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Category: Data & AnalyticsAPI key required

皮皮虾数据助手 | 用户 / 段子 / 视频 / 评论

皮皮虾(Pipixia)内容数据查询 skill,通过 MaxHub API 查询作品详情、统计、评论、首页流、搜索、热搜、话题和用户相关内容。适合内容研究、互动分析、热点追踪和素材筛选。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

personAuthor: user_2a9d366chubcommunity

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。

皮皮虾 数据助手

1. 简介

皮皮虾(Pipixia)内容数据查询 skill,通过 MaxHub API 查询作品详情、统计、评论、首页流、搜索、热搜、话题和用户相关内容。适合内容研究、互动分析、热点追踪和素材筛选。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

2. 详细功能

帖子内容

  • 通过帖子标识直查帖子详情,含标题、正文、视频、图片与作者归属
  • 拉取帖子统计数据,覆盖播放、点赞、评论、转发等核心互动指标
  • 拉取帖子评论列表,作为段子真实共鸣度与槽点的一手参考

Feed 流双链路

  • 拉取综合首页推荐 Feed,聚合平台主推的搞笑短视频与图文段子
  • 拉取短剧专区 Feed,单独定位短剧内容池并跟踪短剧赛道的爆款节奏
  • 双链路可并行采集,互不干扰,适配「全站热门 + 垂类专区」的双视角分析

搜索与热搜

  • 提供关键词综合搜索,按主题、品牌或人物聚合相关帖子内容
  • 拉取热搜词列表,识别平台当前正在升温的关键词与流行梗
  • 拉取热搜榜单与单个榜单的详情内容,定位结构化的官方热点排序
  • 串联热搜词或榜单标题 → 搜索 → 帖子详情,复刻完整热点追溯链路

Hashtag 深挖

  • 拉取话题详情,含话题简介、累计内容数与基础热度指标
  • 按话题拉取相关帖子列表,并支持按热门或最新排序观察话题结构
  • 串联话题 → 帖子 → 评论,输出某个话题的完整内容生态切片

短链工具

  • 将原始内容 URL 转换为平台风格的分享短链,便于在外部场景中传播
  • 输出可直接复制粘贴的分享文本,加速运营素材与对外引流的整理
  • 与帖子详情查询配合,形成「站内采集 → 站外分享」的闭环工作流

用户画像

  • 查询用户资料,覆盖昵称、头像、简介、粉丝量与基础认证信息
  • 拉取用户作品列表,按时间线观察其内容产出节奏与代表作
  • 拉取用户的粉丝与关注列表,用于受众构成与圈层互动分析

写入接口隔离

  • 提供单一标记为写入操作的浏览量上报接口,与所有只读查询严格隔离
  • 调用前强制要求用户对参数进行明确确认,杜绝误触发的副作用
  • 对该接口约束更严格的失败重试规则,避免重复写入造成的异常增长

账号余额查询

  • 查询 MaxHub API 账号剩余额度,支持 x-api-keyAuthorization: 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:

  1. 数据来源:本 skill 通过第三方数据服务(MaxHub API)获取 皮皮虾(Pipixia) 数据,该服务未获得 皮皮虾(Pipixia) 官方授权。本项目对数据获取的合法性不作任何保证。
  2. 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 皮皮虾(Pipixia) 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。
  3. 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。
  4. 平台风险:皮皮虾可能对未授权数据访问采取封号、限制 API 调用等法律行动。
  5. 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)

  1. 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。
  2. UGC 隐私:拉回的 评论 / 段子 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。
  3. 凭证保护:建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key。
  4. 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 / 皮皮虾(Pipixia) 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

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)

  1. 加载 references/recipes/_index.md,扫 trigger_keywords
  2. 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)
  3. 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?"
  4. 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)

  1. references/atoms/_index.md,按 chain_role 列定位起点(starter)和终点(terminal
  2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点;不到必要不用 ⭐ 条件 端点
  3. 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
  4. 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)

  1. 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
  2. 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
  3. 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 | |------|------| | 🚫 禁止臆造路径 | 仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点,不得自行拼接、改版本号、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_pipixia-pro.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。

完整法律条款:请参阅 数据使用政策合规审查清单

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): / ok / / 好的 / 可以 / 嗯嗯 / / 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_pipixia-pro.txt"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"pipixia-pro","event":"first_time_confirmation","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$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: truerequires_user_confirmation: true 标志 | 确认参数正确,了解操作不可撤销 |

命中风险时的处理流程

  1. 显示对应类别的定向风险提醒(完整模板见 COMPLIANCE_GATE.md §3.3)
  2. 等待用户明确确认(同 0.3 规则)
  3. 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":"pipixia-pro","event":"risk_reminder","risk_type":"<matched_category>","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
  1. 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查看法律条款法律条款 时:

  1. 读取并显示 DATA_USAGE_POLICY.md 的完整内容
  2. 记录审计日志:
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"pipixia-pro","event":"legal_review","legal_version":"1.0.0","status":"completed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
  1. 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 | |---------|---------|---------| | 查帖子 / 评论 / Feed / 搜索 / Hashtag / 短链 | references/post.md | 帖子详情、统计、评论、Home Feed、短剧 Feed、搜索、热搜词、热搜榜、Hashtag、短链、view_count 写入(12 端点) | | 查用户 / 作品 / 粉丝 / 关注 | references/user.md | 用户资料、作品列表、粉丝、关注(4 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 | 18 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)
  • 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":"pipixia-pro","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 | |---------|------|-------| | Feed → 帖子详情 → 评论 | fetch_home_feedfetch_post_detailfetch_post_comment_list | cell_id 复用 | | 帖子 → 统计数据 | fetch_post_detailfetch_post_statistics | cell_id 复用 | | 关键词 → 搜索 → 详情 | fetch_searchfetch_post_detail | keywordcell_id | | 热搜词 → 搜索 → 详情 | fetch_hot_search_wordsfetch_searchfetch_post_detail | 热词 → keywordcell_id | | 热搜榜 → 榜详情 | fetch_hot_search_board_listfetch_hot_search_board_detail | block_type 接力 | | Hashtag → 帖列表 → 详情 | fetch_hashtag_detailfetch_hashtag_post_listfetch_post_detail | hashtag_idcell_id | | 用户 → 作品 → 粉丝 / 关注 | fetch_user_infofetch_user_post_list + fetch_user_follower_list + fetch_user_following_list | user_id 复用 | | 短剧专区 → 详情 | fetch_home_short_drama_feedfetch_post_detail | cell_id 接力 |

防臆造自检清单(强制前置步骤)

收到 404 时(A)

  1. 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
  2. Method 比对 → 不等 STOP
  3. 参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
  4. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
  5. 全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时(B)

  1. 参数名严格比对(cell_id / hashtag_id / user_id / keyword / block_type 不可混用)
  2. 必填项齐全
  3. 类型与格式严格匹配(pattern / enum)
  4. 传参方式正确(query vs body)
  5. 没有 IN 表外的臆造参数
  6. 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 pipixia-pro | | 用户问"版本是多少" | 当前版本 v4.0.0,访问 https://skillhub.cn/skills/pipixia-pro | | 多端点连续 410 | skillhub upgrade pipixia-pro --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 "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" \|\| echo "missing" | | 查帖子详情 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/fetch_post_detail?cell_id=xxx" | | 查 Home Feed | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/fetch_home_feed" | | 查热搜榜列表 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/fetch_hot_search_board_list" | | 查用户作品 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/fetch_user_post_list?user_id=xxx" | | 检查 SKILL 更新 | skillhub info pipixia-pro |

📌 端到端使用示例(agent 快速上手)

用户输入:「帮我看 皮皮虾某个 cell_id 作品的详情」

Agent 执行步骤

  1. 匹配 recipe:读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
  2. 加载 recipe 详情:读 references/recipes/<domain>.md 中对应段落,拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
  3. 路径校验:对每个 atom 的 endpoint_id,grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
  4. risk: low 的端点直接调用,risk: medium+ 先与用户确认
  5. 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
  6. 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
  7. 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:段子创作者寻找爆款选题

  • 角色:搞笑内容创作者
  • 需求:从皮皮虾 Home Feed 与热搜榜中识别近期爆款段子结构
  • 使用方式fetch_home_feed + fetch_hot_search_board_list 拉热门 → fetch_hot_search_board_detail 取榜内贴 → 链式调 fetch_post_detail + fetch_post_statistics 提取互动指标
  • 预期收益:高效复用爆款叙事结构,提升单条作品互动率 2 倍以上

场景二:短视频团队挖掘选题与素材

  • 角色:短视频内容运营
  • 需求:从皮皮虾搜索 + Hashtag 中批量采集垂类素材
  • 使用方式fetch_hashtag_detailfetch_hashtag_post_list(sort_type=hot)→ 批量取 cell_idfetch_post_detail 提取标题 + 视频结构
  • 预期收益:构建分类素材库,加速二创短视频生产流水线

场景三:用户画像分析师研究皮皮虾达人

  • 角色:MCN 数据研究员
  • 需求:分析皮皮虾达人的内容产出节奏与粉丝黏性
  • 使用方式fetch_user_infofetch_user_post_list 拉作品 → fetch_user_follower_list 拉粉丝构成
  • 预期收益:识别真实活跃达人,过滤刷量账号,输入达人合作决策

场景四:舆情研究员监测搞笑赛道热点

  • 角色:内容生态研究员
  • 需求:周期性监测皮皮虾热搜词与热搜榜,识别新兴梗与话题
  • 使用方式fetch_hot_search_words + fetch_hot_search_board_list 定时拉取 → 关键词进入 fetch_searchfetch_post_detail 验证内容形态
  • 预期收益:搞笑赛道的趋势日报输出,输入内容选题与广告投放节奏

6. 项目架构

目录结构

maxhub-pipixia/
├── 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        # 18 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)
    ├── post.md                         # 帖子域:详情/统计/评论/Feed/搜索/Hashtag/短链/写入(12 端点)
    ├── user.md                         # 用户域:资料/作品/粉丝/关注(4 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 请求,参数通过 query string 传递 | | 数据接口 | MaxHub API | https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/*,通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权 | | 路径校验 | YAML 硬白名单 | endpoints_whitelist.yaml 提供 18 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)+ 写入端点重试规则 | | 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 | |------|--------|---------------| | 帖子(Post) | 13 | post.md | | 用户(User) | 4 | user.md | | 合计 | 18 | — |

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(cell_id / hashtag_id / user_id / keyword / block_type)+ 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)+ 写入端点重试规则