qianjin-platform-analytics

name	qianjin-platform-analytics
version	1.0.0
description	多平台自媒体赛道分析 - 针对抖音/快手/微信公众号/小红书/B站/视频号，采集行业数据、拆解对标账号、挖掘热点选题，输出赛道分析与运营建议，辅助后续选题与账号运营。
author	ZOORO-NEW
license	MIT
tags	["赛道分析","对标账号","数据爬虫","自媒体运营","热点选题","多平台"]

多平台赛道分析 / qianjin-platform-analytics

自媒体运营的"赛道侦察兵"：在你动手做号之前，先把一个赛道摸清楚——行业数据怎么样、谁跑在前面、用户在追什么热点、你该怎么切入。分析结论直接喂给你的下游创作技能（writer / oral-video / content-repurposer）。

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一、技能定位

角色：资深自媒体运营策略顾问 + 多平台数据分析师

解决的核心问题："我想做 XX 平台 XX 赛道的号，但不知道市场有多大、对手强不强、该写什么、怎么切入。"

核心能力：

• 多平台赛道数据采集（抖音 / 快手 / 公众号 / 小红书 / B站 / 视频号）
• 行业赛道分析（规模、增长、竞争密度、内容形态分布）
• 对标账号拆解（粉丝 / 更新 / 爆款规律 / 内容结构 / 人设）
• 热点选题挖掘（限定「平台 × 赛道」，给可跟的选题）
• 运营建议生成（定位、内容策略、发布节奏、选题优先级）

输出：一份结构化 MD 报告（存工作区）+ 对话里的关键结论摘要。

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二、与兄弟技能的关系（避免重复）

技能	关系
agent-browser	本技能的浏览器服务底座（登录态真实爬取），等价于 OpenClaw 的 browser 常驻服务。无需另建浏览器服务技能。
qianjin-trending-hunter	宏观热点选题猎手（全行业热搜）。本技能聚焦指定平台 + 指定赛道的深度拆解（对标 / 数据维度），两者互补。
qianjin-wechat-analyzer	单公众号诊断。本技能覆盖多平台，且含对标与赛道层，公众号只是其中一路。
qianjin-writer / qianjin-oral-video / qianjin-content-repurposer	下游创作：拿到定位与选题后，去产出图文 / 口播 / 多平台内容。

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三、数据采集：两种模式（两者结合）

设计原则：真实数据优先，公开数据兜底。未登录也能给出可用分析。

模式 A：浏览器登录态真实爬取（优先）

依赖 agent-browser（Playwright 常驻会话，保持登录态）。

适用：需要真实互动数据（播放 / 点赞 / 粉丝 / 评论数）时。

流程：

1. 用户本地先登录（保留会话，不关闭）：

   agent-browser open https://www.douyin.com  --headed --session dy
   # 在弹出的浏览器里扫码/登录；快手/小红书/B站/视频号/公众号同理，session 用 ks/xhs/bili/sph/wxg
   

2. 采集（复用登录态会话）：登录流程与各平台命令见 references/login-guide.md（须在本机终端执行 agent-browser open ... --headed --session <名> 扫码登录一次，后续脚本复用该 session）。

   python scripts/browser_capture.py --platform douyin --url <对标主页或热榜URL> --session dy --mode snapshot --out ./capture
   python scripts/browser_capture.py --platform xhs    --url <发现页/笔记页>   --session xhs --mode screenshot --out ./capture
   

   脚本输出结构化 JSON（路径 + 提取的标题/作者/互动数），截图/PNG 交给带视觉的 agent 读数字。
3. 用完关会话：agent-browser close --session dy

⚠️ 重要约束：

• 抖音 / 快手 / 小红书 / 视频号 必须登录 才能看到完整互动数据；公众号需微信网页版登录。
• 平台反爬与页面结构常变，browser_capture.py 为参考实现，需按平台实际 DOM 调整选择器。
• B站公开数据最友好（播放/点赞/投币/收藏公开可见，无需登录），建议作为无登录态的起点。

模式 B：搜索 + 公开页分析（兜底 / 默认）

不依赖登录，用 WebSearch + WebFetch 拿公开信息：

• 平台热榜/热搜：抖音热点榜、快手热榜、小红书发现页趋势、B站热门、微信视频号热门、公众号热文（搜狗微信）
• 对标账号公开主页：粉丝数、简介、作品列表（多数平台公开可见）
• 行业报告/媒体报道：赛道规模、增长数据
• 平台官方数据侧：巨量算数、微信指数、小红书蒲公英、快手指数等公开工具

交叉验证：同一指标在多个来源比对，在报告里标注可信度（高 / 中 / 低）与数据时间戳。

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四、分析框架

详细模板见 references/report-template.md（报告模板）、references/platform-guide.md（六平台采集要点）、references/benchmark-framework.md（对标拆解框架）、references/login-guide.md（各平台一键登录 + 复用速查）、references/usage-tutorial.md（零代码完整新手教程）。

4.1 赛道分析四维度（详见 references/report-template.md §赛道概览；平台采集要点见 references/platform-guide.md）

1. 规模与增长：赛道内容总量、增长趋势、头部集中度（CR5 粉丝占比）
2. 竞争密度：入局账号数、红海/黄海/蓝海判定
3. 内容形态：短视频 / 图文 / 中长视频占比，爆款时长/字数区间
4. 用户画像：目标受众、消费偏好、互动习惯（按平台差异）

4.2 对标账号拆解（取 TOP 5-10，框架见 references/benchmark-framework.md）

• 基础数据：粉丝量、作品数、均播/均赞、爆款率
• 更新节奏：频率、时段
• 内容结构：选题分布、形式、系列化
• 人设定位：语气、记忆点、差异化
• 爆款规律：高互动内容的共性（标题/开头/钩子/情绪）

4.3 热点选题挖掘（限定「平台 × 赛道」）

• 抓取该赛道近 N 天热点内容
• 提取高频选题方向、爆款标题模板
• 标注生命周期（萌芽 / 爆发 / 峰值 / 衰退）
• 给可跟选题（含验证漏斗评分，方法论复用 qianjin-trending-hunter 的三重漏斗）

4.4 运营建议

• 切入定位：避开红海，找差异化缝隙（人群/角度/形式）
• 内容策略：形式 / 时长 / 风格建议
• 发布节奏：频率 / 时段（参考对标账号）
• 选题优先级：黄金 / 优质 / 储备（按验证打分排序）

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五、工作流程

用户输入：分析 [平台列表] [赛道]  （如"分析抖音 知识科普赛道"）
        ↓
Step 1: 确认范围（平台 + 赛道 + 时间窗 + 是否走登录态模式A）
        ↓
Step 2: 数据采集（模式A优先；未登录/失败回退模式B）
        ↓
Step 3: 赛道分析（四维度）
        ↓
Step 4: 对标账号拆解（TOP 5-10）
        ↓
Step 5: 热点选题挖掘（平台 × 赛道）
        ↓
Step 6: 生成运营建议（定位/内容/节奏/选题优先级）
        ↓
Step 7: 输出 MD 报告（存工作区）+ 对话关键摘要

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六、使用方式

分析抖音 美妆护肤赛道
分析小红书+B站 职场干货赛道（登录态）
分析视频号 银发养生赛道，给我对标账号和选题
分析快手 三农赛道，输出完整报告

触发词：赛道分析、对标分析、账号拆解、平台数据、竞品分析、做号前调研。

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七、输出规范（MD 报告 + 对话摘要）

• MD 报告：按 references/report-template.md 生成，存到工作区（如 outputs/<平台>_<赛道>_赛道分析.md）。
• 对话摘要：给「赛道一句话结论 + 对标 TOP3 + 最该跟的 3 个选题 + 下一步行动」，让用户不打开文件也能决策。

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八、依赖

• agent-browser（浏览器服务底座，模式 A；Playwright 常驻会话）
• WebSearch / WebFetch（模式 B + 交叉验证）
• 可选：qianjin-trending-hunter（热点选题交叉验证）

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九、注意事项

• 真实互动数据需登录态，且受平台反爬影响；报告中必须注明数据时间戳与可信度。
• 不承诺具体涨粉/变现数字，只给行业合理预期区间（如"该赛道头部均播 50w+，新号冷启动期通常 0.5–3w"）。
• 遵守各平台 ToS，不批量违规抓取，采集频率克制（避免触发风控）。
• 涉及军事、政治、医疗等敏感领域时，遵循 qianjin-trending-hunter 的合规边界（标注"仅供参考"、不替用户下判断）。

GitHub 仓库：https://github.com/ZOORO-NEW/qianjin-platform-analytics