name: social-account-doctor description: 小红书 / 抖音 / 快手 / 视频号 自媒体「(compose 素材打底 →) 找对标 → 拆爆款 → 套自己」四命令闭环，含带货电商模式（commerce）。给我的账号 / 选题方向 / 原始素材（文档/图片/视频）/ 商品链接，吐出"可发的下一条笔记初稿"或"带货视频文案+分镜"。当用户说"找对标"、"拆这条爆款"、"对着这条仿写"、"下一条该写什么"、"我这个号缺爆款选题"、"帮我写一条对标 XX 的笔记"、"我有素材帮我写一条能爆的"、"这份文档/这组图/这段视频能出一条爆款吗"时调用。诊断模式（"为什么不爆"）走 references/diagnostic-mode.md。带货触发词：爆款带货、带货视频、爆品、挂车、商品链接、人群/痛点/卖点/买点、佣金、转化、成交、商品卡、详情页、选品、预爆款、账号适配 — 走 commerce 路由。

social-account-doctor — 找对标 / 拆爆款 / 套自己

不挖钩子建仓库，不写诊断报告。 直接对着具体爆款 → 输出我的下一条笔记初稿（标题 + 封面大字 + 首段 + CTA）。

0A. 交付质量硬规则（防伪装完成）

这些规则适用于 find / crack / adapt / diagnostic。违反时不要硬写报告；在对话里明说缺哪一步、为什么缺、用户可以怎么补。

H1 — find 必须有真对标搜索

• find 模式至少跑过 1 次平台搜索，并拿到真实账号或作品候选：小红书 xiaohongshu_app_search_notes / 抖音账号搜索或视频搜索 / 快手 kuaishou_app_search_video_v2 / 视频号 wechat_channels_fetch_search_ordinary / B 站 bilibili_web_fetch_general_search。
• 只拿了我的账号信息或作品列表就写“对标结论” = 违规。没有对标搜索，就只能标成“仅基于我方数据的初步判断”。

H2 — 视觉判断必须先跑多模态

• 报告里只要出现“封面模板 A/B/C/D/E”“大字比例”“真人出镜/实物展示/表格截图”“封面公式”“首帧钩子”等判断，就必须先用 scripts/analyze_image.py 分析本地封面/首帧。
• 我方账号诊断优先跑 top 3 + bottom 3；完整诊断最好覆盖近 7 条。对标可只跑 top 3，不能零调用。
• 报告正文必须嵌入我方/对标封面图，至少让用户能图文对照。无图的视觉诊断只能算口头评价。

H3 — 半成品要显式标注

• 搜索 API 挂、tikhub 不通、对标不足 3 条、截图字段不全、音频转写失败，都不能静默跳过。
• 报告开头或对话里必须标注完整度：完整 / 部分（缺 Layer X） / 仅 L1。
• 对标为 0 条时写：本次未能获取有效对标数据，以下结论仅基于账号自身数据，可能不够准确。

H4 — 标题干净，状态放正文

• 用户可见 H1 不写 (补充版)、(无对标)、(技术分析)、(Gemini 分析) 这类内部状态词。
• 状态说明放在标题下方引用块或 TL;DR 上方。

H5 — 账号定位不清晰要警告

• 账号简介为空/模糊、近 30 条覆盖 4 个以上不相关赛道、作品数 < 10、简介和内容明显不符时，必须在报告开头提示“定位风险”。
• 涉及账号定位、简介改写、人设切换、粉丝画像、变现模式时，缺硬数据就写“数据不足，暂不下结论”，不要凭感觉改号。

H6 — 报告语言面向非技术用户

• 用户报告里不要出现脚本名、模型名、API 名、命令行、JSON、ffmpeg、OCR bbox 等技术实现细节。
• 写“从封面设计来看……”“在平台上搜索同赛道内容发现……”，不要写“通过 analyze_image.py / tikhub 接口 / Gemini 得出……”。

H7 — 诊断默认给行动，不默认写脚本

• 用户问“为什么不爆 / 账号怎么调 / 完整诊断”时，默认输出漏斗判断、对标差距、内容结构、视觉标准、复盘指标、P0/P1/P2 行动。
• 只有用户明确说“下一条发什么 / 帮我写脚本 / 给案例”时，才写下一条可发布初稿或逐字脚本。
• 如果账号内容明显是 AI 视频 / AI 插画 / 数字人口播，必须加一节“AI 视频表达差距”：首帧冲突、人物连续性、场景连续性、字幕安全区、模板感、可信度、时长承载能力。

H8 — PDF 按需，但排版要自检

• 默认只写 .md。用户明确要 PDF 时再跑 scripts/render_report_pdf.py。
• PDF 报告避免超宽表格、手机长截图整张塞入、Markdown 表格包在 HTML 容器里。生成后至少检查文件存在、页数合理、图片没有明显丢失。

0. 闭环图

[我的原始素材（文档 / 图片 / 视频 / 非平台链接）]   ← 新入口（compose）
       │
       ▼ ⓪ compose (多模态解析 → 核心事实/独家要素/金句清单 → 5 维本质 → 信息缺口)
       │
[我的账号 / 选题方向 / compose 画像]
       │
       ▼ ① find  (多模态识别本质 → 矩阵搜 → 相似度过滤)
[5-10 个真对标爆款]
       │
       ▼ 人工勾选 3-5 条 ✋
[选定对标]
       │
       ▼ ② crack
[每条 4 维钩子拆解（视觉/文字/口播/剧情）+ 综合权重 + 骨架 + 封面 + 标签]
       │
       ▼ ③ adapt  (有素材时：每个产出必须溯源到"对标公式 + 素材条目")
[3 标题 + 3 封面大字 + 1 段首段 + 1 个 CTA]  → 可发

副产品（可选，必须问）：crack 跑完后主动问用户「要把这些钩子积累到 ./assets/hooks-{platform}.md 吗？」 — 用户答 yes 才追加。不会自动写。库的质量由你把关，跑多了自然形成弹药库。

1. 输入路由

1A. compose 命令 SOP（素材 → 初稿的新入口）

触发：用户带着自己的原始素材（本地文档 / 图片 / 视频 / 非平台链接）+ 一句"帮我写一条能爆的"。 作用：跑在 find 之前，把一堆散素材炼成"5 维本质 + 独家要素清单 + 信息缺口"，让下游 find/crack/adapt 有的放矢、且不乱编素材。

输入

• 必选 1-N 份原始素材（任意组合）：
  • 本地文档 .md / .txt / .pdf → scripts/analyze_document.py <path>（md/txt 也可以直接 Read；pdf 走脚本）
  • 图片 .jpg / .png → scripts/analyze_image.py
  • 视频 .mp4 / .mov → scripts/analyze_video.py
  • 非平台链接（文章 / 博客 / 新闻 / 自己的官网/产品页）→ WebFetch 取正文
• 必选：我的账号定位（一句话）+ 目标平台
• 可选：我想强调的卖点 / 情绪 / 必须保留的关键词
• 不走本命令：小红书 / 抖音 / 快手 / 视频号 / B 站 / 公众号链接 — 那些是"别人的爆款"，直接走 crack

Step 1 逐份解析（多模态必跑，跟 find Step 1 对称）

每份素材都跑一次对应脚本，不要看一份就下结论。汇总成素材画像，5 个字段：

Step 2 炼 5 维本质（复用 find Step 1 框架）

基于素材画像，按 find 的 5 维（载体形态 / 情绪锚点 / 审美风格 / 内容结构 / 反差点）推断这条内容应该长成什么样。输出形容词三元组 + 一句话定位。

这 5 维直接喂给 find → find 可以跳过自己的 Step 1（已经有 5 维了），从 Step 2 矩阵搜索开始。

Step 3 交棒 find → crack → adapt（素材模式）

后面三步的差异：

• find：跳过 Step 1，直接用 compose 的 5 维跑 Step 2-5
• crack：完全复用 SOP
• adapt（素材模式，强制项）：
  1. 标题 / 首段 / CTA 各至少嵌入 1 条素材独家要素
  2. 封面大字优先从素材画像的"候选金句"里选
  3. 每个产出除了现有的"抄了对标什么 + 改了什么"，加一行 用了素材：[素材 X · 具体要素]
  4. 素材覆盖不到、只能走通用话术的位置，必须 ⚪ 推断 标记 — 用户看到就知道这块是脑补
  5. 缺口明显影响成稿时（例：素材里没有具体数字但对标都有）→ 停下来问用户补，不要编一个假数字

compose 的输出

落盘到 ./reports/{YYYYMMDD-HHMM}-compose-{素材短码}.md，含：

• 素材清单（文件名 + 字/帧/时长）
• 5 维本质 + 形容词三元组
• 独家要素清单（编号）
• 候选金句 / 视觉素材清单
• 信息缺口清单 → 给用户的补充素材请求（如有）

完整闭环跑完后，adapt 报告里必须含"素材溯源列" — 没有这一列视同半成品，不写盘。

compose 的铁律

1. 素材全吃完再下结论：N 份素材全跑完解析再炼 5 维，不要跑到第 2 份就开写
2. 不编独家要素（对齐全局 feedback 账号资料修改要斟酌 的铁律 — 素材没给的不要凭空加）：adapt 想写但素材没给 → 问用户或标 ⚪ 推断
3. 素材优先于通用话术：adapt 的每一行能从素材抠出来的，就不要用通用公式兜底
4. 每一行要能双向溯源：对标公式（抄了什么）+ 素材条目（用了什么）两头都挂得上钩

1B. commerce 命令 SOP（带货电商模式）

触发：用户提到带货/电商相关词（爆款带货、带货视频、爆品、挂车、商品链接、人群/痛点/卖点/买点、佣金、转化、成交、商品卡、详情页、选品、预爆款、账号适配）。 作用：在现有 find/crack/adapt 闭环上叠加电商维度 — 商品事实核验、利益点拆解、带货文案生成、合规风险标注。 原则：不重写主流程，保留 compose/find/crack/adapt/diagnostic 全部能力，commerce 是电商模式扩展层。

commerce 路由的强制补充输入

检测到 commerce 触发词后，必须先向用户索要以下信息（缺什么问什么，不要跳过）：

如果用户只给了一个商品链接没有其他信息，先分析商品，再追问账号定位和目标人群，不要直接脑补。

commerce 子命令路由

commerce-crack：电商维度扩展

在现有 4 维钩子（视觉/文字/口播/剧情）基础上，追加 5 个电商维度：

对标：@xxx 的「商品名带货」(Nw 赞 / Nk 评 / Ns)

钩子（4 维拆解）：
├ 视觉钩：...
├ 文字钩：...
├ 口播钩：...
├ 剧情钩：...
└ 综合：视觉 ×0.X + 口播 ×0.X = ...

电商 5 维（commerce 模式专属）：
├ 商品露出：出现时间点 + 露出方式（手持/桌面/对比/使用过程/开箱）
├ 利益点顺序：[痛点] → [产品引入] → [卖点1] → [证明动作] → [卖点2] → [CTA]
├ 转化链路：兴趣点（第 N 秒）→ 信任点（第 N 秒）→ 行动点（第 N 秒）
├ 商品卡一致性：视频展示 vs 详情页 品牌/款式/规格/价格是否一致
└ 复刻风险评估：
   ├─ ✅ 可复用：结构/话术/镜头语言
   ├─ ⚠️ 谨慎复用：需授权素材/真人出镜/品牌专属
   └─ ❌ 不可复用：版权内容/虚假宣传/平台违规

内容力：[0-10] 前 3 秒钩子强度
流量点：[0-10] 引发互动/转发的设计
转化点：[0-10] 推动下单/点击购物车的设计

评分：电商 5 维每条 1-5 分。商品露出不清晰（<3 分）= 视频可能被判"商品主体不明确"。

commerce-adapt：强制读取商品事实卡

adapt 在 commerce 模式下，必须先读取或构建 ProductFactCard，不能直接用通用文案公式：

ProductFactCard（adapt 的前置输入）：
├─ 商品事实（3-5 条原子事实，每条有来源）
├─ 目标人群（年龄段/性别/需求场景）
├─ 用户痛点（3 条，按强度排序）
├─ 产品卖点（3-5 条，有详情页证据）
├─ 用户买点（3 条 — 为什么用户会下单）
├─ 证明动作（可拍摄的演示/对比/实验）
├─ 可用文案（已核验的事实 → 可直接写的句子）
├─ 禁用表达（功效承诺/绝对化用语/价格误导/未授权声称）
├─ 价格与活动条件（含抓取时间）
├─ 资质与授权状态
└─ 待核验项（页面打不开/矛盾信息/缺少证据的点）

commerce-adapt 的铁律（在现有 adapt 铁律基础上追加）：

• 文案只能引用 ProductFactCard 中已核验的事实
• 没有证据的功效、数量、价格、赠品和效果 → 必须标成 ⚠️ 待核验，不得写成确定性文案
• 每个卖点必须能回指到：详情页截图/资质文件/用户评价/用户提供的资料
• 价格、库存、赠品、活动期限必须标记抓取时间
• 如果 ProductFactCard 尚未构建（用户只给了商品链接），先跑 commerce-product 子流程，再进 adapt

commerce-adapt 的输出格式

标题候选（3 个，每个标注命中哪个标题公式 + 用了哪个商品利益点）：
  1. 「[文案]」 — 公式 N + 利益点「XXX」+ 改了 XX
  2. 「[文案]」 — 公式 N + 利益点「XXX」+ 改了 XX
  3. 「[文案]」 — 公式 N + 利益点「XXX」+ 改了 XX

口播脚本（15s / 30s / 60s 三档）：
  15s：「[口播全文]」— 只打 1 个核心利益点 + CTA
  30s：「[口播全文]」— 痛点 → 1 个利益点 + 证明 + CTA
  60s：「[口播全文]」— 痛点 → 2-3 个利益点 + 证明动作 + 价格/赠品 + CTA

分镜提示（3-5 镜）：
  镜1：[时间] [画面描述] [口播对应句] [商品露出方式]
  镜2：...
  ...

CTA 候选（2 个）：
  1. 「[文案]」— 限时/限量/评论互动
  2. 「[文案]」— 引导主页/直播间/商品卡

风险标注：
  ⚠️ 待核验：[列出所有写了但未核实的事实]
  🚫 禁用表达：[列出 ProductFactCard 标记的禁用项]
  📅 价格抓取时间：[时间戳]

commerce 的输出位置

commerce 模式跑完，落盘到：

./reports/
  commerce-find-{YYYYMMDD-HHMM}.md       # 带货对标搜索结果
  commerce-crack-{YYYYMMDD-HHMM}.md      # 带货爆款拆解（含电商 5 维）
  commerce-adapt-{YYYYMMDD-HHMM}.md      # 带货文案+分镜+风险标注
  product-fact-{YYYYMMDD-HHMM}.md        # 商品事实卡
  selection-top10-{YYYYMMDD-HHMM}.md     # 选品 Top10（依赖外部 advisor）

commerce 与其他 Skill 的调用关系

commerce 模式在运行时可能调用或建议用户使用其他 Skill：

commerce-find / commerce-crack
  └─ 本 Skill 独立完成（复用 find/crack 能力 + 电商维度）

commerce-adapt
  └─ 本 Skill 独立完成（依赖 ProductFactCard）
  
commerce-product（商品链接分析）
  ├─ 本 Skill 可完成基础解析（WebFetch 详情页 + LLM 提取）
  └─ 复杂商品建议调用 commerce-product-intelligence Skill

commerce-selection（选品 Top10）
  └─ 建议调用 commerce-selection-advisor Skill（独立 Skill）

定时监控 / 预爆款提醒
  └─ 不在此 Skill 范围内 → 调用 commerce-trend-radar Skill

发布前合规审核
  └─ 建议调用 self-media-compliance-review Skill（电商模式）

commerce 的铁律

1. 不编商品事实：详情页打不开时不能猜商品信息；详情页内部矛盾时先列冲突，不直接生成文案
2. 每个卖点可溯源：必须能回指到详情页/资质/评价/用户提供的资料
3. 禁用表达前置：文案生成前先列出哪些话不能说（功效承诺/绝对化/价格误导）
4. 价格有时效：价格、库存、赠品、活动期限必须标记抓取时间
5. 合规不是可选项：带货文案必须标注风险项，禁止把"待核验"写成确定性表达

2. find 命令 SOP（5 步铁律）

输入

我的账号链接 / 我的某条笔记链接 / 一个选题方向（"我想发 XX"）

输出

5-10 个对标爆款链接 — 不是关键词搜出来的，是按内容本质过滤过的。

5 步（每一步都不能省）

Step 1 内容本质识别（必跑多模态）

输入是我的账号 / 笔记 → 调 analyze_image.py（封面）+ analyze_video.py（视频）→ 提取 5 个本质维度：

输出：5 个维度的描述（每个 1 句话）+ 形容词三元组（如：AI 萌宠 / 怀旧 / 反差教程）。

Step 2 生成搜索词矩阵

5 个本质维度交叉组合 → 4-6 个搜索词：

维度1：「AI萌宠」  / 「拟人猫」  / 「萌宠成精」
维度2：「乡村美食」/ 「老家味道」/ 「童年回忆」
维度3：「治愈」    / 「烟火气」
维度4：「教程」    / 「手作」
维度5：「反差萌」  / 「猫师傅」

⚠️ 铁律：搜索词 = 单一 2-4 字本质维度词。

• 不要用宽泛选题词（"东北大酱"会搜出真人假对标）
• 不要带空格组合（"猫师傅 美食" 在 V1/V2 接口会 HTTPStatusError，要拆成 4-6 个单词分次搜）

Step 3 矩阵词并行搜索

每个矩阵词调一次 search → 按互动量倒序取 top 10 → 汇总到候选池（20-50 条，去重）。

工具：

• 小红书 xiaohongshu_app_search_notes（只用这个，V2/Web V2 全挂 — 见 §9.1）
• 抖音优先 douyin_billboard_fetch_hot_account_search_list --cursor 0 找账号；再用 douyin_app_v3_fetch_hashtag_search_result → douyin_app_v3_fetch_hashtag_video_list 反查作者；douyin_app_v3_fetch_video_search_result_v2 只做补充且必须加超时
• 快手 kuaishou_app_search_video_v2
• 视频号 wechat_channels_fetch_search_ordinary（综合）+ wechat_channels_fetch_search_latest（最新）双源对比 — 见 §9.2

接口失败兜底：连续 3 次 retry 失败 → 不再硬刚，让用户手甩 3-5 个对标链接 → 直接 fetch_feed_notes_v2（小红书）/ fetch_video_detail（视频号）→ 跳到 crack。

视频号特殊铁律：视频号客户端不输出可复制的链接 / 视频 ID（分享出去是卡片）。唯一入口是账号名/关键词搜索 → 锁定本号视频 → 拿 id。不要让用户提供"视频号链接"，他给不出。

Step 4 多模态相似度过滤（必跑多模态）

候选池每条抽首图 → analyze_image.py → 按 5 维打分（0-1）→ ≥ 3 维相似才留。

⚠️ 代价警告：这一步 20-50 次 multimodal 调用，token 不便宜，但不能省 — 否则 find 出来的全是表面假对标，后面 crack/adapt 全白做。

Step 5 体量 + 活跃度过滤

→ 输出 5-10 个真对标 + 每个贴一句"为什么是真对标"（5 维相似度命中哪几维）。

find 的人工卡点

最后一步必须给用户看清单 → 用户勾选 3-5 条 → 没勾的不进 crack。

3. crack 命令 SOP

输入

1 个或 N 个对标爆款链接（一般是 find 勾选出来的）。

输出

对每条吐 4 维钩子拆解 + 3 行结构元素（不写诊断报告，不打分，只罗列可抄元素）：

对标：@xxx 的「东北橘猫做大酱」(50w 赞 / 1.2k 评 / 30s)

钩子（4 维拆解）：
├ 视觉钩：拟人猫脸大特写 + 田间背景，0.5s 内出"猫看着你"的目光
├ 文字钩：封面中部一行字（OCR bbox 366,604,546x71）+ 标题「人！」感叹号
├ 口播钩：「人！其实快乐很简单，跟me下乡吧！」— 拟人猫"对人喊话"的反差
├ 剧情钩：第一秒就破壁（猫张嘴说"人！"）— 把"猫"和"观众"的层级倒过来
└ 综合：视觉 ×0.4 + 口播 ×0.6 = 治愈系反差钩  ← 主驱动力

骨架：原料展示 → 工艺过程 → 成品 → 情绪升华（4 段，命中骨架 A 场景+冲突+解决）
封面公式：D 实物展示 + 暖色高对比 + 主体居中（无大字）  [🟢 跑了 multimodal / ⚪ 推断]
标签组合：#AI萌宠 #东北美食 #怀旧 #反差萌（4-5 个）
复用提示：[一句话 — 这条最值得抄的一个具体动作]

为什么 4 维：钩子不是"那一句标题"，而是视觉+文字+口播+剧情的整体开场设计。综合权重决定仿写时的精力分配方向（哪一维占比 ≥ 0.5 = 死磕那一维）。

钩子积累（可选，必须问 — 不要自动存）

crack 跑完所有对标后，把完整 4 维钩子单元（不是单句）汇总打给用户看，主动问：

本次 crack 提取了 N 条 4 维钩子单元：
  1. @xxx「跟me下乡」(9k 赞, 治愈系反差钩, 主驱动力=口播 0.6)
  2. @yyy「比熊求职」(13k 赞, 共鸣型反差钩, 主驱动力=文字 0.7)
  ...

要积累到 ./assets/hooks-{platform}.md 吗？
  - yes：4 维拆解格式全存
  - "1,3"：只存指定条
  - no：本次不存（默认）

只有用户明确说要存，才 mkdir -p ./assets + 追加（按情绪锚点分类，再按主驱动力二级索引；追加不覆盖；首次创建时建好"索引 + 速查"骨架）。 不要默认存 — 自动堆出来的钩子库都是垃圾，库的价值在于人工把关。

crack 用到的术语

封面 ABCDE / 标题 1-10 / 骨架 ABC / 钩子 1-7 → 全部对齐 references/scoring-vocab.md。

4. adapt 命令 SOP

输入

• 我的账号定位（一句话，必须）
• crack 输出（1-N 个对标的元素清单，必须）
• 我想发的方向（可选，没有就基于 crack 推荐）

输出

直接给可发的：

标题候选（3 个，每个标注命中哪个公式）：
  1. 「[文案]」 — 公式 4 怕错避坑 + 改了 XX
  2. 「[文案]」 — 公式 2 反认知 + 改了 XX
  3. 「[文案]」 — 公式 6 身份共鸣 + 改了 XX

封面大字（3 个，4 字以内）：
  1. 「[大字]」 — 套对标的 D 模板，加大字升级到 A+D 混合
  2. ...
  3. ...

首段文案（≤ 50 字，命中钩子模板 N 号）：
  「[文案]」 — 抄了对标的 XX，我做了 YY 改动

CTA（命中互动钩子模板）：
  「[文案]」 — 套对标的"评论扣 X 送 Y"结构

adapt 的铁律

• 标题 / 封面 / 首段 / CTA 必须命中 references/scoring-vocab.md 里的至少 1 个公式
• 每个产出必须标注「抄了对标什么 + 我做了什么改动」 — 防止抄到不可复制的部分
• 不要 4 个候选，就 3 个（多了用户选不动）

5. 输出位置铁律

完整闭环（find → crack → adapt）跑完，必须落盘到当前工作目录：

./reports/
  {YYYYMMDD-HHMM}-compose-{素材短码}.md        # compose 模式才有：素材画像 + 5 维 + 缺口清单
  {YYYYMMDD-HHMM}-find-{我的账号末8位}.md      # 5-10 对标 + 为什么是真对标
  {YYYYMMDD-HHMM}-crack-{对标末8位}.md         # 每条 4 行清单
  {YYYYMMDD-HHMM}-adapt-{选题短码}.md          # 标题 + 封面 + 首段 + CTA（compose 模式必须含"素材溯源列"）
  commerce-find-{YYYYMMDD-HHMM}.md             # commerce 模式：带货对标搜索结果
  commerce-crack-{YYYYMMDD-HHMM}.md            # commerce 模式：带货爆款拆解（含电商 5 维）
  commerce-adapt-{YYYYMMDD-HHMM}.md            # commerce 模式：带货文案+分镜+风险标注
  product-fact-{YYYYMMDD-HHMM}.md              # commerce 模式：商品事实卡
  selection-top10-{YYYYMMDD-HHMM}.md           # commerce 模式：选品 Top10（依赖外部 advisor）

./assets/                                     # 副产品，跨任务累积
  hooks-xhs.md / hooks-douyin.md / hooks-kuaishou.md

写盘前 mkdir -p ./reports ./assets。只跑了 1 个命令、半成品、接口失败 → 不写盘，只在对话里说。

5.1 PDF 输出（按需，不默认）

铁律：默认只输出 .md，不要主动生成 PDF。只有用户明确说「整理成 PDF / 出 PDF / 出一份 pdf 版」等才跑：

python3 ~/.claude/skills/social-account-doctor/scripts/render_report_pdf.py \
  ./reports/{report}.md
# 输出 ./reports/{report}.pdf （同名同位）

脚本特性：

• A4 + 思源黑体 (CJK 必装 Source Han Sans SC) + 粉色诊断主题
• md 中本地图片 ![](path) 自动 base64 内嵌（PDF 自包含，可单文件传播）
• 富排版（卡片式 top N 对标 / TL;DR 红框 / 三图横排）需在 md 里直接写 inline HTML，CSS 已经准备好对应 class：
  • <div class="tldr"><div class="verdict">...</div>...</div> — TL;DR 高亮框
  • <div class="card"><div class="card-img"><img/></div><div class="card-body">...</div></div> — 对标卡片
  • <div class="user-img"><img/><div class="caption">...</div></div> — 三图横排
• 想保留中间 HTML 自己改样式：加 --keep-html

何时主动询问 PDF：用户说「分享给客户」「打印」「存档」「发出去」等需要可携带版本的语义时，可以主动问一句「要不要顺便出一份 PDF？」 — 不要不问就出。

6. L2 诊断模式（按需，不主推）

只在用户明确说这些话时触发 → 调 references/diagnostic-mode.md：

• "这条为什么不爆"
• "完整诊断"
• "我这个号该往哪调"
• "卡在哪一层"

→ 走 6 维评分 + 三层诊断 + 平台阈值表（完整流程，被降级为兜底）。

否则不要主动跑诊断。 生产闭环是 find→crack→adapt，诊断是数据回收后的事后反思工具。

7. 工具速查

tikhub CLI（按平台 × 任务）

调用走 tikhub <platform> <tool> --args（CLI 自包含在仓库 tikhub/ 目录，纯 Python stdlib + HTTP JSON-RPC + session 缓存）。不知道工具名时 tikhub list <platform> <关键词> 模糊查；看完整 schema 用 tikhub describe <platform> <tool>。

参数类型铁律（防"看着对其实数据被破坏"）：

• CLI 默认所有 --key=value 按 string 透传，只 true/false/null/none 字面量被 coerce
• ID 字段（user_id / photo_id / note_id / sec_user_id / aweme_id）几乎都是 string schema — 直接 --user_id 4253294011，不要包 :int
• 真要 int 用显式 tag：--page:int=1 / --count:int=20；复杂结构用 --json '{...}'
• 看到 validation error ... input_type=int → 检查是不是手贱加了 :int

视频号（独立路径 — 没分享链接）

视频号客户端不输出可复制的链接 / 视频 ID（分享出去是卡片，不是 URL）。所以任何视频号任务的入口都是账号名/关键词搜索，跟其他三平台流程不一样：

视频号 find 的 5 步要做两个调整：

1. Step 3 关键词搜要双源跑（ordinary + latest），交集 = 已被算法验证的爆款，差集 = 新发未推 / 老爆款长尾
2. Step 5 账号信息时，user_search 503 是常态 — fallback 是从 search_ordinary 结果里按 nickname 精确匹配 + 头像 url 校验

B 站（横版 + 三连 + 弹幕，跟其他四平台都不同）

B 站是 16:9 横屏 + 长视频文化，算法核心信号是三连率（点赞 + 投币 + 收藏 / 播放），不是完播率，也不是收藏比。弹幕是其他平台都没有的实时情绪流，每条对标必跑：

B 站 find 关键差异：

1. 按三连率排序而不是播放量：拉到结果后算 (coin + favorite + like) / view，按这个排
2. 每条对标必拉弹幕：弹幕里的"打卡时间戳"直接告诉你哪一段是高潮（剪短视频投抖音/小红书复用素材）
3. 看 UP 主 = 看分区垂直度：分区跨度 ≥ 3 个的 UP 主算法不推

详见 references/platforms/bilibili.md。

平台细节（阈值、6 维评分细则）在 references/platforms/{平台}.md，find/crack/adapt 主流程不用看，L2 诊断时才读。

多模态脚本（scripts/）

• analyze_image.py <封面1> [封面2 ...] [--concurrency 1] [--timeout 600]：拿 5 变量 + 5 模板归类 + 钩子识别；支持多图批量，默认串行，确认额度充足时再手动调高并发
• analyze_video.py <视频> [--mode auto/talking/visual/keyframe]：三模式自动路由；visual/talking 默认按视频配置走，本地片段存在且未禁用时发 video_url；设 VIDEO_ANALYSIS_USE_VIDEO_URL=0 或没有可用视频片段时才走代表帧兜底
• analyze_document.py <文档> [--json]：compose 用，吃 .md / .txt / .pdf → 全文 + 章节 + 候选金句 + 字数；PDF 依赖 pdfplumber / pypdf / fitz / pdftotext 任一（四选一，都没有时会提示装）
• ocr_screenshot.py <截图>：用户给后台数据截图时用；非 JPEG 默认转 JPEG，可用 VIDEO_ANALYSIS_NORMALIZE_IMAGES=0 关闭
• dispatch_account.py <账号URL>：链接 → platform + user_id
• render_report_pdf.py <md> [-o out.pdf] [--keep-html]：md 报告 → PDF（按需，不默认，详见 §5.1）
• normalize_metrics.py <input.json> [--platform douyin/kuaishou/xhs] [--baseline account_id]（commerce 模式）：跨平台指标归一化，输出账号基线倍数和增长异常标记。按粉丝规模分桶（0-1k/1k-10k/10k-100k/100k+），取同类账号中位数做基线
• build_commerce_package.py <product_fact.md> <adapt_output.md> [--output commerce-package.json]（commerce 模式）：将商品事实卡 + 带货文案 + 分镜打包成结构化 JSON，供 capsule-cinema 等下游 Skill 消费

commerce 参考文件（references/）

• references/commerce-workflow.md：commerce 模式完整工作流、子命令路由规则、与其他 Skill 的调用协议
• references/commerce-metrics.md：带货视频核心指标（ECPM/点击率/转化率/商品点击率）、各平台带货阈值经验值、内容力/流量点/转化点评分标准
• references/product-video-framework.md：商品展示配方（开箱/对比/使用过程/口播种草/剧情带货）、镜头语言、商品露出时机和方式的最佳实践
• references/platforms/douyin-commerce.md：抖音电商专属规则 — 商品卡规范、千川低质素材避坑、商品三一致要求、禁用表达清单

9. 接口稳定性表（按平台分小节）

9.1 小红书（复测 2026-04-23 — 用户作品列表切 Web V2 fetch_home_notes_app；其余 App V1 首选）

⚠️ 2026-04-23 增量更新：用户作品列表的 App V1 (xiaohongshu_app_get_user_notes) 复测也挂，app_v2_get_user_posted_notes 仍挂。当前只有 xiaohongshu_web_v2_fetch_home_notes_app 能跑通并拿到 cover / title / like / collect。虽然官方说 Web V2 停止维护，但这一行目前没得选。

⚠️ 旧结论（2026-04-22）：除用户作品列表外，search / note_info / comments / user_info 仍优先用 App V1。App V2 全系列实测 RetryError；Web V2 能用的也按“备用、随时可能挂”处理。

官方明确弃用：xiaohongshu_app_search_notes_v2、xiaohongshu_app_get_video_note_info、xiaohongshu_app_get_notes_by_topic、xiaohongshu_app_search_users。见到这些不要用。

铁律：

• ✅ search / note_info / comments / user_info 首选 App V1；用户作品列表目前只用 web_v2_fetch_home_notes_app
• ⚠️ Web V2 官方说停止维护，只在 App V1 挂且没替代时用；报告里标注“备用接口，数据可能延迟或随时下线”
• ❌ App V2 全系列实测挂，不要再试
• ❌ 同一接口连续 3 次 HTTPStatusError → 换备选 / 让用户截图代替
• ❌ 小红书不支持按话题标签搜索笔记，只支持关键词；用户问“搜 #XX 标签”时说明限制
• 📅 实测日期写在标题里，3 个月后必须重测一次

并发与限流（实测 2026-04-21）：

• 当前 tikhub RPS 上限 = 10/s（用户提供）—— 单次诊断的搜索批量调用要节制,建议并发不超过 3,串行更稳
• 触发限流时返回 RetryError[HTTPStatusError]（与"接口本身不稳"的报错一样,容易误判）
• App V1 (xiaohongshu_app_search_notes) 限流后冷却时间长；Web V1 (xiaohongshu_web_search_notes) 抗限流更强,App V1 被限时优先切 Web V1（同样是 V1，不是 V2）

9.2 视频号（实测 2026-04-21）

视频号铁律：

• ❌ 不要让用户提供视频号链接 / 视频 ID — 视频号客户端只支持卡片分享，根本不输出 URL/ID
• ❌ user_search 503 时不要 retry 超过 1 次 — 直接 fallback 到 _search_ordinary + nickname 精确匹配
• ✅ 综合搜索结果里真号常常只有 1 条（同名/同主题号会被高亮但来自其他号），按 source.title 剥 <em> 后 完全等于 目标账号名才算真号
• ✅ video_detail.contact.feed_count == 1 + like/comment/forward 全 0 = 冷启失败号，可直接出诊断结论
• 📅 实测日期写在标题里，3 个月后重测

9.3 抖音（局部复测 2026-06 — 对标搜索优先走账号搜索）

🟡 状态：2026-06 复测确认，抖音找对标不要只依赖视频搜索。douyin_billboard_fetch_hot_account_search_list --keyword <词> --cursor 0 可用于账号搜索；douyin_app_v3_fetch_video_search_result_v2 偶发长时间无响应，只做补充且必须加超时。

实测命令（用 tikhub CLI）：

tikhub --health
tikhub list douyin search
tikhub douyin douyin_billboard_fetch_hot_account_search_list \
  --keyword 宝宝情绪 --cursor 0
tikhub douyin douyin_app_v3_fetch_hashtag_search_result \
  --keyword 宝宝情绪 --offset 0 --count 10
tikhub douyin douyin_app_v3_fetch_video_search_result_v2 \
  --keyword 宝宝情绪 --offset 0 --count 10

推荐调用顺序（找对标时）：

1. 从账号简介和近 10 条作品提取 4-6 个关键词
2. 账号搜索首选 douyin_billboard_fetch_hot_account_search_list --cursor 0
3. 账号搜索不够时，用话题搜索拿 ch_id，再用 douyin_app_v3_fetch_hashtag_video_list --ch_id <id> 反查高互动作者
4. 视频搜索只做补充；超时 1 次就换账号搜索或话题搜索，不要连续卡住
5. 新号优先找 3-5 个 500-1W 粉的同赛道号，再补 1-2 个更高粉账号看方法论

不要误判为无对标的情况：

• 某个 search 工具 schema 为空 / 参数不明：先 tikhub list douyin search 或 tikhub describe 查清楚
• 视频搜索挂了但账号搜索可用：L2 仍可完成
• 用户给的是短链：先解析 sec_uid / aweme_id，再用主页信息提关键词

9.4 快手（待实测，同 9.3）

🟡 状态：同 §9.3，未在本轮做接口稳定性实证。

实测命令：

tikhub --health
tikhub list kuaishou search
tikhub kuaishou kuaishou_app_search_video_v2 --keyword Cursor --page 1

实测后回填：

1. find 必须 5 步走：本质识别 → 矩阵搜 → 多模态过滤 → 体量过滤 → 人工勾选。任何一步都不能省。
2. 不要单一宽泛词搜对标（如"东北大酱"）。永远是 4-6 个本质维度词矩阵。
3. search 关键词必须是单一中文词，2-4 字最稳，禁止空格组合（带空格的组合词在 V1/V2 接口都易 HTTPStatusError — 拆成多个单词分次搜更稳）。
4. crack 输出 4 维钩子拆解（视觉/文字/口播/剧情 + 综合权重），不是单句钩子。综合权重决定仿写时的精力分配。
5. adapt 必须命中 scoring-vocab.md 公式，且必须标注"抄了什么 + 改了什么"。
6. 诊断不主推。除非用户明确说"为什么不爆"，否则不要走 L2。
7. multimodal 不省：find Step 1 看我的、find Step 4 看候选 — 都要调。token 贵但不能省。
   • 退化兜底：当 fetch_note_image 不可用时，可以用 feed_notes_v2 返回里的 video_info_v2.media.video.bbox.ocr_v2/v3 字段（含封面文字位置）+ desc + 标签推断封面公式，必须明文标 ⚪ 推断 / 🟢 高可信。
8. 完整闭环跑完才落盘，半成品只在对话里说。
9. 钩子库要问过用户才追加。crack 完成后主动问"要存吗"，用户答 yes 才写 assets/hooks-{platform}.md，按 4 维拆解格式存（不是单句）。禁止自动追加。
10. 环境自检 + 缺失透明（最重要的一条 — 防"伪装完成"）：

开干前必做：列出本次任务依赖的工具，逐个 ping。

• find 依赖：tikhub CLI（tikhub --health）+ analyze_image.py + analyze_video.py
• crack 依赖：tikhub CLI（笔记/视频/评论详情）+ multimodal 脚本
• adapt 依赖：纯 LLM（无外部依赖）
• L2 完整诊断依赖：tikhub CLI（搜对标 + 账号信息）+ multimodal

缺哪个明说哪个（在第一句话就说，不要默默缩范围）：

⚠️ 本次需要 tikhub CLI（小红书）调数据，环境检查发现：
   - tikhub --health 不通 / TIKHUB_API_KEY 没配 / 连续 retry 失败

两个选择：
① 修复 ~/.claude/.env 的 TIKHUB_API_KEY 或 PATH（详见仓库 `tikhub/README.md`），再来一次
② 你直接给我 N 个对标链接 / 截图 — 我跳过搜索阶段，从 crack 开始

禁止偷工：

• 跑了 1/3 不能说"诊断完成"
• 跑完后必须明文标注：「本次只完成 Layer X，因为 Y 工具不可用 / Y 数据缺失」
• 半成品不写盘（不污染 reports/ 目录）
• 接口连续 3 次 retry 失败 → 视同工具不可用 → 进入上面的话术

11. tikhub 调用走 CLI，不走 claude mcp add：所有 tikhub 数据抓取通过 tikhub <platform> <tool> --args CLI 命令调用。CLI 自包含在仓库 tikhub/ 目录（不依赖外部 skill）。不要再 claude mcp add tikhub-*：

    • HTTP 端点是 https://mcp.tikhub.io/{xiaohongshu|douyin|kuaishou|wechat|bilibili}/mcp，所有平台共用一个 CLI、一个 API key
    • 不需要重启 claude，不污染全局工具列表
    • session id 自动缓存（5 min TTL），不用关心连接管理

    环境自检：

    tikhub --health                              # {"status":"healthy",...} → OK
    tikhub list xiaohongshu search               # 工具目录可读
    ls ~/.claude/.env                            # API key 存这里（chmod 600）
    

    新机器初始化（git clone 之后一次性）：

    cd ~/.claude/skills/social-account-doctor
    ln -sf "$(pwd)/tikhub/bin/tikhub" ~/.local/bin/tikhub   # 让 tikhub 命令在 PATH
    echo "TIKHUB_API_KEY=YOUR_KEY" >> ~/.claude/.env
    chmod 600 ~/.claude/.env
    

    详见 tikhub/README.md。

9. 数据时效性说明

references/platforms/*.md 里所有平台阈值（完播率 / CTR / CES 等）均为行业经验值（蝉妈妈 / 千瓜 / 新红 / COO 公开发言等多源），非平台官方公告。

📅 采集日期：2026-04｜建议复核：每 6 个月

诊断时用作"方向判断"，不是"绝对死线"。生产闭环（find/crack/adapt）不依赖这些数字。

social-account-doctor

小红书 / 抖音 / 快手 / 视频号 / B 站 自媒体的账号体检 + 爆款拆解工具，同时支持带货电商模式。 给它一个账号链接，它告诉你：你的号在同赛道什么位置、top 在做什么你没做、这条为什么不爆、下一步该往哪改。顺手出一版可粘贴的仿写初稿。 给它一个商品链接，它告诉你：这个品怎么卖、对标爆款怎么拍的、你的口播脚本和分镜该怎么写。

它帮你解决什么

• 不知道自己的号卡在哪 → 扫同赛道,告诉你离 top 差在调性、选题还是执行
• 不知道爆款为什么爆 → 逐条拆:钩子在第几秒、封面哪种模板、结构清单体还是故事体
• 发了但没人看 → 给后台截图,逐项诊断是封面、标题、时间还是人群定位的问题
• 有素材不知道能不能发 → 一份 PDF / 一组图 / 一段视频,先判断能不能出爆款再说怎么写
• 手上有品不知道怎么做带货 → 给商品链接，自动出商品事实卡 + 对标爆款 + 口播脚本 + 分镜，附带风险标注告诉你能不能这么说

它在做什么 —— 账号诊断 + 爆款分析

这不是"把你的想法润色成笔记"的工具,核心是帮你看懂自己和同赛道。同时还支持带货电商模式 —— 帮你看懂一个品怎么卖:

• 看得懂账号 —— 你的号当前处在什么阶段、同赛道 top 是什么调性、你离他们差在哪
• 看得懂爆款 —— 一条爆款为什么爆:钩子在第几秒、封面用的哪种模板、结构是清单体还是故事体、评论区在聊什么
• 看得懂视频 —— 给一条视频链接,它会看完画面 + 听完字幕再拆,不是只读标题
• 看得懂商品 —— 给一个商品链接，分析卖点/痛点/买点/利益点，拆解带货对标爆款的 5 个电商维度（商品露出、利益点排序、转化链、商品卡一致性、翻拍风险评估），出 15s/30s/60s 口播脚本和分镜

看懂之后顺手出一版可粘贴的仿写初稿 —— 只是分析的副产品,不是目的。

怎么用 —— 直接跟 Claude 说

📸 案例演示

下面是对一条 AI 赛道的真实小红书笔记跑完全流程的报告 —— 笔记发布 21 分钟、3 赞 1 评 2 收藏,结论是 9 成扑街概率、3 个一票否决项、5 分钟内可抢救的动作。

1. 先扫同赛道 —— 找到"真对标"而不是"同关键词"

自动归纳赛道特征:头部 2k+ 赞已经成型、收藏比 ≥ 0.5(干货教程调性)、评论区普遍 50-200 条。用户这条被定性为"无差异化跟风"。

2. 三张封面逐张体检 —— 钩子被埋到第 3 张

第 1 张只是"放了张产品图",没有钩子;第 3 张才是大字报 + 人群锚定,真正有 CTR。封面顺序反了 → 小红书用户只看第 1 张就划走 → 直接判死刑。

3. 行动清单 —— 不是"建议",是可粘贴的改写

P0(5 分钟内):把第 3 张设为封面 + 正文补关键信息 + 标题按"数字 + 人群 + 效果"公式重写,直接给出 3 个候选。P1 / P2 覆盖 24 小时互动钩和账号月度转型方向。

🚀 安装

把下面这段 prompt 丢给你的 AI 助手（Claude Code / OpenClaw / Codex / Cursor / Trae 都行），它会自己 clone、跑脚本、问你要 API key、提示你重启：

帮我安装 social-account-doctor:
https://raw.githubusercontent.com/JuneYaooo/social-account-doctor/main/docs/install.md

⚙ 配置三把钥匙

安装脚本会引导你填这些,也可以手动编辑 ~/.claude/skills/social-account-doctor/.env 和 ~/.claude/.env:

1. tikhub.io 的 API key —— 抓各平台数据用,一个 key 通吃五平台
2. 一个会看图 / 看视频的大模型 key —— 推荐 Gemini 3.1 Pro,OpenAI 协议兼容的代理站都行
3. 一个语音转写 key(可选) —— 只有当你要拆"真人口播"类视频时才需要(SenseVoice / Whisper 均可)

🔒 脚本只读 skill 目录下的 .env 和 ~/.claude/.env,不会翻项目里的 .env,不用担心误吃无关密钥。

系统依赖:Python 3.10+,ffmpeg(apt install ffmpeg / brew install ffmpeg)。

🛠 在 Claude Code 里怎么用

装完直接跟 Claude 说人话就行,见上面 怎么用 —— 直接跟 Claude 说 表格。Claude 会自己路由到 find / crack / adapt / compose 命令,跑完把报告路径告诉你。

🧑‍💻 想自己写脚本调 CLI 而不走 agent? 看 SKILL.md —— 命令闭环、输入路由、每个脚本的参数和文件布局都在那;scripts/ 下的 analyze_image.py / analyze_video.py / analyze_document.py / render_report_pdf.py 也可以独立调。

📂 输出在哪

跑完之后,当前目录下会出现:

• reports/ —— 本次的对标扫描 / 爆款拆解 / 仿写初稿,markdown 可直接看,按需可导出 PDF(思源字体 + A4 打印版)
• assets/ —— 钩子库、标题库,跨任务累积复用

💡 reports/ 通常含账号和选题信息,建议加进 .gitignore 别公开;assets/ 是长期资产,建议 commit。

⚠ 关于内置的平台数据

内置的平台阈值(完播率、CTR、收藏比等)是行业经验值,不是平台官方公告。信息时点 2026-04,建议每 6 个月复核。主流程(找对标 / 拆爆款 / 仿写)不依赖这些数字,只在诊断模式下用作方向判断。

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