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X(Twitter)作品评论分析工具。输入推文链接或推文ID即可获取一级评论数据，支持游标翻页，并进行四维情感分析（积极/负面/需求/竞品）。当用户需要查看X(Twitter)推文评论、分析推文舆情、了解用户反馈时使用。触发词：X评论、Twitter评论、推文评论、X作品评论分析、评论查询、评论分析、评论舆情、看评论、twitter评论、X推文。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
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/redfox-data/redfox-community --skill x-comment-analyzer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。
正在显示 SKILL.md
| name | x-comment-analyzer |
| description | X(Twitter)作品评论分析工具。输入推文链接或推文ID即可获取一级评论数据，支持游标翻页，并进行四维情感分析（积极/负面/需求/竞品）。当用户需要查看X(Twitter)推文评论、分析推文舆情、了解用户反馈时使用。触发词：X评论、Twitter评论、推文评论、X作品评论分析、评论查询、评论分析、评论舆情、看评论、twitter评论、X推文。 |
输入推文链接，一键获取评论数据与四维情感洞察，用数据看清 X 平台的用户真实声音
X作品评论分析 是一款专为社交媒体运营、品牌方、市场研究人员和内容创作者设计的智能评论洞察工具。通过红狐 API 获取 X(Twitter) 推文的真实评论数据，结合 AI 四维情感分析（积极/负面/需求/竞品），快速掌握任意推文下的用户反馈全貌。
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 💬 评论获取 | 粘贴推文链接或推文ID即可拉取一级评论数据，支持多链接批量查询 |
| 📄 游标翻页 | 单页约 30~40 条一级评论，cursor 游标继续获取下一页（每页消耗一次积分） |
| 🤖 四维 AI 分析 | 积极/负面/需求/竞品四类情感分析，各维度附占比与代表评论引用 |
| 📊 推文详情展示 | 作者信息、推文内容、互动数据（点赞/转发/引用/回复/收藏/浏览）全量展示 |
| 🌐 多语言支持 | 支持各语种推文评论，AI 分析基于原文语境（hashtag、@提及、emoji） |
| 🛡️ 积分保护 | 多链接查询、翻页前主动提示积分消耗，确认后才执行 |
当用户提到以下任意关键词时自动激活：
推文ID可从推文链接中直接提取。例如：
https://x.com/jiroucaigou/status/20802739867941848152080273986794184815（即链接中 /status/ 后面的数字部分）支持 x.com 和 twitter.com 两种域名格式，带 ?s=20 等参数的分享链接也可自动识别。
| 意图 | 示例话术 | 效果 |
|---|---|---|
| 查看推文评论 | 「查询 https://x.com/user/status/xxx」 | 获取推文详情 + 本页评论 + 四维分析 |
| 通过推文ID查询 | 「查看推文 2076962843841470561 的评论」 | 自动识别ID并拉取评论 |
| 继续翻页 | 「下一页」 | 用上一页返回的 cursor 获取下一页评论（消耗一次积分，会先提示确认） |
| 批量查询 | 一次粘贴多条链接 | 提示积分消耗确认后，逐一拉取并独立分析 |
示例1：标准查询
用户：查询 https://x.com/teslacarsonly/status/2082020241089945714 AI：输出完整分析（推文详情→查询范围→评论列表→四维情感分析）
示例2：继续翻页
用户：下一页 AI：提示翻页将消耗一次积分，确认后携带 cursor 获取下一页评论并输出
示例4：推文无评论
用户：查询一条无评论的推文 AI：该推文暂无评论，请检查推文是否存在或已删除。（不主动替换查询其他推文）
查询结果必须且仅能以4板块固定模板输出：推文详情 → 查询范围 → 评论列表（共N条） → 四维情感分析。板块不可省略、顺序不可调换、格式不可偏离，并遵守以下强制约束：
需求：快速了解品牌相关推文下的公众态度
使用方式：
预期收益：第一时间掌握舆情风向，降低公关风险
需求：分析竞品推文的用户反馈，找准差异化方向
使用方式：
预期收益：了解竞品优劣势，挖掘未被满足的用户需求
需求：评估自己推文的传播效果与受众反馈
使用方式：
预期收益：数据驱动内容迭代，提升互动率
需求：挖掘某话题下的真实用户需求
使用方式：
预期收益：低成本获取一手用户声音，指导产品决策
x作品评论分析/
├── SKILL.md # 技能说明文档（本文件）
├── scripts/
│ └── tweet_comment_search.py # 核心脚本：评论获取+北京时间转换
├── references/
│ ├── core_workflow.md # 核心工作流（Agent执行参考+输出强制规范）
│ └── api_guide.md # API接口与字段说明
| 组件 | 技术 |
|---|---|
| 运行环境 | Python 3.6+（零依赖） |
| 数据源 | 红狐数据平台 |
| 输出格式 | Markdown（对话内） |
| 时区处理 | 自动转换北京时间（UTC+8） |
| 模块 | 职责 |
|---|---|
| 评论获取脚本 | 提取推文ID → 调用数据服务 → 时间转换 → 输出结构化结果 |
| 翻页游标 | 游标翻页，获取下一页评论 |
Q1: 提示"未找到 REDFOX_API_KEY"怎么办？
A: 请参见 核心工作流 中的鉴权配置说明设置环境变量。如果不会配置，直接告诉 Agent，它会帮你操作。
Q2: 需要安装什么依赖？
A: 不需要。脚本使用 Python 标准库 urllib，Python 3.6+ 环境即可直接运行。
Q3: 一次能获取多少条评论？
A: 服务端按游标分页返回，单页约 30~40 条一级评论（具体条数由接口控制）。返回结果中 has_next 为 true 且 cursor 非空时，可说「下一页」继续翻页（每页消耗一次积分）。
Q4: 支持获取二级评论（回复的回复）吗？
A: 当前版本仅支持一级评论，嵌套回复暂不展开显示。如需完整数据可前往红狐hub企业服务对接咨询。
Q6: 一次可以查询多条推文吗？
A: 支持。一次粘贴多条链接即可批量查询，查询前会提示本次所需积分总数，确认后逐一拉取评论并独立展示分析结果。
Q7: 提示"未找到该推文的评论"？
A: 可能原因：① 推文链接输入有误；② 推文已删除；③ 账号为私密账号。请检查链接完整性后重试。
Q8: 评论时间和 X 页面显示的不一样？
A: 本技能已将所有时间统一转换为北京时间（UTC+8），X 页面默认按浏览者本地时区显示，两者可能存在时差。
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