data-intelligence（数据智能）

Data Intelligence 数据智能平台

综合数据智能解决方案，整合云端爬虫、浏览器自动化和内容分析，构建完整的数据整理与分析工作流。

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Data Intelligence 平台                       │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────────┤
│   云端爬虫层      │  浏览器自动化层   │      内容分析层            │
├─────────────────┼─────────────────┼─────────────────────────────┤
│ • Apify Actors  │ • PinchTab      │ • 内容工厂                  │
│ • 55+ 平台支持   │ • 多实例编排     │ • 趋势分析                  │
│ • 无服务器架构   │ • Token高效提取  │ • 竞品监测                  │
│ • 弹性扩展      │ • 自动化测试     │ • 数据可视化                │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────────┘
         │                │                   │
         └────────────────┼───────────────────┘
                          ↓
              ┌─────────────────────┐
              │    数据工作流引擎     │
              │  • 数据整理          │
              │  • 清洗转换          │
              │  • 分析洞察          │
              │  • 报告生成          │
              └─────────────────────┘

一、云端爬虫层 (Apify)

1.1 支持的 55+ 平台

社交媒体 (45 Actors)

商业与本地 (10 Actors)

1.2 核心 Actor 速查表

线索生成

内容分析

竞品监测

1.3 Apify 使用工作流

前置条件：

# 1. 安装依赖
npm install -g @apify/mcpc

# 2. 配置 Token
echo "APIFY_TOKEN=your_token_here" > .env

# 3. 验证
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --version

标准工作流：

## 数据整理任务清单

- [ ] 步骤 1: 明确目标 - 需要什么数据？从哪个平台？
- [ ] 步骤 2: 选择 Actor - 根据平台速查表选择
- [ ] 步骤 3: 获取 Schema - 了解输入参数
- [ ] 步骤 4: 配置参数 - 设置搜索关键词、数量等
- [ ] 步骤 5: 运行整理 - 执行 Actor
- [ ] 步骤 6: 数据清洗 - 处理缺失值、格式转换
- [ ] 步骤 7: 分析洞察 - 生成报告

执行命令：

# 快速预览（仅显示结果，不保存文件）
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  tools-call run-actor \
  actor:="compass/crawler-google-places" \
  input:='{"searchStrings": ["coffee shop"], "location": "New York"}'

# 导出 CSV
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  tools-call run-actor \
  actor:="compass/crawler-google-places" \
  input:='{"searchStrings": ["coffee shop"], "maxCrawledPlaces": 50}' \
  | jq -r '.content[0].text' > results.csv

# 导出 JSON
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  tools-call run-actor \
  actor:="apify/instagram-profile-scraper" \
  input:='{"usernames": ["example_user"]}' \
  | jq '.content[0].text | fromjson' > results.json

二、浏览器自动化层 (PinchTab)

2.1 与 Apify 的互补关系

2.2 混合工作流示例

场景：监测竞品网站 + 分析其社交媒体

# Step 1: 使用 PinchTab 访问竞品网站，提取关键信息
pinchtab nav https://competitor.com
sleep 3
pinchtab text > competitor-content.txt

# Step 2: 从网站提取社交媒体链接
grep -oE '(instagram|facebook|tiktok)\.com/[^" ]+' competitor-content.txt > social-links.txt

# Step 3: 使用 Apify 分析其社交媒体
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  tools-call run-actor \
  actor:="apify/instagram-profile-scraper" \
  input:='{"usernames": ["competitor_ig"]}' \
  > competitor-ig-data.json

# Step 4: 数据分析
node analyze-competitor.js competitor-ig-data.json

2.3 数据整理黄金组合

三、内容分析层

3.1 数据整理后的内容工作流

Apify 来源资料
    ↓
数据清洗 (Python/pandas)
    ↓
内容分析 (内容工厂技能)
    ↓
生成报告 / 发布内容

3.2 数据分析模板

竞品分析报告模板：

---
title: 竞品分析报告 - {{competitor_name}}
date: {{date}}
tags: [competitor, analysis]
---

# {{competitor_name}} 竞品分析

## 数据来源
- 网站: {{website_url}}
- Instagram: {{ig_followers}} 粉丝
- 数据整理时间: {{date}}

## 核心指标

| 指标 | 数值 | 趋势 |
|------|------|------|
| 网站流量 | {{traffic}} | {{trend}} |
| 社媒粉丝 | {{followers}} | {{trend}} |
| 内容发布频率 | {{frequency}} | {{trend}} |
| 平均互动率 | {{engagement}} | {{trend}} |

## 内容策略

### 高表现内容类型
1. {{top_content_1}}
2. {{top_content_2}}
3. {{top_content_3}}

### 发布时机
- 最佳时间: {{best_time}}
- 发布频率: {{post_frequency}}

## 差异化建议
- [ ] 建议 1
- [ ] 建议 2
- [ ] 建议 3

四、实战案例

案例 1：本地商家线索挖掘

目标： 收集某城市所有咖啡店的信息和联系方式

#!/bin/bash
# coffee-shop-leads.sh

CITY="Los Angeles"
OUTPUT_FILE="coffee-shops-$(date +%Y%m%d).csv"

# Step 1: Apify 整理 Google Maps
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  tools-call run-actor \
  actor:="compass/crawler-google-places" \
  input:="{\"searchStrings\": [\"coffee shop\"], \"location\": \"$CITY\", \"maxCrawledPlaces\": 100}"

# Step 2: 提取有网站的数据，用 PinchTab 验证详情
# （可选：访问官网提取更多联系信息）

# Step 3: 数据清洗
cat raw-data.json | jq -r '.[] | [.title, .address, .phone, .website] | @csv' > "$OUTPUT_FILE"

echo "找到 $(wc -l < $OUTPUT_FILE) 家咖啡店，数据已保存到 $OUTPUT_FILE"

案例 2：竞品社交媒体监测

目标： 监测 3 个竞品的 Instagram 表现

#!/bin/bash
# competitor-monitoring.sh

COMPETITORS=("brand_a" "brand_b" "brand_c")
DATE=$(date +%Y%m%d)

for competitor in "${COMPETITORS[@]}"; do
  echo "分析 $competitor..."

  # Apify 来源资料
  export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com \
    --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
    tools-call run-actor \
    actor:="apify/instagram-profile-scraper" \
    input:="{\"usernames\": [\"$competitor\"]}" \
    > "data/${competitor}-${DATE}.json"

  # 提取关键指标
  followers=$(cat "data/${competitor}-${DATE}.json" | jq -r '.[0].followersCount')
  posts=$(cat "data/${competitor}-${DATE}.json" | jq -r '.[0].postsCount')

  echo "$competitor: $followers 粉丝, $posts 帖子"
done

# 生成对比报告
node generate-report.js $DATE

案例 3：趋势研究 + 内容创作

目标： 发现 TikTok 趋势，快速创作相关内容

#!/bin/bash
# trend-to-content.sh

# Step 1: Apify 整理 TikTok 趋势
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  tools-call run-actor \
  actor:="clockworks/tiktok-trends-scraper" \
  input:='{"resultsLimit": 20}' \
  > trends.json

# Step 2: 提取热门标签
TOP_HASHTAG=$(cat trends.json | jq -r '.[0].hashtag.name')
TOP_VIEWS=$(cat trends.json | jq -r '.[0].stats.playCount')

echo "热门趋势: #$TOP_HASHTAG ($TOP_VIEWS 播放)"

# Step 3: 使用内容工厂技能创作文章
# /content-create "如何蹭 $TOP_HASHTAG 趋势涨粉"

五、安装与配置

5.1 安装依赖

# 1. Apify MCP CLI
npm install -g @apify/mcpc

# 2. PinchTab 浏览器自动化
curl -fsSL https://pinchtab.com/install.sh | bash

# 3. 配置环境变量
cat > .env << EOF
APIFY_TOKEN=your_apify_token_here
PINCHTAB_PORT=9867
EOF

5.2 验证安装

# 验证 Apify
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --version

# 验证 PinchTab
pinchtab --version

# 测试连接
pinchtab health

5.3 Claude Code 集成

在 .claude/settings.json 中添加：

{
  "env": {
    "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}",
    "CLAUDE_PLUGIN_ROOT": "${workspaceFolder}"
  },
  "skills": [
    "data-intelligence"
  ]
}

六、命令速查

6.1 Apify 常用命令

# 搜索 Actor
mcpc tools-call search-actors keywords:="instagram" limit:=10

# 获取 Actor 详情
mcpc tools-call fetch-actor-details actor:="apify/instagram-profile-scraper"

# 运行 Actor
mcpc tools-call run-actor actor:="ACTOR_ID" input:='{}'

# 查看运行状态
mcpc tools-call get-run runId:="RUN_ID"

6.2 PinchTab 常用命令

# 启动服务
pinchtab

# 创建实例
pinchtab instances create --mode=headless

# 导航
pinchtab nav https://example.com

# 提取文本
pinchtab text

# 执行动作
pinchtab click e5
pinchtab fill e3 "text"

6.3 组合命令

# 数据整理 + 分析一站式
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && \
mcpc --json mcp.apify.com \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  tools-call run-actor \
  actor:="compass/crawler-google-places" \
  input:='{"searchStrings": ["keyword"]}' | \
jq -r '.content[0].text' | \
python analyze.py

七、最佳实践

7.1 成本控制

7.2 数据质量

• 验证样本：大规模整理前，先用小样本验证数据质量
• 交叉验证：同一数据用多个 Actor 整理，对比结果
• 时效性：注意数据更新时间，避免使用过期数据

7.3 合规性

• 遵守各平台的服务条款
• 尊重 robots.txt
• 不整理个人隐私数据
• 合理使用频率，避免对目标网站造成压力

八、故障排除

九、参考资源

• Apify 文档
• Apify Actor 市场
• PinchTab 文档
• 内容工厂技能
• 浏览器自动化技能

*让数据驱动决策，用智能提升效率。*