关于 apify-trend-analysis
用于通过 Apify Actors 从多个平台提取数据并发现、跟踪趋势的技能，适合趋势研究任务。它按需求选择 Actor，并支持结果摘要或导出为 CSV、JSON。
主要功能
- 01按趋势类型选择 Apify Actor
- 02获取 Actor 输入架构
- 03设置结果数量与输出格式
- 04运行采集并汇总趋势发现
适用场景
- 01追踪 Google Trends 搜索趋势
- 02分析社交平台标签和内容
- 03研究 TikTok 热门声音或内容
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-trend-analysis确认已加载。
附带文件reference/scripts/run_actor.jsreference/scripts/fetch_actor_details.js
详细介绍
趋势分析
使用 Apify Actors 从多个平台提取数据，发现并追踪新兴趋势。
前置条件
（无需提前检查）
- 包含
APIFY_TOKEN的.env文件 - Node.js 20.6+（支持原生
--env-file）
工作流
复制此清单并跟踪进度：
Task Progress:
- [ ] Step 1: Identify trend type (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the analysis script
- [ ] Step 5: Summarize findings
第 1 步：确定趋势类型
根据研究需求选择合适的 Actor：
| 用户需求 | Actor ID | 最适用场景 |
|---|---|---|
| 搜索趋势 | apify/google-trends-scraper | Google Trends 数据 |
| 追踪话题标签 | apify/instagram-hashtag-scraper | 话题标签内容 |
| 话题标签指标 | apify/instagram-hashtag-stats | 表现数据 |
| 视觉趋势 | apify/instagram-post-scraper | 帖子分析 |
| 发现热门趋势 | apify/instagram-search-scraper | 搜索趋势 |
| 全面追踪 | apify/instagram-scraper | 完整数据 |
| 基于 API 的趋势 | apify/instagram-api-scraper | API 访问 |
| 互动趋势 | apify/export-instagram-comments-posts | 评论追踪 |
| 产品趋势 | apify/facebook-marketplace-scraper | Marketplace 数据 |
| 视觉分析 | apify/facebook-photos-scraper | 照片趋势 |
| 社群趋势 | apify/facebook-groups-scraper | 群组监控 |
| YouTube Shorts | streamers/youtube-shorts-scraper | 短视频趋势 |
| YouTube 话题标签 | streamers/youtube-video-scraper-by-hashtag | 话题标签视频 |
| TikTok 话题标签 | clockworks/tiktok-hashtag-scraper | 话题标签内容 |
| 热门音效 | clockworks/tiktok-sound-scraper | 音频趋势 |
| TikTok 广告 | clockworks/tiktok-ads-scraper | 广告趋势 |
| 发现页 | clockworks/tiktok-discover-scraper | 发现页趋势 |
| 探索趋势 | clockworks/tiktok-explore-scraper | 探索内容 |
| 热门内容 | clockworks/tiktok-trends-scraper | 爆款内容 |
第 2 步：获取 Actor 架构
获取 Actor 的输入架构和详细信息：
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/fetch_actor_details.js --actor "ACTOR_ID"
将 ACTOR_ID 替换为选定的 Actor（例如，apify/google-trends-scraper）。
返回内容包括：
- Actor 信息（标题、描述、URL、类别、统计数据、评分）
- README 摘要
- 输入架构（必需和可选参数）
第 3 步：询问用户偏好
简单查询时跳过此步骤（例如，“Nike 的粉丝数是多少？”、“帮我在布拉格找 5 家咖啡馆”）——直接使用快速回答模式并前往第 4 步。
对于较大的抓取任务，询问：
- 输出格式：
- 快速回答 - 在聊天中显示少量结果（不保存文件）
- CSV - 导出所有字段的完整数据
- JSON - 以 JSON 格式完整导出
- 结果数量：根据使用场景的性质确定
成本安全：始终在 Actor 输入中设置合理的结果上限（例如，maxResults、resultsLimit、maxCrawledPages 或输入架构中的等效字段）。除非用户明确要求更多，否则默认设置为 100 条结果。在运行大型抓取任务（1000 条及以上结果）之前提醒用户，因为这会消耗更多 Apify 点数。
第 4 步：运行脚本
快速回答（在聊天中显示，不生成文件）：
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT'
CSV：
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/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 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
--format json
第 5 步：总结发现
完成后，报告：
- 找到的结果数量
- 文件位置和名称
- 关键趋势洞察
- 建议的后续步骤（深入分析、内容机会）
错误处理
APIFY_TOKEN not found - 请用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env 文件
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 - 减少输入规模或增加 --timeout