bilibili-up-analyzer

name	bilibili-up-analyzer
description	Bilibili UP主视频内容分析与报告生成工具。用于分析B站UP主的视频数据、生成专业分析报告，包括播放量、互动数据、分区统计、视频类型分类及多维度评分。支持通过UID、用户名或主页链接作为输入，输出Markdown格式的详细分析报告。适用于UP主自我分析、品牌方选号评估、内容研究等场景。

Bilibili UP主视频分析技能

功能概述

• 最新视频分析：获取并分析UP主最新发布的视频数据
• 全部视频分析：批量分析UP主历史视频内容
• 发布分区统计：统计视频在各分区的分布并可视化
• 核心数据指标：播放量、点赞、投币、收藏、分享等数据分析
• 视频类型分类：自动识别视频类型并统计占比
• 多维度评分系统：基于UP主内容类型的差异化评分算法

使用方法

输入方式

支持三种输入方式（自动识别）：

# 通过UID
python scripts/analyze_up.py 159285873

# 通过用户名
python scripts/analyze_up.py Jason_Shane

# 通过主页链接
python scripts/analyze_up.py "https://space.bilibili.com/159285873"

常用参数

# 分析最近20个视频
python scripts/analyze_up.py Jason_Shane --recent 20

# 分析全部视频（带缓存）
python scripts/analyze_up.py Jason_Shane --all --cache

# 指定输出路径和文件名
python scripts/analyze_up.py Jason_Shane --all --output ./reports/ --filename my_report

# 输出JSON格式
python scripts/analyze_up.py Jason_Shane --all --format json

# 显示详细日志
python scripts/analyze_up.py Jason_Shane --all --verbose

# 禁用图表
python scripts/analyze_up.py Jason_Shane --no-charts

参数说明

参数	类型	必填	说明
target	string	是	UP主UID、用户名或主页链接（位置参数）
--recent	int	否	分析最近N个视频，默认10
--all	flag	否	分析全部视频（覆盖--recent）
--cache	flag	否	启用数据缓存
--cache-dir	string	否	缓存目录，默认./cache
--output	string	否	报告输出目录，默认./reports
--format	string	否	报告格式：markdown/json，默认markdown
--filename	string	否	指定输出文件名
--no-charts	flag	否	禁用图表生成
--clear-cache	flag	否	清除缓存后运行
--verbose	flag	否	显示详细日志

工作流程

1. 输入解析

自动识别输入类型：

• 纯数字 → UID
• 包含 space.bilibili.com → 从URL提取UID
• 其他字符串 → 通过搜索API查找用户名对应的UID

2. 数据获取（三级策略）

1. WBI签名接口：优先使用带签名的官方API
2. 非签名接口：WBI失败时回退到标准接口
3. 搜索API兜底：以上均失败时通过搜索API获取数据

3. 数据处理

• 数据清洗与格式化
• 计算衍生指标（互动率等）
• 视频类型自动分类
• 分区统计与聚合

4. 评分计算

根据UP主内容类型采用差异化评分标准：

• 知识区UP主：侧重内容深度、完播率、收藏率
• 娱乐区UP主：侧重播放量、点赞率、分享率
• 游戏区UP主：侧重互动率、弹幕密度、评论质量
• 生活区UP主：侧重粉丝增长、内容稳定性

5. 报告生成

生成Markdown报告，包含：分析摘要、UP主基础信息、核心数据指标、分区分布图表、视频类型分析、评分雷达图、趋势分析、热门视频、总结建议。

目录结构

bilibili-up-analyzer/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── scripts/
│   ├── analyze_up.py          # 主分析脚本（入口）
│   ├── data_fetcher.py        # 数据采集模块（含WBI签名）
│   ├── data_analyzer.py       # 数据分析模块
│   ├── scoring_system.py      # 评分系统
│   └── report_generator.py    # 报告生成器
└── references/
    ├── api_reference.md       # 接口设计文档
    ├── data_models.md         # 数据模型定义
    └── scoring_algorithm.md   # 评分算法说明

依赖安装

pip install requests matplotlib

错误处理

• 网络异常：自动重试3次，指数退避
• 风控拦截（412/-352/-799）：自动等待后重试
• 数据缺失：搜索API兜底，标记缺失字段继续分析
• 无效输入：自动识别输入类型，给出明确错误提示

注意事项

1. 未登录状态下部分字段（如获赞数）通过视频数据累加补充
2. 频繁请求可能触发风控，建议启用 --cache
3. 评分结果仅供参考，不代表官方评价

参考文档

• 接口设计详情：references/api_reference.md
• 数据模型定义：references/data_models.md
• 评分算法说明：references/scoring_algorithm.md