chanmama-search

# chanmama-search — 蝉妈妈达人搜索与筛选 ## 前置条件 1. anyreach CDP Proxy 运行中： ```bash node "<anyreach_dir>/scripts/check-deps.mjs" ``` 2. 用户已在 Chrome 中登录蝉妈妈 > `<anyreach_dir>` 默认为本 skill 同级的 `anyreach/` 目录，可通过 `ANYREACH_DIR` 环境变量覆盖。 ## 完整工作流 ``` Step 1: 搜索达人列表 node run.mjs --preset default --max-pages 10 --output /tmp/bloggers.json Step 2: LLM 初筛（过滤品牌号/专场号/工厂号等） 读取 prompts/screen-stage1.md 作为 system prompt 将 /tmp/bloggers.json 中的达人数据作为 user message 发给 LLM LLM 返回 pass/reject 判断 保留 pass 的达人 Step 3: 详情页三级分类提取 将初筛通过的达人传入 detail.mjs node detail.mjs --input /tmp/passed-stage1.json --output /tmp/details.json Step 4: LLM 精筛（根据三级分类判断品类匹配度） 读取 prompts/screen-stage2.md 作为 system prompt 将 /tmp/details.json 中的三级分类数据作为 user message 发给 LLM LLM 返回 pass/reject 判断 保留 pass 的达人 → 最终合格列表 ``` ## Step 1: 搜索达人列表 ```bash # 使用预设条件搜索（推荐） node "<skill_dir>/run.mjs" --preset default --max-pages 10 --output /tmp/bloggers.json # 使用自定义筛选条件 node "<skill_dir>/run.mjs" --filters '{"category":"日用百货","subCategory":"个人护理","bloggerGender":"女","fanGender":"女性居多","checkDaren":true,"levels":["LV1","LV2","LV3","LV4"],"sellMode":"直播带货为主","liveHourlyOutput":"1000-1万"}' --max-pages 10 # 使用已保存的条件（备选，稳定性较低） node "<skill_dir>/run.mjs" --condition "阿周" --max-pages 10 ``` 预设 `default` 的筛选条件： | 筛选项 | 值 | |--------|-----| | 带货分类 | 日用百货 → 个人护理 | | 达人画像 | 女 | | 粉丝画像 | 女性居多 | | 达人信息 | 勾选达人号 | | 带货等级 | LV1、LV2、LV3、LV4 | | 带货方式 | 直播带货为主 | | 直播场均小时产出 | 1000-1万 | 输出格式： ```json { "action": "extractAll", "totalBloggers": 100, "bloggers": [ { "name": "达人昵称", "douyinId": "抖音号", "hasLevel": true, "profileLink": "https://www.chanmama.com/bloggerRank/XXX.html", "followers": "10.2万", "liveSales": "50.3万", "liveHourlyOutput": "8.2万", "avgSessionSales": "4.2万" } ] } ``` ## Step 2: LLM 初筛 **提示词文件**：`prompts/screen-stage1.md` 将提示词作为 system prompt，达人列表作为 user message，发给你的 LLM。 LLM 会基于达人名称判断是否为品牌号、专场号、工厂号、明星号等，返回 pass/reject。 **原则：宁可放过，不要错杀。** 拿不准的保留进入下一轮。 将 pass 的达人（保留 profileLink 字段）保存为 `/tmp/passed-stage1.json`。 ## Step 3: 详情页三级分类提取 ```bash node "<skill_dir>/detail.mjs" --input /tmp/passed-stage1.json --output /tmp/details.json ``` 参数： | 参数 | 说明 | 默认 | |------|------|------| | `--input, -i` | 初筛结果 JSON（需含 profileLink） | — | | `--urls` | 逗号分隔的详情页 URL 列表（替代 --input） | — | | `--output, -o` | 输出文件路径 | stdout | | `--delay` | 每个达人之间的间隔毫秒 | 2000 | 输出格式（每个达人）： ```json { "url": "https://www.chanmama.com/bloggerRank/XXX.html", "name": "椰尼Ya", "douyinId": "6susu61228", "headerTags": ["达人号", "日用百货-个人护理96.24%"], "byProducts": [{"name": "面部护肤", "percent": "35.59%"}], "bySales": [{"name": "口腔护理", "percent": "66.25%"}], "byRevenue": [{"name": "口腔护理", "percent": "53.29%"}], "ok": true } ``` 三个维度： - `byProducts`：上架商品最多品类 TOP5 - `bySales`：销量最佳品类 TOP5 - `byRevenue`：销售额最佳品类 TOP5（**最重要**） ## Step 4: LLM 精筛 **提示词文件**：`prompts/screen-stage2.md` 将提示词作为 system prompt，三级分类数据作为 user message，发给你的 LLM。 LLM 会判断每个达人的品类是否匹配目标方向（女性向日用个护），返回 pass/reject + 关键品类标签。 最终通过精筛的达人即为合格列表，可进入后续流程（如写入飞书多维表格）。 ## 退出码 | 码 | 含义 | |----|------| | 0 | 成功 | | 1 | 运行错误 | | 2 | 需要登录蝉妈妈 | ## 环境变量 | 变量 | 说明 | 默认 | |------|------|------| | `ANYREACH_DIR` | anyreach 安装路径 | `../anyreach` | | `CDP_PROXY_PORT` | CDP Proxy 端口 | 3456 | ## 文件结构 ``` run.mjs → Step 1: 搜索达人列表 detail.mjs → Step 3: 详情页三级分类提取 prompts/screen-stage1.md → Step 2: 初筛提示词（过滤品牌号等） prompts/screen-stage2.md → Step 4: 精筛提示词（三级分类匹配） SKILL.md → 本文件（agent 使用指南） ```