360 Secure SkillHub
360 安全技能中心

Social Intel Hub

这是社媒情报中心工具，支持小红书、微博、B站等7大平台，可实现数据爬取、结构化分析、竞品对比、近7天趋势追踪、词云可视化及AI洞察，还能导出CSV/Excel数据。典型场景如爬取小红书服装数据、对比咖啡与茶饮差异、生成奶茶词云等，支持自然语言触发或命令行调用，输出含分析报告、可视化图及数据文件。

kk-kingkong
kk-kingkong
热度 45.38
最近更新 2026-05-11 17:38:11
分类：营销依赖：代码执行 / MCP 服务 / 内部调用大模型应用场景：社交媒体 / 市场分析 / 报告撰写 / 数据处理

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add social-intel
Metadata
name
social-intel
description
社媒情报中心 - 多平台爬虫 + 数据分析 + AI洞察 + 词云 + 趋势追踪
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["mcporter","python3"],"dirs":["/Users/kk/openclaw-media","/Users/kk/openclaw-crawl4ai"],"python_pkgs":["wordcloud","matplotlib","openpyxl"]},"install":[{"id":"deps","kind":"manual","label":"pip3 install wordcloud matplotlib openpyxl"}]}}

Social Intel Hub v2 — 社媒情报中心

一句话需求，结构化数据 + 可视化 + AI洞察，全套出来。

触发方式

"爬小红书服装数据并分析" "分析微博AI相关内容" "生成奶茶的词云图" "对比咖啡和茶饮的差异"

核心脚本

/Users/kk/.openclaw/workspace/skills/social-intel/social_intel.py

支持平台

平台 参数 主要数据
小红书 xhs 笔记/点赞/收藏/评论数
微博 weibo / wb 帖子/转发/评论数
B站 bilibili / bili 视频/点赞/浏览/弹幕
抖音 douyin / dy 视频/点赞/浏览/评论
快手 kuaishou / ks 短视频/点赞/浏览
TikTok tiktok 视频
YouTube youtube / yt 视频/字幕

意图索引

用户意图 触发条件 功能
搜索 + 分析 "爬/分析/查看+平台+关键词" 默认模式
多平台并行 "所有平台+关键词" --all-platforms
竞品对比 "对比/比较+关键词1+关键词2" --compare
趋势追踪 "趋势/近期+关键词" --trend
词云图 "词云/可视化+关键词" --wordcloud
评论采集 "评论+关键词" --comments
数据导出 "导出/csv/excel+关键词" --export

使用示例

基础搜索 + 分析报告

python3 social_intel.py -k "咖啡" -p xhs -m 30 --analyze

输出：高频标签 TOP15 + 高赞内容 + 日期趋势 + AI洞察prompt

多平台并行搜索

python3 social_intel.py -k "AI" --all-platforms -m 20

同时爬取微博/B站/小红书/抖音/快手，一次看全网反应

竞品对比

python3 social_intel.py -k "对比" -p xhs --compare "咖啡" "奶茶" "气泡水"

输出对比表：哪个话题更热、标签差异、用户偏好

趋势追踪（近7天）

python3 social_intel.py -k "新品" -p xhs --trend

每天一条快照，自动判断上升/下降/平稳趋势

生成词云图

python3 social_intel.py -k "穿搭" -p xhs -m 30 --wordcloud -o /tmp/chuanda.png

采集指定笔记评论

python3 social_intel.py -k "咖啡" -p xhs --comments 69aae46f000000001a0298f1

导出数据

# CSV
python3 social_intel.py -k "运动鞋" -p xhs -m 50 --export csv -o /tmp/shoes.csv

# Excel（多平台对比）
python3 social_intel.py -k "咖啡" --all-platforms -m 30 --export excel -o /tmp/coffee_multi.xlsx

参数说明

参数 说明
-k / --keyword 搜索关键词（必填）
-p / --platform 平台，默认 xhs；all 表示全部平台
-m / --max 最大笔记数，默认 20
--pages 搜索页数，默认 1（每页约 20 条）
--analyze 输出完整分析报告（默认开启）
--all-platforms 并行搜索所有平台
--compare KW1 KW2... 竞品对比模式
--trend 近7天趋势分析
--wordcloud 生成词云图 PNG
--comments NOTE_ID 采集指定笔记评论
--export csv|excel|both 导出格式
-o / --output 输出文件路径
--no-cache 禁用缓存，强制重新请求

分析报告内容

  • 📈 总体指标：总点赞/收藏/浏览/评论 + 均值
  • 🏷️ 高频话题：TOP20 标签 + 可视化条形图
  • 🔥 TOP3：点赞最高 + 评论最多 + 浏览最多
  • 📅 趋势：按日期聚合 + 热度条形图
  • 💡 AI洞察：自动生成可复制的 LLM 分析 prompt

缓存机制

  • 自动缓存：每个搜索请求缓存 24 小时
  • 缓存路径：/tmp/social_intel_cache/
  • 重复查询走缓存，不消耗 TikHub 余额
  • 用 --no-cache 强制刷新

依赖

包 用途 安装
wordcloud 词云生成 pip3 install wordcloud
matplotlib 词云可视化 pip3 install matplotlib
openpyxl Excel 导出 pip3 install openpyxl

底层架构

用户需求 → social_intel.py（统一入口）
    ├── TikHub MCP（主力，零登录，7平台并行）
    ├── 24h 缓存（节省余额）
    ├── 数据分析（词频/趋势/竞品对比）
    ├── 词云生成（wordcloud）
    ├── 导出（CSV/Excel）
    └── AI洞察 prompt（喂给 MiniMax LLM）

后续可扩展方向

  • MediaCrawler 评论情感分析（需登录）
  • MiniMax LLM 直接生成洞察文字
  • Cron 定时趋势监控 + 飞书推送
  • 热度预测模型