kuaishou-pro

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displayName	快手数据助手 | 短视频 / 直播 / 用户 / 热榜
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description	快手（Kuaishou）公开数据查询与短视频分析 skill，通过 MaxHub API 查询作品详情、作者主页、评论、搜索、热榜、直播和相关内容。适合快手内容选题、达人分析、作品互动追踪、热门趋势监控和运营复盘。默认 read-only；agent 应按 recipes 选择单次或链式调用，使用字段流字典传递 photo_id/user_id 等参数，禁止自行拼接路径或猜测参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。
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⛔ 合规硬前置指令（HARD PREREQUISITE — Agent 不得跳过）

在执行任何 API 调用、读取 reference 文件、匹配 recipe 之前，Agent 必须先完成 §基础使用 Step 0 的合规检查。

• 禁止绕过 Step 0 直接进入 Step 1（检查 API Key）或更后续步骤
• 禁止以"用户已多次使用"为由跳过首次闸门或风险检测
• 禁止将 Step 0 的合规检查视为可选步骤
• 若 Step 0 未通过（首次确认缺失、用户拒绝、风险检测未确认），立即停止，不执行任何后续操作

违反此指令将导致法律合规风险，Agent 必须严格执行。

快手 数据助手

1. 简介

快手（Kuaishou）公开数据查询与短视频分析 skill，通过 MaxHub API 查询作品详情、作者主页、评论、搜索、热榜、直播和相关内容。适合快手内容选题、达人分析、作品互动追踪、热门趋势监控和运营复盘。默认 read-only；agent 应按 recipes 选择单次或链式调用，使用字段流字典传递 photo_id/user_id 等参数，禁止自行拼接路径或猜测参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

2. 详细功能

视频数据

• 查询单条快手短视频完整详情，覆盖播放、点赞、评论、转发等核心统计
• 支持通过 photo_id、视频 URL、分享文案三种方式定位视频
• 同时提供 App 端与 Web 端两路视频详情接口，互为备份与降级

分享链接解析与生成

• 反解快手分享口令文案，识别其中的视频或用户资源
• 通过分享 URL 直接查询对应视频详情
• 生成快手 App 端短链，便于回链分享
• 生成 Web 端短链，覆盖网页传播场景
• 通过分享链接反查目标用户 ID，闭环用户画像采集

用户画像

• 查询用户基础资料卡，含粉丝、关注、作品数等核心字段
• 拉取用户投稿视频列表，支持翻页采集全部历史作品
• 拉取用户热门作品，识别账号代表作
• 查询用户公开收藏列表
• 同时提供 App 端与 Web 端用户接口，覆盖不同数据丰富度

评论与回复

• 拉取视频一级评论列表，支持游标翻页
• 拉取指定一级评论下的二级回复链路
• App 端与 Web 端均提供独立评论接口，可按场景择优
• 支持评论作者、点赞数、时间戳等结构化字段提取

热榜矩阵

• 查询热榜分类列表，了解平台当下榜单维度
• 拉取指定热榜分类的详细内容
• 查询热搜人物榜单，捕捉上升期账号
• 提供 Web 端独立热榜，与 App 端互为补充
• 支持话题 Tag 搜索与 Tag 下视频流采集
• 提供推荐 Feed，洞察平台分发偏好

直播能力

• 查询用户当前直播间实时状态与基础信息
• 拉取直播总榜，识别头部主播
• 拉取购物榜、品牌榜，定位带货能力突出的账号
• 拉取音乐榜，发现热门 BGM 与音乐主播
• 查询用户历史直播回放记录，分析直播节奏与品类

搜索能力

• 提供综合搜索，一次返回视频、用户、直播等多类型结果
• 支持视频、用户、图集、直播、音乐、Tag 多种垂直搜索
• 支持按发布时间、时长、性别等条件过滤
• 支持搜索结果排序，定位最新或最热内容

双端接口并行

• 业务覆盖 App 端与 Web 端两条独立链路
• 两端接口字段互补，单端不可用时可降级切换
• 不同端的入口能力各有侧重，可按业务场景择优组合

账号余额查询

• 查询 MaxHub API 账号剩余额度，支持 x-api-key 或 Authorization: Bearer 两种认证方式
• 频率限制：最快每 3 秒调用一次
• 接口路径：GET /api/maxhub/balance

⚖️ 法律免责与合规声明

使用本 skill 即表示您确认已阅读并同意以下条款：

1. 数据来源：本 skill 通过第三方数据服务（MaxHub API）获取 快手（Kuaishou） 数据，该服务未获得 快手（Kuaishou） 官方授权。本项目对数据获取的合法性不作任何保证。
2. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / CCPA 等）及 快手（Kuaishou） 服务条款（ToS）。因使用本 skill 产生的任何法律后果由使用方自行承担。
3. 禁止用途：严禁将本 skill 用于违反法律的行为，包括但不限于：侵犯个人信息权、不正当竞争、刷量操控、批量爬取用户数据等。
4. 平台风险：快手可能对未授权数据访问采取封号、诉讼等法律行动。
5. 完整政策：详细数据使用政策请参阅 DATA_USAGE_POLICY.md。

📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）

1. 第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接等参数都会通过 HTTPS 发送到 https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。
2. UGC 隐私：拉回的 评论 / 弹幕 等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。
3. 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key。
4. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / 快手（Kuaishou） ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。

配置 API Key

方案 1：OpenClaw 配置

将 MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案 2：终端环境变量

export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。

环境变量配置

环境变量	说明	是否必填	获取方式
MAXHUB_API_KEY	MaxHub 数据 API Key	是	MaxHub 控制台

4. 使用指南

🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）

此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。

1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）

步骤	何时读	加载文件	估算 token
① 永远先读	接到任何请求时	SKILL.md §0.1（不支持清单）+ §4（本节）	~1K
② 选择 recipe	用户语义清晰时	references/recipes/_index.md（仅索引）	~1.5K
③ 加载 recipe 详情	匹配到具体 recipe 时	references/recipes/<domain>.md 的对应段落	~500/段
④ 加载端点详情	自定义链路或参数不明时	references/<domain>.md 单文件	~3K
⑤ 路径白名单校验	调用前	grep '<endpoint_id>' references/endpoints_whitelist.yaml（禁止整体读）	~50 行
⑥ 跨端点字段路由	链式调用时	references/param-mappings.md § 字段流字典	~1K

2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）

1. 加载 references/recipes/_index.md，扫 trigger_keywords 列
2. 最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
3. 平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
4. 无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）

3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）

1. 读 references/atoms/_index.md，按 chain_role 列定位起点（starter）和终点（terminal）
2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
3. 字段流（上游 OUT → 下游 IN）由 param-mappings.md § 字段流字典 决定，禁止自行猜 json_path
4. 链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe

4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）

端点 risk	必做自检	步骤数
risk: low	① 路径在 endpoints_whitelist.yaml	1 步
risk: medium	① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认	4 步
risk: high	4 步 + 显式向用户确认参数与意图	5 步
risk: critical（restricted）	6 步高风险确认流程（详见 §高风险能力清单）	6 步

旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点（占绝大多数）只校验路径即可。

5️⃣ 错误处理快速决策

现象	行动	重试
404 / 410	§3.1(A) 5 步防臆造自检 → 通过才 STOP；禁止自改路径段重试	0
400 / 422	§3.1(B) 6 步防参数臆造自检 → 通过才修参重试	≤1
401 / 402 / 403	STOP，告知用户去 https://www.aconfig.cn 处理	0
429	读 Retry-After 退避；无该头时指数退避+jitter	≤2
5xx	等 3 秒重试 → 仍失败走端点级"降级/替换"	1
HTTP 200 + code != 0	读 message_zh 报告用户；不重试（业务错误重试无用）	0

6️⃣ 输出契约（与用户对话时）

1. 数据来源声明：每次输出明确告知数据来自 https://www.aconfig.cn 三方接口
2. 缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
3. 不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟

核心约束（强制遵守）

规则	说明
🔒 只读	本技能仅用于数据查询和分析，不执行写入 / 账户操作
🚫 禁止臆造路径	仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点，不得自行拼接、改 app/web 段、加路径
📋 数据流向第三方	所有请求发送至 https://www.aconfig.cn，请使用独立测试账号并定期轮换 API Key
🔑 凭证保护	不暴露 API Key、Cookie、Token 至日志或对话
🔀 端不互通	App 端与 Web 端端点参数不兼容，禁止跨端套用参数名

基础使用（5 步完成调用）

Step 0 — 合规硬前置检查（不可跳过 · 不可绕过）

⛔ 本步骤为硬前置：未通过则禁止执行 Step 1 及后续任何 API 调用。 本步骤自包含，不依赖任何外部文件即可完成基础合规检查。详细框架可参阅 COMPLIANCE_GATE.md，完整风险规则见 risk_rules.yaml。

0.0 缺失即停检查：

检查合规确认状态文件是否存在。若不存在，立即停止后续操作，直接进入 0.2 首次闸门流程。

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
STATE_FILE="$COMPLIANCE_DIR/confirmed_kuaishou-pro.txt"
if [ -f "$STATE_FILE" ]; then cat "$STATE_FILE"; else echo "NOT_FOUND"; fi

0.1 读取并校验确认状态：

• 返回 NOT_FOUND → 进入 0.2 首次闸门
• 返回的 legal_version 低于 1.0.0 → 法律内容已更新，重新进入 0.2 首次闸门
• 返回的 legal_version 等于 1.0.0 → 已确认，跳到 0.5 风险检测

0.2 首次使用合规闸门（仅首次触发）：

向用户显示以下完整合规提醒（本内容自包含，无需读取外部文件）：

⚠️ 法律合规提醒

本 skill 通过第三方数据聚合服务（MaxHub API）获取数据，非平台官方 API。

数据来源声明：

• 本项目不持有、不存储、不控制任何平台数据
• 所有数据请求经 MaxHub API（https://www.aconfig.cn）中转至各平台
• MaxHub API 的数据获取方式未获得各平台官方授权

合法使用场景：公开数据分析、竞品研究、内容创作辅助、学术研究、自动化测试

禁止使用场景：

• 电信诈骗相关活动（《反电信网络诈骗法》）
• 侵犯他人通信自由和通信秘密（《宪法》第40条）
• 规避实名身份验证（《网络安全法》第24条）
• 代发私信或消息
• 收集、存储未公开的个人信息（联系方式、位置、社交关系）
• 使用他人登录凭证（cookie/token）访问非本人数据

已移除的高风险能力：刷量操控、反爬绕过、会话伪造、批量提取、私信、登录加密等端点已从代码中完全移除。

完整法律条款：请参阅 数据使用政策 和 合规审查清单。

输入 "同意" 确认已阅读并遵守以上条款，或输入 /legal 查看完整法律条款。

0.3 确认验证规则：

• ✅ 接受（明确肯定）：同意 / 确认 / 我已阅读并同意 / 我同意 / 确认同意
• ❌ 拒绝（模糊回应，需提示用户使用明确措辞）：嗯 / ok / 行 / 好的 / 可以 / 嗯嗯 / 好 / yes
• 模糊回应提示："请使用明确措辞确认（如输入'同意'），以确保您已阅读并理解合规条款。"
• 用户拒绝或未确认时：立即停止，不执行 Step 1 及后续任何步骤。即使用户再次要求执行操作，也必须先完成合规确认。

0.4 确认通过后，写入状态并记录审计日志：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo "legal_version=1.0.0 confirmed_at=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)" > "$COMPLIANCE_DIR/confirmed_kuaishou-pro.txt"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"kuaishou-pro","event":"first_time_confirmation","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

0.5 风险检测（每次用户请求都执行）：

对照以下核心风险规则（完整规则见 risk_rules.yaml）检查用户请求：

风险类别	关键词（命中即触发提醒）	定向提醒要点
cookie_usage	cookie / session / 登录凭证 / token / 凭证 / 登录态	确认使用本人账号凭证，不使用他人 cookie/session
batch_operation	批量 / 全部 / 所有 / 循环 / 批次 / 大规模 / 全量 / 遍历	遵循最小必要原则，不用于刷量/批量注册
personal_data	粉丝列表 / 关注列表 / 用户画像 / 联系方式 / 社交关系 / 手机号 / 邮箱 / 粉丝画像 / 受众画像 / 个人信息 / 隐私数据	遵循《个人信息保护法》最小必要原则，不存储不传播
write_operation	端点白名单中 write_operation: true 或 requires_user_confirmation: true 标志	确认参数正确，了解操作不可撤销

命中风险时的处理流程：

1. 显示对应类别的定向风险提醒（完整模板见 COMPLIANCE_GATE.md §3.3）
2. 等待用户明确确认（同 0.3 规则）
3. 确认后记录审计日志再继续：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"kuaishou-pro","event":"risk_reminder","risk_type":"<matched_category>","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

4. 用户拒绝或未确认时：停止，不执行后续操作

0.6 /legal 命令处理（用户随时可触发）：

当用户输入 /legal、查看法律条款 或 法律条款 时：

1. 读取并显示 DATA_USAGE_POLICY.md 的完整内容
2. 记录审计日志：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"kuaishou-pro","event":"legal_review","legal_version":"1.0.0","status":"completed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

3. 显示完毕后，根据当前是否已通过首次闸门决定下一步：
   • 未通过首次闸门 → 返回 0.2 继续等待用户确认
   • 已通过首次闸门 → 询问用户是否继续之前的操作

Step 1 — 检查 API Key

[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"

若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY。

Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference

按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：

用户目标	加载文件	覆盖范围
查视频 / 分享链接解析 / 短链生成	references/video.md	视频详情、链接解析、分享链接生成（7 端点）
查用户 / 投稿 / 热门 / 收藏 / 反查 user_id	references/user.md	用户信息、投稿列表、热门作品、收藏、share_link 反查（6 端点）
搜索 / 热榜 / 推荐 / 话题 Tag	references/search.md	综合搜索、分类搜索、热榜、推荐 Feed、Tag Feed（14 端点）
查评论 / 二级回复	references/comments.md	视频一级评论、二级回复（4 端点）
查直播 / 榜单 / 回放	references/live.md	直播信息、直播榜、购物榜、品牌榜、音乐榜、直播回放（6 端点）
跨端点参数查询 / 字段流追溯	references/param-mappings.md	全局红线 + 端点路由 + App/Web 字段流字典 + 错误处理总览
路径白名单硬校验	references/endpoints_whitelist.yaml	39 端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议

Step 3 — 构建最小调用计划

• ✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
• ✅ App 与 Web 切换时必须重新读取该端的 reference，禁止套用对端参数
• ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用

🔍 运行时合规自检（构建调用计划时必须逐项确认）：

#	检查项	通过条件	不通过处理
C1	意图合法性	用户请求属于合法场景（公开数据分析/竞品研究/内容创作辅助/学术研究/自动化测试）	STOP，告知用户该用途不在合法范围内
C2	参数来源	所有 ID/关键词/链接来自用户本人提供或公开可见内容	STOP，要求用户说明数据来源
C3	无他人凭证	请求不涉及使用他人 cookie/session/token	STOP，要求使用本人账号凭证
C4	最小必要	请求范围已限定在最小必要数据，非批量/全量采集	STOP，要求用户明确缩小范围
C5	端点合规	目标端点在 endpoints_whitelist.yaml 中且未被移除	STOP，告知该端点不可用

任一项不通过即停止，不进入执行步骤。已通过 Step 0.5 风险确认的请求无需重复 C4。

Step 4 — 执行并验证

• 调用前比对 endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认）
• 收到 404 → 必须先做 §3.1 (A) 防路径臆造自检（5 步）
• 收到 400 / 422 → 必须先做 §3.1 (B) 防参数臆造自检（6 步）
• 收到 业务 code != 0 → 读 message_zh 报告用户，不重试

📦 返回数据合规检查（收到响应后必须执行）：

#	检查项	处理方式
R1	个人信息脱敏	响应包含手机号/邮箱/身份证等 PII 时，仅展示必要字段，其余脱敏
R2	UGC 内容处理	响应包含评论/弹幕/动态等 UGC 时，提醒用户不用于未授权商业用途
R3	隐私数据保护	响应包含他人联系方式/位置/社交关系时，不写入持久化存储
R4	数据量控制	响应数据量 >100 条时，提醒用户遵循最小必要原则，建议分页
R5	审计日志	每次成功调用后记录审计日志到 $HOME/.maxhub-skills/.compliance/audit_log.jsonl，event 为 api_call

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"kuaishou-pro","event":"api_call","endpoint":"<endpoint_id>","legal_version":"1.0.0","status":"success"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

R1-R4 为数据处理红线，违反即构成合规风险。R5 为审计要求，每次调用必须记录。

高级使用

链式调用图谱（Chain Recipes）

用户场景	链路	字段流
查视频 + 评论 + 回复	app_fetch_one_video → app_fetch_video_comment → app_fetch_video_sub_comments	photo_id → root_comment_id 接力
搜索 → 视频详情	app_search_video_v2 → app_fetch_one_video	photo_id 复用
查用户 → 投稿 + 热门	app_fetch_one_user_v2 → app_fetch_user_post_v2 + app_fetch_user_hot_post	user_id 复用
查用户 → 直播 + 回放	web_fetch_user_info → app_fetch_user_live_info + web_fetch_user_live_replay	user_id 复用
热榜 → 详情	app_fetch_hot_board_categories → app_fetch_hot_board_detail → app_fetch_one_video	boardId → photo_id
分享文案 → 视频	app_fetch_one_video_by_url → app_fetch_one_video	share_text → photo_id
share_link → 用户全景	web_fetch_get_user_id → web_fetch_user_info → web_fetch_user_collect	share_link → user_id

防臆造自检清单（强制前置步骤）

收到 404 时（A）：

1. 路径白名单逐字符比对（重点核对 app/ vs web/ 段）→ 不在清单中 STOP
2. Method 比对 → 不等 STOP
3. 参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
4. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
5. 全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时（B）：

1. 参数名严格比对（photo_id vs photoId / pcursor 必须小写）
2. 必填项齐全（评论二级回复需 photo_id + root_comment_id 双必填）
3. 类型与格式严格匹配（pcursor 字符串、boardType 枚举）
4. 传参方式正确（query vs body）
5. 没有清单外的臆造参数（如 App 的 pcursor 不能改成 Web 的某些游标命名）
6. 全通过才按 message_zh 排查

App / Web 双端选型建议

维度	App 端	Web 端
端点数量	25+	13+
数据丰富度	最完整（评论、热榜、搜索、直播榜全覆盖）	偏轻量（视频详情、用户、回放、Web 热榜）
必填参数	多以 photo_id / user_id 为主	含 share_text / share_link / url 解析能力
推荐场景	数据采集主链路	分享链接反查与备选降级

SKILL 版本更新

触发条件	推荐操作
合法路径持续 404 / 410	skillhub upgrade kuaishou-pro
用户问"版本是多少"	当前版本 v4.0.0，访问 https://skillhub.cn/skills/kuaishou-pro
多端点连续 410	skillhub upgrade kuaishou-pro --force
401 / 402 / 403	不是版本问题，去 https://www.aconfig.cn 处理

常用命令速查表

场景	命令
查 API Key	[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"
查视频详情	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/kuaishou/app/fetch_one_video?photo_id=xxx"
查视频评论	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/kuaishou/app/fetch_video_comment?photo_id=xxx"
综合搜索	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/kuaishou/app/search_comprehensive?keyword=xxx"
查直播榜	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/kuaishou/app/fetch_live_top_list"
检查 SKILL 更新	skillhub info kuaishou-pro

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看 快手某个 photo_id 的评论」

Agent 执行步骤：

1. 匹配 recipe：读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
2. 加载 recipe 详情：读 references/recipes/<domain>.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
3. 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
4. risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
5. 链式传递：上游响应的 json_path 字段（如 $.data.bvid）按 recipe 的 extract 列绑定为变量，传给下游端点
6. 错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
7. 输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"

反例（agent 不要这么做）：

• ❌ 全文加载 endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文）
• ❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
• ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
• ❌ 链式调用时忽略 recipe 的 extract 列，自己猜 json_path

5. 使用场景

场景一：快手内容创作者寻找爆款规律

• 角色：快手短视频创作者
• 需求：分析同领域热门作品的标题、时长、配乐、互动率，提炼可复用的爆款模板
• 使用方式：app_search_comprehensive 关键词搜索 → 取 photo_id → 链式调 app_fetch_one_video 取详情；对评论 Top 视频再 app_fetch_video_comment 抽取高频用户反馈
• 预期收益：1 小时内梳理 50+ 同类爆款共性，输出脚本与配乐选型建议

场景二：直播带货能力分析

• 角色：MCN 机构 / 品牌方直播投放
• 需求：评估候选主播的直播带货能力、品牌榜表现、历史回放节奏
• 使用方式：app_fetch_shopping_top_list + app_fetch_brand_top_list 锁定头部主播 → app_fetch_user_live_info 取实时直播间 → web_fetch_user_live_replay 拉历史回放分析时长与品类
• 预期收益：基于榜单 + 实时 + 回放三维数据筛主播，避免凭 GMV 单一指标决策

场景三：KOL 投放与竞品监控

• 角色：品牌投放运营
• 需求：跟踪 50 个候选快手 KOL 的近期视频表现与粉丝增长
• 使用方式：批量 web_fetch_user_info 取粉丝数 → app_fetch_user_post_v2 翻页采集近期投稿 → app_fetch_one_video 补充视频详情字段，统计平均播放与互动
• 预期收益：可量化对比的 KOL 看板，识别上升期账号优先投放

场景四：短剧 / 话题趋势追踪

• 角色：内容选题策划
• 需求：追踪快手热搜、Tag 话题、热榜分类下的视频流，识别下一个风口
• 使用方式：app_fetch_hot_board_categories → app_fetch_hot_board_detail 拉每个分类详情；对话题用 app_search_tag → app_fetch_tag_feed 抓取 Tag 下视频
• 预期收益：第一时间捕捉短剧、网梗、地域话题的爆发节点，选题领先一周

6. 项目架构

目录结构

maxhub-kuaishou/
├── SKILL.md                            # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md                           # 英文项目说明
├── README_CN.md                        # 中文项目说明
├── _meta.json                          # 版本元信息（version: 4.0.0）
└── references/
    ├── endpoints_whitelist.yaml        # 39 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
    ├── param-mappings.md               # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理 + App/Web 差异）
    ├── video.md                        # 视频域：详情/链接解析/短链生成（7 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：资料/投稿/热门/收藏/反查（6 端点）
    ├── search.md                       # 搜索域：综合/分类/热榜/Feed/Tag（14 端点）
    ├── comments.md                     # 评论域：一级评论/二级回复（4 端点）
    └── live.md                         # 直播域：直播信息/榜单/回放（6 端点）

技术栈

组件	技术	说明
调用方式	curl + Bearer Token	HTTP GET 请求，参数通过 query string 传递
数据接口	MaxHub API	https://www.aconfig.cn/api/v1/kuaishou/{app,web}/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权
路径校验	YAML 硬白名单	endpoints_whitelist.yaml 提供 39 端点的逐字符校验 + 4 步 Pre-call 协议
错误处理	决策表 + 自检清单	HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检（A/B 双轨）+ App↔Web 替换矩阵
输出格式	JSON Standard MaxHub Response	{code, message, message_zh, data, cache_url}
更新通道	SkillHub	⭐⭐⭐ SkillHub（腾讯云 CDN）

API 覆盖范围

领域	端点数	Reference 文件
视频（Video）	8	video.md
用户（User）	6	user.md
搜索 / 热榜（Search）	14	search.md
评论（Comments）	4	comments.md
直播（Live）	6	live.md
合计	39	—

关键设计理念

• 防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
• App / Web 双链路：两端独立维护参数命名与翻页协议，杜绝 Agent 把 Web 的 share_link 用到 App 的 share_text 上
• 链式调用图谱：字段流字典 + Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动，重点防护 photo_id / root_comment_id / user_id 接力链路
• 错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + §3.1 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ App↔Web 替换矩阵