安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install tiktok-performance-review
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 tiktok-performance-review。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

GUAIKEI TikTok 表现评估是一款 Openclaw Skills 工具，用于获取公开的 TikTok 数据并以结构化 JSON 返回。它提供三种工作流程：基于关键词的内容搜索、创作者个人主页的公开帖子，以及视频评论。结果可用于内容研究、网红发现、竞争对手监测和评论分析。
此技能为只读：不会登录 TikTok，也不会执行发布、点赞、关注或发送消息等操作。它提供数据供进一步分析；之后，智能体可以将发现整理为排名、比较、报告或后续内容策略。

应用场景

按关键词查找热门或相关的公开 TikTok 视频，并使用排序和时间范围筛选条件。
查看创作者的公开帖子，并按最新或最热门排序，用于竞争对手或网红研究。
获取特定视频的公开评论和评论者互动指标，以了解受众反馈。
收集内容构思、病毒式话题研究、创作者候选名单和表现报告所需的依据。
使用返回的指标比较帖子互动情况或发布频率，并确保结论以现有数据为依据。

工作原理

确定所需的数据类型：关键词搜索、创作者帖子或视频评论。如果提供的链接或意图可能对应多个工作流程，请先询问澄清。
选择匹配的 Node.js CLI 脚本，并将用户要求的排序方式、时间范围和结果数量映射到相应选项。
使用 GUAIKEI_API_TOKEN 向 GUAIKEI 服务发送请求；该技能仅获取公开的 TikTok 数据。
从 stdout 读取机器可读的 JSON。将 stderr 视为诊断和日志信息，而不是 JSON 响应的一部分。
检查 status、error_code 和 warnings。区分成功但无结果与错误，报告参数回退情况；如果需要身份验证，则立即停止。
根据用户说明的目标分析返回结果，例如为视频排名、比较创作者活动或归纳评论主题。不得编造缺失数据，也不得未经许可扩大请求范围。

配置指南

要求：Node.js 16.14.0 或更高版本、GUAIKEI API token，并从技能根目录执行。通过 GUAIKEI 在 https://www.guaikei.com 获取 token。此技能使用 Node.js 内置模块，不依赖 npm。
在环境中设置 token，然后从技能目录运行相应的 CLI：
export GUAIKEI_API_TOKEN="your_token_here"

按关键词搜索公开的 TikTok 内容

node scripts/tiktok/search-cli.js --keyword "AI" --sort 1 --limit 20

获取创作者的公开帖子

node scripts/tiktok/post-cli.js --url "https://www.tiktok.com/@username" --limit 30

获取公开视频的评论

node scripts/tiktok/comment-cli.js --url "https://www.tiktok.com/@username/video/1234567890123456789" --limit 40
在 Windows 上使用适用于相应 shell 的方法设置环境变量。不要将 token 放入命令行参数、stdout 或日志中。如果命令返回 AUTH_REQUIRED 或退出代码 3，请配置或更正 token；不要使用不同参数重试。
GUAIKEI TikTok 表现评估 数据架构与分类体系
此技能在 assets/ 中定义了六个 draft-07 JSON Schemas：
数据流 Schema 文件
搜索请求和响应 assets/search_cli_req.schema.json、assets/search_cli_resp.schema.json
创作者帖子请求和响应 assets/post_cli_req.schema.json、assets/post_cli_resp.schema.json
评论请求和响应 assets/comment_cli_req.schema.json、assets/comment_cli_resp.schema.json
所有 CLI 输出都使用包含 status、error_code、message、timestamp、request、metadata、results 和 warnings 的共享 JSON 信封。状态为 success、empty 或 error；empty 是有效响应，并非执行失败。搜索结果可能包含创作者、互动数量、标签和视频链接；创作者帖子结果包含公开帖子；评论结果包含评论文本、评论者详情、点赞数和回复。有关确切字段定义，请参阅 schemas。
每次运行还会在系统临时目录下的 tiktok-guaikei/logs// 中写入日志；保存路径会通过 stderr 报告。标准输出仅用于 JSON。默认 limit 为 10，单次请求通常应使用不超过 1,000 的 limit。

高级特性

输入可使用创作者个人主页 URL 或用户名、视频 URL 或 ID，以及 CLI 所述的受支持短链接或创作者 ID。
共享响应信封和六个请求／响应 schemas 支持可预测的解析和后续分析。
明确的错误处理可区分身份验证、无效关键词、无匹配结果、网络故障和超时。身份验证失败时必须停止，不得重试。
参数更正会显示在
warnings
中；应报告这些更正，不要暗示已应用原始值。
对适用的暂时性故障提供内置网络重试行为；避免反复重试无结果的请求，或未经用户批准扩大搜索条件。
只读操作使用一个环境 token，避免收集私密字段，也不执行 TikTok 账号操作。为处理请求，查询内容、目标 URL 或 ID、token、技能名称和 Node 版本会发送到
www.guaikei.com
。
不使用 npm 依赖、远程脚本加载、
eval
child_process
。

name: tiktok-performance-review description: 获取实时TikTok社媒数据表现，包括笔记、评论、互动数据等，根据数据进行分析和评估，输出复盘内容表现，统一指标口径，提出可检验的下一步内容策略。提供3个能力①关键词搜索（可按点赞/相关度排序、发布时间筛选）②博主作品获取，按主页链接或用户名批量获取公开作品列表，支持最新/最热排序 ③视频评论抓取，按视频链接或作品 ID 获取评论内容、评论者与互动数据，输出结构化 JSON（含作者、互动数据、标签、链接）。 license: MIT
version: 1.0.0