⛔ 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。

抖音数据助手

1. 简介

抖音（Douyin）数据查询与内容分析 skill，通过 MaxHub API 覆盖视频详情/高清链接、评论弹幕、用户主页/作品/粉丝、搜索、热榜、直播、创作者数据、内容指数与星图端点。适合短视频选题、账号画像、竞品分析和趋势监控。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

2. 详细功能

视频数据

查询抖音视频的完整详情，包含标题、封面、播放、点赞、评论、收藏、分享等核心指标
支持通过视频原始 ID、分享链接、短链接、二维码等多种入口快速定位视频
获取视频的无水印高清播放地址，便于素材归档与二次研究
批量查询多个视频的详情与统计数据，适合大规模选题对比与赛道扫描
拉取视频弹幕全量数据，复原视频实时互动氛围
浏览首页推荐流与单条视频的相关推荐，洞察平台分发逻辑
查询合集、短剧、音乐、话题的详情与对应作品列表
浏览知识、游戏、动漫、美食、音乐等垂直频道下的作品聚合

用户数据

查询抖音用户主页全量信息，包含昵称、签名、头像、地区、认证、粉丝数、获赞数等
支持通过抖音号、短 ID、加密 ID、UID 等多种用户标识互相转换与查询
批量查询多个用户的资料卡片，适合达人库扩量
拉取用户的粉丝列表与关注列表，构建关系图谱
拉取用户的发布作品、点赞作品、收藏夹与合辑视频

搜索能力

执行抖音综合搜索，一次返回视频、用户、话题、直播等混合结果
单独执行视频搜索、用户搜索、图片搜索、直播搜索、话题搜索
执行音乐搜索、经验搜索、讨论搜索、学校搜索与以图搜视频
获取搜索框联想词与话题挑战联想词，辅助关键词扩展

评论与弹幕

拉取视频一级评论列表，覆盖 App 端与 Web 端多入口
接力拉取每条评论下的二级回复，构建完整评论树
拉取视频的实时弹幕与历史弹幕全量数据

直播数据

查询用户直播间详情，包含主播信息、直播标题、封面、状态、在线人数
检测用户当前是否在直播以及关联的直播间标识
拉取直播间 IM 实时弹幕流与互动数据
完成直播间不同标识体系（webcast 标识与房间标识）之间的互转
拉取直播间送礼排行榜，识别核心粉丝与高价值用户
拉取直播间挂车商品列表、商品规格、优惠券、评价分与评价详情

热榜与趋势

拉取抖音综合热搜榜、直播热搜榜、音乐热搜榜、品牌热搜榜
浏览分类热榜、上升热榜、同城热榜、挑战热榜与总榜
查询活动日历的活动列表与单个活动详情
拉取热点话题的关联用户画像、评论词云与作品趋势
查询热门账号榜、账号粉丝画像、粉丝兴趣账号、粉丝兴趣话题、粉丝兴趣搜索
拉取视频总榜、低粉爆款榜、高播放榜、高点赞榜、高涨粉榜
查询话题榜、搜索榜、热词榜及其每个条目的详情
浏览城市列表与内容标签维度的热点分布

创作者后台

查询创作者活动列表与单个活动详情，了解平台扶持机会
浏览素材中心的素材榜、相关推荐与配置项
获取热点榜、热门话题榜、热门道具榜、热门挑战榜、热门音乐榜、热门课程榜
拉取行业分类、任务中心商单列表与内容品类信息
进行作品流量分析，包括总览、播放来源、搜索关键词、观看趋势
进行作品弹幕分析与观众画像，识别真实受众构成
拉取作品列表、作品深度分析与可下载报表
查询直播间历史回顾与账号诊断报告

DOU+ 推广数据分析

预估 DOU+ 投放成本，按目标受众与作品给出预估消耗、曝光、互动等指标
拉取 DOU+ 投放数据概览、明细与趋势图，覆盖账号/视频/直播三类投放维度
获取指定用户可推广的作品列表，含点赞、评论量等指标
查询当前账号投放过的账号列表，构建投放关系图谱
获取 DOU+ POST 请求所需的 sec_token，作为写入类接口的前置步骤
浏览 DOU+ 达人分类，按分类搜索合适的达人
获取用户主页作品、视频详情（支持 ID 或链接）与 DOU+ 视频排行榜
搜索 DOU+ 用户（V1/V2）、视频与直播间，辅助投放选材与受众定位

星图 KOL 分析

通过抖音用户标识（UID、加密 ID、抖音号）反查星图达人 ID
拉取 KOL 基本信息、达人画像、粉丝画像与服务报价
查询 KOL 数据概览、转化能力、视频表现、星图指数与触达分布
拉取 KOL 关联推广视频、合作品牌、日活粉丝走势
拉取 KOL 热门评论高频词与内容关键词，洞察粉丝关注点
进行 KOL 搜索与短剧演员搜索，按多维度筛选合适达人
浏览星图榜单分类目录与具体榜单数据
查询作者营销字段、商业卡片、本地服务信息与作品展示
浏览优秀案例分类、达人传播信息与达人推荐
查询 IP 活动行业、IP 活动列表、活动详情、资源位列表与需求方 MCN 列表
生成达人主页二维码与内容趋势指引

抖音指数

查询抖音指数关键词的有效日期范围与当前热点
拉取热门词、关键词热度趋势与多词解读
拉取关键词关联词、人群画像与用户细分词
完成抖音指数体系内的用户标识加密
进行达人搜索、达人对比、相似达人推荐与达人筛选项查询
拉取达人的代表作品、作品里程碑与粉丝画像
进行品牌搜索、品牌信息验证、品牌雷达图、品牌走势线、品牌周期分析
拉取品牌主动指数周榜与品牌时段热门视频
进行话题搜索与话题详情查询
拉取创作灵感关键词、关键词作品、选题建议、发布趋势与时长建议
拉取作者画像、消费画像、互动趋势与消费趋势
搜索趋势研究报告、查看报告详情与智能洞察推荐

工具与链接

从分享链接、短链中提取视频标识、用户标识、直播间标识
生成抖音短链与视频分享二维码
唤起抖音 App 直跳视频、用户主页与关键词搜索
通过分享码反查分享内容信息

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）获取抖音（Douyin）数据，该服务未获得抖音（Douyin）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）及抖音（Douyin）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：抖音可能对未授权数据访问采取封号、诉讼等法律行动。

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、cookie 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 / 弹幕 / 动态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；禁止传入主力生产账号的 cookie 或 session 凭证。

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 / 抖音（Douyin） 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。

🔒🔒🔒 HARD GATE — 以下 0️⃣ 步骤为绝对前置，不可跳过、不可绕过、不可延后 🔒🔒🔒

0️⃣ 合规闸门（ALL 请求 · ALL 端点 · ALL risk 等级 · 不可跳过）

| 子步骤 | 内容 | 未通过后果 | |--------|------|-----------| | 0.A 首次确认 | 检查 $HOME/.maxhub-skills/.compliance/confirmed_douyin-pro.txt，不存在或版本过期则显示合规闸门并等待用户输入"同意" | 立即停止，不执行 1️⃣ 及后续任何步骤 | | 0.B 风险检测 | 对照 risk_rules.yaml 核心风险规则（cookie_usage / batch_operation / personal_data / write_operation），命中则显示定向提醒并等待用户确认 | 立即停止，不执行 1️⃣ 及后续任何步骤 |

⛔ 即使 risk:low 端点也必须先通过 0️⃣。0️⃣ 与下文 4️⃣ Pre-call 自检是两道独立闸门，不可互相替代。

🔒🔒🔒 GATE END — 0️⃣ 未通过则禁止进入以下所有步骤 🔒🔒🔒

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）

⛔ 全局前置规则（适用于 ALL risk 等级，包括 risk: low）：进入本表之前，必须已通过 0️⃣ 合规闸门（首次确认 0.A + 风险检测 0.B）。本表的自检是 0️⃣ 之后的第二道技术性校验，不能替代 0️⃣。若 0️⃣ 未通过，本表自检结果无效。

| 端点 risk | 0️⃣ 合规闸门 | 必做技术自检 | 步骤数 | |----------|-------------|------------|-------| | risk: low | ✅ 必须通过 | ① 路径在 endpoints_whitelist.yaml | 1 步 | | risk: medium | ✅ 必须通过 | ① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认 | 4 步 | | risk: high | ✅ 必须通过 | 4 步 + 显式向用户确认参数与意图 | 5 步 | | risk: critical（restricted） | ✅ 必须通过 | 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 等级简化技术自检。但 0️⃣ 合规闸门不简化，low 端点也必须先过合规闸门，仅技术校验步骤减为 1 步。

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 / 发布操作 | | 🚫 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 | | ⚠️ 高风险端点确认 | fetch_multi_video 等批量 / 写入端点须用户明确确认参数后才能调用 |

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_douyin-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和合规审查清单。

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）：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_douyin-pro.txt"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"douyin-pro","event":"first_time_confirmation","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$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: true 或 requires_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：

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":"douyin-pro","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":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"douyin-pro","event":"legal_review","legal_version":"1.0.0","status":"completed"}' >> "$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 | |---------|---------|---------| | 查视频详情 / 播放 / 下载 / 统计 | references/video.md | 视频详情、批量视频、播放 URL、统计、合集 / 短剧、音乐 / 话题、分享 / 短链 / 二维码、频道内容、ID 提取（42 端点） | | 查用户 / 粉丝 / 作品 / 喜欢 | references/user.md | 用户信息、粉丝 / 关注、作品、喜欢、收藏夹、合辑、用户搜索、开播信息（24 端点） | | 搜索视频 / 用户 / 图片 / 直播 | references/search.md | 综合 / 视频 / 用户 / 图片 / 直播 / 话题 / 经验 / 音乐 / 讨论 / 学校 / 图像搜索 + 建议（19 端点） | | 查热搜 / 热榜 / 活动日历 | references/trending.md | 热榜分类、上升 / 同城 / 挑战热点、活动日历、粉丝画像、账号 / 视频 / 话题 / 搜索热榜、首页推荐（39 端点） | | 查创作者数据 / 作品分析 | references/creator.md | 创作者活动、素材中心、热门榜单、商单任务、行业分类、流量分析、观众画像、账号诊断、直播历史（31 端点） | | 查星图 KOL / 达人分析 | references/xingtu.md | KOL ID 查询、基本信息、画像、报价、数据概览、KOL 搜索、转化分析、星图指数、视频表现、热榜、达人广场、MCN、IP 日历（43 端点） | | 查评论 / 回复 / 弹幕 | references/comments.md | 视频评论、评论回复、视频弹幕（6 端点） | | 查抖音指数 / 品牌 / 达人 | references/content.md | 关键词趋势、关联词、人群画像、达人分析、视频搜索、品牌指数、话题搜索、创作指南、趋势报告（44 端点） | | 查直播 / 直播间 / 商品 | references/live.md | 直播流、弹幕、送礼排行、直播间商品、商品详情 / 评价、直播间 ID 转换（14 端点） | | 工具与链接 | references/tools.md | 短链生成、分享二维码、App 跳转、分享码反查、ID 提取（5 端点） | | 查 DOU+ 推广 / 投放分析 | references/douplus.md | DOU+ 成本预估、投放概览/明细/趋势图、可推广作品、投放账号、sec_token、达人分类/搜索、用户作品、视频详情、视频排行榜、用户/直播/视频搜索（16 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 + 替换矩阵 | | 路径白名单硬校验 | references/endpoints_whitelist.yaml | 290 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
✅ 高风险端点（批量 / 写入）调用前必须让用户确认参数
❌ 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 §3.1 (A) 防路径臆造自检（5 步）
收到 400 / 422 -> 必须先做 §3.1 (B) 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

📝 审计日志（调用成功后必须立即执行 · 非可选 · 非软要求）：

以下命令与 API 调用是原子绑定关系。每次成功调用后必须执行，不得跳过、不得延后、不得批量补录。

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"douyin-pro","event":"api_call","endpoint":"<endpoint_id>","legal_version":"1.0.0","status":"success"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

⚠️ Agent 自检：若本次会话中执行了 API 调用但未执行上述审计日志命令，视为合规违规，必须补录。

📦 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 |

R1-R4 为数据处理红线，违反即构成合规风险。R5（审计日志）已上移至 Step 4 执行流程中，为硬绑定步骤。

高级使用

链式调用图谱（Chain Recipes）

| 用户场景 | 链路 | 字段流 | |---------|------|-------| | 查视频 + 评论 | video.md → comments.md | aweme_id 接力 | | 搜索 → 视频详情 | search.md → video.md | aweme_id 接力 | | 查用户 → 作品 | user.md → user.md (posts) | sec_user_id 接力 | | 查创作者 → 视频详情 | creator.md → video.md | item_id → aweme_id | | 查用户 → 星图 KOL | user.md → xingtu.md | uid / sec_user_id → kolid | | 查热搜 → 视频详情 | trending.md → video.md | aweme_id 接力 | | 查直播 → 观众画像 | live.md → creator.md (audience_portrait) | room_id 接力 | | 查品牌趋势 → 人群画像 | content.md → content.md (portrait) | keyword 接力 | | 用户全面分析 | user.md → user.md (stats+posts+likes) → xingtu.md | sec_user_id 复用 |

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
Method 比对 → 不等 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（大小写 / 缩写 / 复数）
必填项齐全 + oneOf 二选一逻辑
类型与格式严格匹配（pattern / enum）
传参方式正确（query vs 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 douyin-pro | | 用户问 "版本是多少" | 当前版本 v4.0.0，访问 https://skillhub.cn/skills/douyin-pro | | 多端点连续 410 | skillhub upgrade douyin-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 "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" \|\| echo "missing" | | 查视频详情 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/douyin/app/v3/fetch_one_video?aweme_id=xxx" | | 查视频评论 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/douyin/app/v3/fetch_video_comments?aweme_id=xxx" | | 分享 URL 解析 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/douyin/app/v3/fetch_one_video_by_share_url?share_url=xxx" | | 检查 SKILL 更新 | skillhub info douyin-pro |

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看这个抖音 aweme_id 视频的评论」

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：抖音内容创作者寻找选题

角色：抖音短视频创作者
需求：想分析近期同赛道热门视频共性，寻找下一个选题方向
使用方式：调用 trending.md 拉取分类热榜与上升榜 → 取 aweme_id → 链式调 video.md 提取标题、话题、音乐 → 调 comments.md 抓取评论关键词
预期收益：通过热榜 + 详情 + 评论三层链路快速锁定高互动作品共同特征，沉淀可复用的选题模板与音乐库

场景二：新媒体团队竞品分析

角色：MCN / 品牌新媒体运营
需求：监控竞品账号的作品节奏、粉丝增长与互动表现
使用方式：user.md 取 sec_user_id → 拉取作品列表 + 粉丝统计 → creator.md 调用流量分析与观众画像 → comments.md 抽样评论
预期收益：构建竞品账号画像数据库，量化对比内容策略与受众重合度

场景三：星图 KOL 投放分析

角色：品牌投放 / 广告优化师
需求：在投放前评估 KOL 真实粉丝画像、报价合理性与历史转化数据
使用方式：user.md 反查 uid → xingtu.md 用 KOL ID 查询基本信息 + 服务报价 + 转化分析 + 视频表现 + 星图指数
预期收益：投放前完成 KOL 健康度筛查，降低无效投放，提升 ROI 决策准确度

场景四：直播数据采集与商品分析

角色：直播电商运营 / 数据分析师
需求：实时监控直播间互动、礼物排行与挂车商品转化
使用方式：live.md 取 room_id → 拉取弹幕 + 送礼排行 + 直播商品 → live.md 商品详情 / 评价 → creator.md 观众画像
预期收益：构建直播间秒级监控面板，识别高转化商品组合与观众分层特征

6. 项目架构

目录结构

maxhub-douyin/
├── 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        # 290 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 + 替换矩阵）
    ├── video.md                        # 视频域：详情/播放/下载/统计/合集/音乐/话题（42 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：资料/粉丝/作品/喜欢/收藏夹/合辑/搜索（24 端点）
    ├── search.md                       # 搜索域：综合/视频/用户/图片/直播/话题/经验等（19 端点）
    ├── trending.md                     # 热榜域：分类/上升/同城/挑战/活动/账号/话题（39 端点）
    ├── creator.md                      # 创作者域：素材/商单/流量/画像/账号诊断（31 端点）
    ├── xingtu.md                       # 星图域：KOL/画像/报价/转化/指数/MCN/IP 日历（43 端点）
    ├── comments.md                     # 评论域：评论/回复/弹幕（6 端点）
    ├── content.md                      # 抖音指数域：关键词/品牌/人群/趋势报告（44 端点）
    ├── live.md                         # 直播域：直播流/弹幕/礼物/商品/转换（14 端点）
    ├── tools.md                        # 工具域：短链/二维码/App跳转/ID提取（5 端点）
    ├── douplus.md                      # DOU+ 推广域：成本预估/投放分析/达人搜索/视频搜索（16 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 JSON body 传递 | | 数据接口 | MaxHub API | https://www.aconfig.cn/api/v1/douyin/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权 | | 路径校验 | YAML 硬白名单 | endpoints_whitelist.yaml 提供 290 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）+ 重试策略矩阵 | | 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 | |------|--------|---------------| | 视频（Video） | 42 | video.md | | 用户（User） | 24 | user.md | | 搜索（Search） | 19 | search.md | | 热榜（Trending） | 39 | trending.md | | 创作者（Creator） | 31 | creator.md | | 星图（Xingtu） | 43 | xingtu.md | | 评论（Comments） | 6 | comments.md | | 抖音指数（Content） | 44 | content.md | | 直播（Live） | 14 | live.md | | 工具（Tools） | 13 | tools.md | | DOU+ 推广（Douplus） | 16 | douplus.md | | 合计 | 290 | — |

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）
Agent 友好 7 大原则：结构胜于叙述、明确指令优于建议、单一来源、词法稳定性、低 token 密度、边界显式声明、错误处理是契约
链式调用图谱：字段流字典 + Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动，杜绝 Agent 编造字段名
错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + §3.1 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ 重试策略矩阵 + 端点替换矩阵