Scan to join WeChat group⛔ 合规硬前置指令（HARD PREREQUISITE — Agent 不得跳过）
在执行任何 API 调用、读取 reference 文件、匹配 recipe 之前，Agent 必须先完成 §基础使用 Step 0 的合规检查。
- 禁止绕过 Step 0 直接进入 Step 1（检查 API Key）或更后续步骤
- 禁止以"用户已多次使用"为由跳过首次闸门或风险检测
- 禁止将 Step 0 的合规检查视为可选步骤
- 若 Step 0 未通过（首次确认缺失、用户拒绝、风险检测未确认），立即停止，不执行任何后续操作
违反此指令将导致法律合规风险，Agent 必须严格执行。
Lemon8 数据助手
1. 简介
Lemon8 内容与用户公开数据分析 skill，通过 MaxHub API 查询笔记/帖子详情、评论、用户资料、搜索与推荐内容。适合生活方式内容研究、种草笔记分析、创作者画像、话题趋势和竞品监控。默认 read-only；agent 应从 recipes/_index.md 匹配用户意图，再按 recipe 详情传递 post_id/user_id/keyword 等参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。
2. 详细功能
笔记内容
- 通过笔记 ID 直查笔记详情，含标题、正文、配图、视频、作者与互动数据
- 拉取笔记下的真实评论列表，作为种草反馈与用户口碑分析的一手样本
- 串联笔记 → 作者 → 同主题笔记，搭建从单条爆款到选题面的完整还原链路
用户档案
- 查询用户资料，覆盖头像、昵称、简介、粉丝量、互动量等基础画像维度
- 拉取用户的粉丝列表与关注列表，用于受众结构分析与达人圈层洞察
- 适配从笔记作者反查用户、从话题热门贴反查 KOC 的多种倒排链路
Discover 发现
- 拉取 Discover 入口的 Banner 轮播位，捕捉平台官方主推的热门话题与活动
- 拉取 Discover Tab 列表，呈现平台运营分类下的推荐笔记与精选内容
- 拉取 Discover Information Tabs 信息分区，细颗粒度切入垂类内容入口
搜索与热搜
- 提供综合搜索能力，单次查询可同时返回笔记、用户与话题等多类目结果
- 拉取实时热搜词列表，识别平台当前正在升温的关键词与趋势
- 串联热搜词 → 搜索 → 笔记详情，复刻真实用户从发现到深度阅读的路径
话题深度追踪
- 拉取话题信息，含话题简介、参与人数、累计互动等顶层指标
- 按话题获取参与笔记列表，并支持按热门或最新排序拆解话题贡献结构
- 跟踪同一话题在不同时间窗内的内容增长，识别快速爆发的细分赛道
分享文本解析
- 单条解析分享文本中的用户身份，将站外分享口令一键还原为可查询的标识
- 单条解析分享文本中的笔记身份，把分享链接打通到笔记详情查询链路
- 提供批量解析接口，支持单次提交多条分享文本一次性回收解析结果，提升大批量任务效率
账号余额查询
- 查询 MaxHub API 账号剩余额度，支持
x-api-key或Authorization: Bearer两种认证方式 - 频率限制：最快每 3 秒调用一次
- 接口路径：
GET /api/maxhub/balance
⚖️ 法律免责与合规声明
使用本 skill 即表示您确认已阅读并同意以下条款：
- 数据来源：本 skill 通过第三方数据服务（MaxHub API）获取 Lemon8（字节跳动旗下） 数据，该服务未获得 Lemon8（字节跳动旗下） 官方授权。本项目对数据获取的合法性不作任何保证。
- 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / CCPA 等）及 Lemon8（字节跳动旗下） 服务条款（ToS）。因使用本 skill 产生的任何法律后果由使用方自行承担。
- 禁止用途：严禁将本 skill 用于违反法律的行为，包括但不限于：侵犯个人信息权、不正当竞争、刷量操控、批量爬取用户数据等。
- 平台风险：Lemon8（字节跳动旗下）可能对未授权数据访问采取封号、内容下架等法律行动。
- 完整政策：详细数据使用政策请参阅 DATA_USAGE_POLICY.md。
📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）
- 第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接等参数都会通过 HTTPS 发送到
https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。- UGC 隐私：拉回的 评论 / 笔记 等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。
- 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key。
- 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / Lemon8（字节跳动旗下） ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。
3. 一键安装
鉴权
获取 API Key
请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。
配置 API Key
方案 1：OpenClaw 配置
将 MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：
{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }
方案 2：终端环境变量
export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."
依赖安装
本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。
环境变量配置
| 环境变量 | 说明 | 是否必填 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| MAXHUB_API_KEY | MaxHub 数据 API Key | 是 | MaxHub 控制台 |
4. 使用指南
🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）
此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。
1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）
| 步骤 | 何时读 | 加载文件 | 估算 token |
|------|-------|---------|-----------|
| ① 永远先读 | 接到任何请求时 | SKILL.md §0.1（不支持清单）+ §4（本节） | ~1K |
| ② 选择 recipe | 用户语义清晰时 | references/recipes/_index.md（仅索引） | ~1.5K |
| ③ 加载 recipe 详情 | 匹配到具体 recipe 时 | references/recipes/<domain>.md 的对应段落 | ~500/段 |
| ④ 加载端点详情 | 自定义链路或参数不明时 | references/<domain>.md 单文件 | ~3K |
| ⑤ 路径白名单校验 | 调用前 | grep '<endpoint_id>' references/endpoints_whitelist.yaml（禁止整体读） | ~50 行 |
| ⑥ 跨端点字段路由 | 链式调用时 | references/param-mappings.md § 字段流字典 | ~1K |
2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）
- 加载
references/recipes/_index.md，扫trigger_keywords列 - 最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
- 平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
- 无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）
3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）
- 读
references/atoms/_index.md，按chain_role列定位起点（starter）和终点（terminal） - 优先用
⭐⭐⭐ 首选标记的端点；不到必要不用⭐ 条件端点 - 字段流（上游 OUT → 下游 IN）由
param-mappings.md § 字段流字典决定，禁止自行猜 json_path - 链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe
4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）
| 端点 risk | 必做自检 | 步骤数 |
|----------|---------|-------|
| risk: low | ① 路径在 endpoints_whitelist.yaml | 1 步 |
| risk: medium | ① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认 | 4 步 |
| risk: high | 4 步 + 显式向用户确认参数与意图 | 5 步 |
| risk: critical（restricted） | 6 步高风险确认流程（详见 §高风险能力清单） | 6 步 |
旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。
low端点（占绝大多数）只校验路径即可。
5️⃣ 错误处理快速决策
| 现象 | 行动 | 重试 |
|------|------|------|
| 404 / 410 | §3.1(A) 5 步防臆造自检 → 通过才 STOP；禁止自改路径段重试 | 0 |
| 400 / 422 | §3.1(B) 6 步防参数臆造自检 → 通过才修参重试 | ≤1 |
| 401 / 402 / 403 | STOP，告知用户去 https://www.aconfig.cn 处理 | 0 |
| 429 | 读 Retry-After 退避；无该头时指数退避+jitter | ≤2 |
| 5xx | 等 3 秒重试 → 仍失败走端点级"降级/替换" | 1 |
| HTTP 200 + code != 0 | 读 message_zh 报告用户；不重试（业务错误重试无用） | 0 |
6️⃣ 输出契约（与用户对话时）
- 数据来源声明：每次输出明确告知数据来自
https://www.aconfig.cn三方接口 - 缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
- 不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟
核心约束（强制遵守）
| 规则 | 说明 |
|------|------|
| 🔒 只读 | 本技能仅用于数据查询和分析，不执行写入 / 账户操作 |
| 🚫 禁止臆造路径 | 仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点，不得自行拼接、改 app/web 段、加路径段 |
| 📋 数据流向第三方 | 所有请求发送至 https://www.aconfig.cn，请使用独立测试账号并定期轮换 API Key |
| 🔑 凭证保护 | 不暴露 API Key、Cookie、Token 至日志或对话 |
基础使用（5 步完成调用）
Step 0 — 合规硬前置检查（不可跳过 · 不可绕过）
⛔ 本步骤为硬前置：未通过则禁止执行 Step 1 及后续任何 API 调用。 本步骤自包含，不依赖任何外部文件即可完成基础合规检查。详细框架可参阅 COMPLIANCE_GATE.md，完整风险规则见 risk_rules.yaml。
0.0 缺失即停检查：
检查合规确认状态文件是否存在。若不存在，立即停止后续操作，直接进入 0.2 首次闸门流程。
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
STATE_FILE="$COMPLIANCE_DIR/confirmed_lemon8.txt"
if [ -f "$STATE_FILE" ]; then cat "$STATE_FILE"; else echo "NOT_FOUND"; fi
0.1 读取并校验确认状态：
- 返回
NOT_FOUND→ 进入 0.2 首次闸门 - 返回的
legal_version低于1.0.0→ 法律内容已更新，重新进入 0.2 首次闸门 - 返回的
legal_version等于1.0.0→ 已确认，跳到 0.5 风险检测
0.2 首次使用合规闸门（仅首次触发）：
向用户显示以下完整合规提醒（本内容自包含，无需读取外部文件）：
⚠️ 法律合规提醒
本 skill 通过第三方数据聚合服务（MaxHub API）获取数据，非平台官方 API。
数据来源声明：
- 本项目不持有、不存储、不控制任何平台数据
- 所有数据请求经 MaxHub API（
https://www.aconfig.cn）中转至各平台- MaxHub API 的数据获取方式未获得各平台官方授权
合法使用场景：公开数据分析、竞品研究、内容创作辅助、学术研究、自动化测试
禁止使用场景：
- 电信诈骗相关活动（《反电信网络诈骗法》）
- 侵犯他人通信自由和通信秘密（《宪法》第40条）
- 规避实名身份验证（《网络安全法》第24条）
- 代发私信或消息
- 收集、存储未公开的个人信息（联系方式、位置、社交关系）
- 使用他人登录凭证（cookie/token）访问非本人数据
已移除的高风险能力：刷量操控、反爬绕过、会话伪造、批量提取、私信、登录加密等端点已从代码中完全移除。
输入 "同意" 确认已阅读并遵守以上条款，或输入 /legal 查看完整法律条款。
0.3 确认验证规则：
- ✅ 接受（明确肯定）：
同意/确认/我已阅读并同意/我同意/确认同意 - ❌ 拒绝（模糊回应，需提示用户使用明确措辞）：
嗯/ok/行/好的/可以/嗯嗯/好/yes - 模糊回应提示："请使用明确措辞确认（如输入'同意'），以确保您已阅读并理解合规条款。"
- 用户拒绝或未确认时：立即停止，不执行 Step 1 及后续任何步骤。即使用户再次要求执行操作，也必须先完成合规确认。
0.4 确认通过后，写入状态并记录审计日志：
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo "legal_version=1.0.0 confirmed_at=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)" > "$COMPLIANCE_DIR/confirmed_lemon8.txt"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"lemon8","event":"first_time_confirmation","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
0.5 风险检测（每次用户请求都执行）：
对照以下核心风险规则（完整规则见 risk_rules.yaml）检查用户请求：
| 风险类别 | 关键词（命中即触发提醒） | 定向提醒要点 |
|---------|----------------------|------------|
| cookie_usage | cookie / session / 登录凭证 / token / 凭证 / 登录态 | 确认使用本人账号凭证，不使用他人 cookie/session |
| batch_operation | 批量 / 全部 / 所有 / 循环 / 批次 / 大规模 / 全量 / 遍历 | 遵循最小必要原则，不用于刷量/批量注册 |
| personal_data | 粉丝列表 / 关注列表 / 用户画像 / 联系方式 / 社交关系 / 手机号 / 邮箱 / 粉丝画像 / 受众画像 / 个人信息 / 隐私数据 | 遵循《个人信息保护法》最小必要原则，不存储不传播 |
| write_operation | 端点白名单中 write_operation: true 或 requires_user_confirmation: true 标志 | 确认参数正确，了解操作不可撤销 |
| cross_border | 当前 skill 属于境外平台（instagram/tiktok/linkedin/twitter/reddit/youtube/threads/lemon8）时自动触发 | 遵守《数据安全法》第31条和《个人信息保护法》第38条 |
命中风险时的处理流程：
- 显示对应类别的定向风险提醒（完整模板见 COMPLIANCE_GATE.md §3.3）
- 等待用户明确确认（同 0.3 规则）
- 确认后记录审计日志再继续：
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"lemon8","event":"risk_reminder","risk_type":"<matched_category>","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
- 用户拒绝或未确认时：停止，不执行后续操作
0.6 /legal 命令处理（用户随时可触发）：
当用户输入 /legal、查看法律条款 或 法律条款 时：
- 读取并显示 DATA_USAGE_POLICY.md 的完整内容
- 记录审计日志：
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"lemon8","event":"legal_review","legal_version":"1.0.0","status":"completed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
- 显示完毕后，根据当前是否已通过首次闸门决定下一步：
- 未通过首次闸门 → 返回 0.2 继续等待用户确认
- 已通过首次闸门 → 询问用户是否继续之前的操作
Step 1 — 检查 API Key
[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"
若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY。
Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference
按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：
| 用户目标 | 加载文件 | 覆盖范围 |
|---------|---------|---------|
| 查笔记 / 评论 / Discover / 搜索 / 话题 / 解析 item | references/content.md | 笔记详情、评论、Discover、热搜、话题、综合搜索、share_text 解析 item_id（11 端点） |
| 查用户 / 粉丝 / 关注 / 解析 user | references/user.md | 用户资料、粉丝、关注、share_text 解析 user_id（5 端点） |
| 跨端点参数查询 / 字段流追溯 | references/param-mappings.md | 全局红线 + 端点路由 + 字段流字典 + 错误处理总览 |
| 路径白名单硬校验 | references/endpoints_whitelist.yaml | 17 个端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议 |
| SKILL 版本检查与升级 | references/update.md | SkillHub 更新 |
Step 3 — 构建最小调用计划
- ✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
- ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用
🔍 运行时合规自检（构建调用计划时必须逐项确认）：
| # | 检查项 | 通过条件 | 不通过处理 |
|---|--------|---------|-----------|
| C1 | 意图合法性 | 用户请求属于合法场景（公开数据分析/竞品研究/内容创作辅助/学术研究/自动化测试） | STOP，告知用户该用途不在合法范围内 |
| C2 | 参数来源 | 所有 ID/关键词/链接来自用户本人提供或公开可见内容 | STOP，要求用户说明数据来源 |
| C3 | 无他人凭证 | 请求不涉及使用他人 cookie/session/token | STOP，要求使用本人账号凭证 |
| C4 | 最小必要 | 请求范围已限定在最小必要数据，非批量/全量采集 | STOP，要求用户明确缩小范围 |
| C5 | 端点合规 | 目标端点在 endpoints_whitelist.yaml 中且未被移除 | STOP，告知该端点不可用 |
任一项不通过即停止，不进入执行步骤。已通过 Step 0.5 风险确认的请求无需重复 C4。
Step 4 — 执行并验证
- 调用前比对
endpoints_whitelist.yaml完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认） - 收到 404 → 必须先做防路径臆造自检（5 步）
- 收到 400 / 422 → 必须先做防参数臆造自检（6 步），重点检查
fetch_post_comment_list的三件套必传 - 收到 业务 code != 0 → 读
message_zh报告用户，不重试
📦 返回数据合规检查（收到响应后必须执行）：
| # | 检查项 | 处理方式 |
|---|--------|---------|
| R1 | 个人信息脱敏 | 响应包含手机号/邮箱/身份证等 PII 时，仅展示必要字段，其余脱敏 |
| R2 | UGC 内容处理 | 响应包含评论/弹幕/动态等 UGC 时，提醒用户不用于未授权商业用途 |
| R3 | 隐私数据保护 | 响应包含他人联系方式/位置/社交关系时，不写入持久化存储 |
| R4 | 数据量控制 | 响应数据量 >100 条时，提醒用户遵循最小必要原则，建议分页 |
| R5 | 审计日志 | 每次成功调用后记录审计日志到 $HOME/.maxhub-skills/.compliance/audit_log.jsonl，event 为 api_call |
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"lemon8","event":"api_call","endpoint":"<endpoint_id>","legal_version":"1.0.0","status":"success"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
R1-R4 为数据处理红线，违反即构成合规风险。R5 为审计要求，每次调用必须记录。
高级使用
链式调用图谱（Chain Recipes）
| 用户场景 | 链路 | 字段流 |
|---------|------|-------|
| 分享 URL → 笔记详情 → 评论 | get_item_id → fetch_post_detail → fetch_post_comment_list | share_text → item_id → group_id+item_id+media_id |
| 分享 URL → 用户主页 | get_user_id → fetch_user_profile | share_text → user_id |
| 用户 → 粉丝 / 关注 | fetch_user_profile → fetch_user_follower_list + fetch_user_following_list | user_id 复用 |
| 关键词 → 搜索 → 笔记详情 | fetch_search → fetch_post_detail | query → item_id |
| 热搜 → 搜索 → 详情 | fetch_hot_search_keywords → fetch_search → fetch_post_detail | 热词 → query → item_id |
| 话题 → 帖子列表 | fetch_topic_info → fetch_topic_post_list | forum_id → hashtag_name |
防臆造自检清单（强制前置步骤）
收到 404 时（A）：
- 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
- 参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
- 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
- 全通过才判定"上游资源不存在"
收到 400 / 422 时（B）：
- 参数名严格比对（
item_id/group_id/media_id/forum_id/hashtag_name不可混用） - 必填项齐全（
fetch_post_comment_list必须三件套；fetch_topic_post_list必须category + category_parameter + hashtag_name） - 类型与格式严格匹配（pattern / enum）
- 传参方式正确（GET 用 query / POST 用 body）
- 没有 IN 表外的臆造参数
- 全通过才按
message_zh排查
SKILL 版本更新
| 触发条件 | 推荐操作 |
|---------|---------|
| 合法路径持续 404 / 410 | skillhub upgrade lemon8 |
| 用户问"版本是多少" | 当前版本 v4.0.0，访问 https://skillhub.cn/skills/lemon8 |
| 多端点连续 410 | skillhub upgrade lemon8 --force |
| 401 / 402 / 403 | 不是版本问题，去 https://www.aconfig.cn 处理 |
常用命令速查表
| 场景 | 命令 |
|---|---|
| 查 API Key | [ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" \|\| echo "missing" |
| 解析分享 URL → user_id | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/lemon8/app/get_user_id?share_text=..." |
| 查笔记详情 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/lemon8/app/fetch_post_detail?item_id=xxx" |
| 查用户资料 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/lemon8/app/fetch_user_profile?user_id=xxx" |
| 综合搜索 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/lemon8/app/fetch_search?query=skincare" |
| 检查 SKILL 更新 | skillhub info lemon8 |
📌 端到端使用示例（agent 快速上手）
用户输入：「帮我看 Lemon8 上某个用户的 post」
Agent 执行步骤：
- 匹配 recipe：读
references/recipes/_index.md→ 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe - 加载 recipe 详情：读
references/recipes/<domain>.md中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output - 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，
grep一下endpoints_whitelist.yaml确认存在 - risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
- 链式传递：上游响应的 json_path 字段（如
$.data.bvid）按 recipe 的extract列绑定为变量，传给下游端点 - 错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
- 输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"
反例（agent 不要这么做）：
- ❌ 全文加载
endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文） - ❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
- ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
- ❌ 链式调用时忽略 recipe 的
extract列，自己猜 json_path
5. 使用场景
场景一：海外种草研究员监测美妆赛道
- 角色：跨境美妆品牌内容研究员
- 需求：监测 Lemon8 上美妆 / 护肤关键词的笔记结构与互动表现
- 使用方式：
fetch_hot_search_keywords取热搜词 →fetch_search拉笔记列表 → 链式调fetch_post_detail+fetch_post_comment_list提取笔记 + 真实评论 - 预期收益：完整还原 Lemon8 用户对美妆话题的真实表达，反哺品牌内容创作
场景二：海外内容运营批量挖掘 KOC
- 角色：跨境品牌运营
- 需求：从 Lemon8 话题 + 综合搜索中识别中腰部 KOC 并构建联系名单
- 预期收益：批量构建 KOC 名单，相比手动查找效率提升 8 倍以上
场景三：话题趋势分析师追踪 Lemon8 hashtag
- 角色：海外内容趋势分析
- 需求：跟踪某个 Lemon8 话题的内容增长 + 头部贴 + 互动趋势
- 使用方式：
fetch_topic_info（forum_id）→fetch_topic_post_list（hashtag_name + sort_type=hot）→ 取item_id链式调fetch_post_detail - 预期收益：话题层级的可量化趋势数据，识别快速增长的细分领域
场景四：跨境品牌竞调 Lemon8 内容生态
- 角色：跨境市场分析
- 需求：分析竞品在 Lemon8 上的笔记数、互动表现与目标受众分布
- 使用方式：
fetch_search（品牌名）→ 批量笔记取user_id→fetch_user_profile+fetch_user_follower_list拉受众画像 - 预期收益：构建竞品在 Lemon8 上的完整内容生态画像，输入投放与产品决策
6. 项目架构
目录结构
maxhub-lemon8/
├── SKILL.md # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md # 英文项目说明
├── README_CN.md # 中文项目说明
├── _meta.json # 版本元信息（version: 4.0.0）
└── references/
├── endpoints_whitelist.yaml # 17 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
├── param-mappings.md # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理）
├── content.md # 内容域：笔记/评论/Discover/搜索/话题/share_text 解析（11 端点）
├── user.md # 用户域：资料/粉丝/关注/share_text 解析（5 端点）
└── update.md # SKILL 更新机制（SkillHub）
技术栈
| 组件 | 技术 | 说明 |
|------|------|------|
| 调用方式 | curl + Bearer Token | HTTP GET / POST 请求，参数通过 query string 或 body 传递 |
| 数据接口 | MaxHub API | https://www.aconfig.cn/api/v1/lemon8/app/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权 |
| 路径校验 | YAML 硬白名单 | endpoints_whitelist.yaml 提供 17 端点的逐字符校验 + 4 步 Pre-call 协议 |
| 错误处理 | 决策表 + 自检清单 | HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检（A/B 双轨）+ 端点替换矩阵 |
| 输出格式 | JSON Standard MaxHub Response | {code, message, message_zh, data, cache_url} |
| 更新通道 | SkillHub | ⭐⭐⭐ SkillHub（腾讯云 CDN） |
API 覆盖范围
| 领域 | 端点数 | Reference 文件 |
|------|--------|---------------|
| 内容（Content） | 11 | content.md |
| 用户（User） | 5 | user.md |
| 合计 | 17 | — |
关键设计理念
- 防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
- 链式调用图谱：字段流字典（
user_id/item_id/group_id/media_id/forum_id/hashtag_name）+ Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动 - 错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ 端点替换矩阵