关于 apify-trend-analysis
这项技能通过 Apify Actors 研究并追踪搜索及社交平台上的公开趋势，适合分析人员按需求选择 Actor、导出数据并总结发现，同时说明采集限制。
主要功能
- 01按趋势类型选择 Actor
- 02运行前检查输入架构
- 03输出快速结果、CSV 或 JSON
- 04总结趋势发现及后续方向
- 05提供运行限制与数据安全指引
适用场景
- 01比较不同地区的搜索热度
- 02追踪公开标签和热门音频
- 03分析特定时间范围的内容趋势
MCP 相关
它通过获准的连接器或 Console 检查 Apify Actor 架构；内置运行脚本则直接调用 Apify REST API。
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.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。
前提条件
开始任何付费运行前，请确认前提条件。
.env文件中包含APIFY_TOKEN- Node.js 20.6+（支持原生
--env-file） - 已获准使用 Apify 连接器或 Console 访问权限，以检查所选 Actor 及其架构；随附的运行器直接使用 REST。
- 将
.env保持为未跟踪且私有；在本地配置令牌，不要将其粘贴到聊天中或命令参数里。
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 via an approved connector or Console
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the analysis script
- [ ] Step 5: Summarize findings
步骤 1：确定趋势类型
根据研究需求选择合适的 Actor：
| 用户需求 | Actor ID | 最适用于 |
|---|---|---|
| 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 | 成效统计 |
| 视觉趋势 | apify/instagram-post-scraper | 帖子分析 |
| 趋势发现 | 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 |
| 热门音频 | clockworks/tiktok-sound-scraper | 音频趋势 |
| TikTok 广告 | clockworks/tiktok-ads-scraper | 广告趋势 |
| 发现页面 | 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 | 病毒式传播内容 |
步骤 2：获取 Actor 架构
使用当前会话中可用且经过身份验证的 Apify 连接器，或通过其 Console 页面，检查当前 Actor 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 请求头参数传递。请将 Actor 表中的条目视为待发现的候选项，而非已确认可用或架构已确认的工具。
此步骤会返回：
- 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：
- 快速回答 - 在聊天中显示少量结果（不保存文件）
- CSV - 有界导出，包含返回字段的并集
- JSON - 以 JSON 格式有界导出
- 结果数量：根据使用场景的性质确定
步骤 4：运行脚本
快速回答（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：
- 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
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 拼写
Run FAILED - 请用户查看错误输出中的 Apify Console 链接
Timeout - 本地超时不会中止远程运行。重试前，请在 Console 中检查输出的运行 ID，以免重复收费。
运行边界
启动前，根据用户请求确认所选 Actor、获授权的公开数据范围、当前输入架构、结果上限和价格。遵守数据源条款和访问控制；不要收集私人群组数据或不必要的个人联系信息。先从 Actor 支持的较小输入上限开始。--max-items 仅限制下载的输出（默认值为 1000），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。请在命令占位符中解析已安装的技能目录。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；分享前尽量精简或删除个人字段。
适用场景
用于比较特定时间范围和地区内的搜索热度、公开话题标签、声音或内容。请将标准化趋势指数与绝对受众人数或销售数量区分开来；注明采集日期、样本偏差和平台覆盖范围。
限制
- 仅当任务明确符合上述范围时，才使用此技能。
- 不要将输出视为针对特定环境的验证、测试或专家审查的替代品。
- 如果缺少必要的输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并要求澄清。