用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt;运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/changzhi777/SpideHarness --skill spide-deep-crawl命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地?可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
飞书 Bot 集成 — 通过飞书事件回调(webhook)执行 spide 命令, 支持自然语言指令解析(crawl/analyze/track/export/batch)。 当用户需要在飞书群中触发热搜采集、AI 分析、定时任务时使用此技能。
AI 分析 — 趋势分析、内容摘要、情感分析、智能采集策略。 当用户要求分析热搜趋势、生成摘要、获取采集建议时使用。
适配器自动修复 — 当 opencli 命令因网站 DOM/API 变更而失败时,自动诊断、修复适配器并重试。 当 opencli 命令失败时使用此 skill。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | spide-deep-crawl |
| description | 深度采集 — 通过 MediaCrawler 从小红书/抖音/快手/B站/微博/贴吧/知乎 采集详细内容、评论和创作者信息。当用户需要深度抓取特定平台内容时使用。 |
| category | data_collection |
用户要求深度采集特定平台的内容、评论、创作者信息时自动激活。
# 搜索模式 — 按关键词搜索
spide deep-crawl -p xhs -m search -k "AI编程"
spide deep-crawl -p dy -m search -k "新能源,汽车"
# 详情模式 — 按内容 URL/ID 采集
spide deep-crawl -p bili -m detail -u "video_id1,video_id2"
# 创作者模式 — 按创作者 ID 采集
spide deep-crawl -p wb -m creator -c "user_id1,user_id2"
# 采集并保存到数据库
spide deep-crawl -p xhs -m search -k "AI" --save
# 调整采集数量
spide deep-crawl -p xhs -m search -k "AI" --max 50
| 平台 | 标识 | 说明 |
|---|---|---|
| 小红书 | xhs | 笔记内容、评论 |
| 抖音 | dy | 短视频、评论 |
| 快手 | ks | 短视频、评论 |
| B站 | bili | 视频、评论 |
| 微博 | wb | 微博内容、评论 |
| 百度贴吧 | tieba | 帖子、评论 |
| 知乎 | zhihu | 问答、评论 |
| 模式 | 标识 | 用途 |
|---|---|---|
| 搜索 | search | 按关键词搜索内容 |
| 详情 | detail | 采集指定内容的详细信息 |
| 创作者 | creator | 采集指定创作者的内容 |
spide deep-crawl 命令--headless 模式(默认开启)深度采集在 MCP 层对应 deep_crawl_hot_topics 工具,支持 7 平台 × 3 模式:
# 方式 1: 搜索模式(按关键词)
from spide.mcp.client import MCPClient
async with MCPClient(server_command="spide", args=["mcp-serve"]) as client:
result = await client.call_tool("deep_crawl_hot_topics", {
"platform": "xhs", # xhs/dy/ks/bili/wb/tieba/zhihu
"mode": "search", # search/detail/creator
"keywords": "AI编程,Python", # 逗号分隔
"max_notes": 20, # 最多采集 20 条
"enable_comments": True, # 含评论
})
data = json.loads(result[0].text)
print(f"内容数: {data['contents_count']}, 评论数: {data['comments_count']}")
for c in data["contents"][:5]:
print(f"- {c['title']} (👍{c['like_count']}, 💬{c['comment_count']})")
# 方式 2: 详情模式(按内容 ID)
result = await client.call_tool("deep_crawl_hot_topics", {
"platform": "bili",
"mode": "detail",
"content_ids": "video_id_1,video_id_2",
"max_notes": 10,
"enable_comments": True,
})
# 方式 3: 创作者模式
result = await client.call_tool("deep_crawl_hot_topics", {
"platform": "wb",
"mode": "creator",
"creator_ids": "user_id_1,user_id_2",
"max_notes": 30,
})
// Claude Desktop 自然语言
// 用户: "用 spide-agent 深度采集小红书上关于'AI编程'的 20 条笔记和评论"
// Claude 自动调用:
// deep_crawl_hot_topics({
// platform: "xhs", mode: "search",
// keywords: "AI编程", max_notes: 20, enable_comments: true
// })
MCP 工具 vs CLI 对比:
| 维度 | CLI (spide deep-crawl) | MCP 工具 (deep_crawl_hot_topics) |
|---|---|---|
| 平台参数 | -p xhs | platform: "xhs" |
| 模式参数 | -m search | mode: "search" |
| 关键词 | -k "AI,Python" | keywords: "AI,Python"(逗号分隔) |
| 数量 | --max 50 | max_notes: 50 |
| 评论 | --comments / 默认开 | enable_comments: true(默认 true) |
| 超时 | CLI 进程无超时 | 60s(Claude Desktop MCP 默认) |