Qinghu AI TikTok 视频评论

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install qinghu-tiktok-video-comments
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 qinghu-tiktok-video-comments。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

此 Openclaw Skills 集成使用 video_id 和 Qinghu Data 的 tiktok_realtime_video_comments 工具，实时获取 TikTok 视频的评论列表。它适用于查看观众的评论、收集评论和了解受众反应等需求。该 Skill 通过 qhkit mcp 调用工具，因此无需在宿主环境中单独配置 MCP 服务器。
使用返回的评论支持社交聆听、内容研究和受众分析。此 Skill 专注于这一特定的 TikTok 评论查询；它不会浏览 TikTok 页面，也不会替代无关的数据工具。在付费调用之前，它会检查当前工具详情和预估额度，说明预期费用并征得用户同意。

应用场景

查看观众对某个 TikTok 视频的评论。
收集视频评论，用于社交聆听或受众研究。
评估内容表现或受众反应时，查看评论反馈。
当响应表明还有更多结果时，获取其他评论页面。
保存并查看大型结果集，而不必将完整数据集复制到聊天中。

工作原理

确定目标 TikTok 视频并获取其 video_id。若缺少必需信息，应向用户询问，不要猜测。
在本次会话中首次调用工具之前，使用 qhkit mcp describe 检查当前工具要求，并使用 qhkit mcp estimate 查看当前基础额度估算。
向用户说明工具用途和预期费用，只有在用户授权后才继续进行付费调用。
使用符合最新 inputSchema 的参数调用 tiktok_realtime_video_comments。必需参数为 video_id；在文档所述快照中，offset 和 count 为可选参数。
读取单行 JSON 响应。对于较大的结果，应使用返回的本地文件进行分析，不要仅凭预览推断完整数据集。
先总结发现，补充相关样本背景，并报告调用实际返回的额度。如果实时接口遇到暂时性的风控失败，按指示重试一次。

配置指南

安装 Node.js 18 或更高版本以及 @iqinghu/qhkit 软件包。mcp 命令要求 qhkit 0.14.0 或更高版本。然后配置 Qinghu API 令牌并验证设置。此 Skill 可在独立安装 qhkit 后运行；无需配置宿主端 MCP 服务器。
npm i -g @iqinghu/qhkit
qhkit config set --token --env prod
qhkit config show
从 Qinghu 工作台获取令牌。也可以通过 QHKIT_TOKEN 环境变量提供令牌。如果全局安装因权限受阻，请使用完整的软件包名称运行 npx @iqinghu/qhkit。在没有 Node.js 的系统上，请先安装 Node.js 18 或更高版本；使用适用于操作系统的官方安装程序或软件包管理器。如果已安装版本无法识别 mcp 命令，请升级 qhkit：
npm i -g @iqinghu/qhkit@latest
发起付费请求之前，请检查实时估算并征得用户同意。估算可能会变化，费用也可能因返回记录数量而异。
Qinghu AI TikTok 视频评论 数据架构与分类体系
此 Skill 会向 Qinghu 工具 tiktok_realtime_video_comments 发送参数。当前文档中的参数快照如下：
参数 必需 类型 用途
video_id 是 string 标识要获取评论的 TikTok 视频。
offset 否 string 当 has_more=1 时，用于获取下一页的游标。
count 否 string 可选的结果数量参数；当前详情请查看实时 schema。
如果接口发生变化，qhkit mcp describe 的响应及其 inputSchema 为准。成功调用会返回包含 ok、stage、name、credits 和 data 等字段的 JSON 对象。较小的结果会包含在 data 中。较大的结果可能包含 large: true、含完整 JSON 的本地 file 路径、记录数、字段和预览。筛选、统计或导出时请使用该文件；不要将预览视为完整数据集。此 Skill 不定义单独的持久数据库，也不会为单条评论记录编造固定 schema。

高级特性

实时 schema 和定价检查：
使用前描述工具并估算当前基础额度；以返回的估算为准，不要依赖可能已过时的固定价格。
基于游标的分页：
has_more=1
时，按照实时输入 schema 使用返回的游标作为
offset
。
安全处理复杂参数：
将复杂或非 ASCII 请求 JSON 写入文件，并使用
qhkit mcp call @params.json
调用，以避免 shell 转义问题。
大型结果工作流：
使用完整的本地结果文件开展工作，并提供简短结论和简要预览，避免在聊天中大量输出记录。
费用与同意控制：
付费调用前先取得授权，报告响应中的实际额度；除非用户同意进一步调用，否则每次回复最多进行 10 次付费调用。
考虑失败情况的操作：
区分本地验证失败和服务失败，转达返回的错误消息，避免重复无效调用，并对暂时性的风控失败重试一次。
明确范围边界：
对于更广泛的 TikTok 分析或其他 Qinghu 数据工具，应转交相关 Skill 或 Qinghu AI 主 Skill，而不是使用无关工具或通过浏览器抓取数据。

name: qinghu-tiktok-video-comments description: "青虎AI TikTok-视频评论：按 video_id 实时获取 TikTok 视频评论列表。当用户说「看看这条 TikTok 视频的评论」「评论区都在说什么」「采集视频评论」或提出同类需求时必须触发。关键词：青虎AI、qhkit、青虎数据、TikTok、TikTok Shop、抖音国际版、视频评论、评论区、舆情、视频评论列表。" user-invocable: true
homepage: https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit