和采集时间；比较相同格式和平台指标，区分缺失值与零，并按稳定的内容 ID 去重。粉丝增长需要带时间戳的重复观测；单次个人资料快照无法显示增长情况。
限制
- 仅当任务明确符合上述范围时，才使用此技能。
- 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
- 如果缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。