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Agent Skill · 研究检索

douyin-report-search(抖音举报搜索)

douyin-report-search 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

douyin-report-search 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 13,376。

总安装 9,433周安装 397GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,303核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:douyin-report-search(抖音举报搜索)
来源仓库:https://github.com/hhofchina/douyin-report-search
安装命令:
openclaw skills install douyin-report-search
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install douyin-report-search

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

执行端到端抖音主题研究并生成分析报告。支持二维码登录与批量视频数据整理。douyin-report-search 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。自动整理内容特征、用户互动与趋势洞察。

安装命令:openclaw skills install douyin-report-search,需准备登录环境与目标关键词。涉及大量数据抓取,请评估网络负载与合规边界。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install douyin-report-search;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

douyin-report-search 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install douyin-report-search。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

douyin-report-search 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

douyin-report-search 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

douyin-report-search 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

douyin-report-search 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,433 次,近一周安装 397 次,下载 3,303 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

douyin-report-search 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
douyin-report-search

抖音举报搜索 · 本页

9,433—操作浏览器MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
douyin-report-search
description
This skill automates end-to-end Douyin topic research and report generation. Given a search keyword and a target video count, it handles QR-code login, batch video collection via API interception, automatic CAPTCHA solving (slide-puzzle), detail page enrichment (likes, shares, collects, comments, followers), multi-factor engagement analysis, and final interactive HTML report generation. This skill should be used when the user wants to research Douyin content trends, analyze what makes videos go viral, or generate a data-driven report for any topic keyword.

Douyin Topic Research & Report Skill

Purpose

Automate the full pipeline: keyword → data collection → CAPTCHA bypass → enrichment → analysis → HTML report, replicating a proven workflow that successfully collected and analyzed 100 videos on the topic "女性成长".

Applicable Scenarios

  • "帮我分析抖音上 [关键词] 的视频,哪些因素让视频更多点赞转发"
  • "整理抖音 [话题] 最近 N 条视频数据,生成分析报告"
  • "我想研究抖音某类内容的爆款规律"
  • "给我一份抖音 [关键词] 的可视化数据报告"

Default Parameters

ParameterDefaultNotes
KEYWORD女性成长Search keyword (URL-encoded automatically)
TOTAL100Total videos to collect
DETAIL_LIMIT50Max videos to visit detail pages
COMMENTS_TOP5Top comments per video

Full Pipeline (5 Steps)

Step 1 — Environment Setup

cd <work_dir>
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install playwright pillow numpy scipy scikit-image openpyxl
playwright install chromium

Step 2 — Login & Save Session

Run scripts/douyin_login.py (or adapt inline). The script:

  1. Launches Chromium (headless=False)
  2. Navigates to https://www.douyin.com
  3. Waits for user to scan QR code (polls document.cookie until login detected)
  4. Saves cookies to douyin_session.json

Key anti-detection settings (always apply):

args=["--disable-blink-features=AutomationControlled", "--no-sandbox",
      "--window-size=1440,900"]
# Init script:
"Object.defineProperty(navigator,'webdriver',{get:()=>undefined});"

Step 3 — Batch Video Collection

See scripts/collect_videos.py. Core logic:

  • Intercept search/item API response (aweme_list field contains video data)
  • Navigate to https://www.douyin.com/search/{keyword}?type=video
  • For batch 2+: scroll down 8× with window.scrollBy(0, 600) then wait 4s
  • Extract fields: aweme_id, desc (title), statistics (likes/shares/collects/comments), author.uid, author.nickname, author.follower_count, video.duration, text_extra (tags)

Step 4 — Detail Enrichment + CAPTCHA Solving

See scripts/parse_videos.py and scripts/captcha_solver.py.

CAPTCHA Solving Algorithm (proven, use exactly)

The algorithm is embedded in scripts/captcha_solver.py. Key findings from empirical testing:

  1. Template matching is the primary method (most accurate, directly gives left edge of gap)
  2. Sobel edge detection is secondary (detects right edge of gap → left peak of dual-peak = left edge)
  3. Decision: if diff ≤ 25px → weighted average (70% template + 30% Sobel); else → use template only
# Element selectors (抖音 captcha iframe)
captcha_frame selector: frame.url contains "verifycenter" or "captcha"
bg_el  = frame.locator(".captcha-verify-image").first
sl_el  = frame.locator(".captcha-verify-image-slide").first
btn_el = frame.locator(".captcha-slider-btn").first

# Slide distance formula
gap_center_abs = bg_bb["x"] + gap_x + sl_bb["width"] / 2
btn_center_abs = btn_bb["x"] + btn_bb["width"] / 2
slide_distance = gap_center_abs - btn_center_abs
Human-like Slide Path (ease-out + overshoot)
def ease_out_cubic(t): return 1 - (1 - t) ** 3

# overshoot 3-7px, then pull back in final 15% of path
# Y-axis jitter ±2px, X-axis jitter ±1px during 5%-80%
# Timing: fast phase (frac<0.5) 5-8ms, mid 10-18ms, slow 25-45ms
Refresh captcha between retries
rb = frame.locator(".vc-captcha-refresh,.captcha-refresh,[class*='refresh']").first

Step 5 — Analysis & Report Generation

See scripts/analyze_factors.py and scripts/generate_report.py.

Analysis dimensions (all proven to have measurable effect):

DimensionKey Finding
Duration2-3 min is sweet spot (15× better than >5 min)
Tag count1-2 tags >> 5+ tags (up to 6× difference)
Best tags#自我成长 #个人成长 #认知 #女生必看
Follower (log-corr)r=0.617, moderate positive
Title with !+2× likes vs no exclamation
Title length11-20 chars optimal
Emotion keywordsLove/marriage/mood words → higher shares

Report output: douyin_analysis_report.html with 10 interactive Chart.js charts.

File Structure

work_dir/
├── douyin_session.json      # saved login cookies
├── douyin_raw_data.json     # raw collected videos
├── douyin_parsed.json       # enriched with detail data
├── analysis_result.json     # computed analysis metrics
├── douyin_report.xlsx       # Excel version
└── douyin_analysis_report.html  # final interactive HTML report

Critical Notes

  • headless=False is required for CAPTCHA solving (screenshot-based)
  • Always mask the slider overlay in the background image before edge detection:

bg_arr[:mask_h, :mask_w] = column_mean_fill

  • search_start = sl_w + 12 to skip the initial slider position area
  • Max retries for captcha: 5 attempts with captcha refresh between each
  • After captcha success, wait 3s before continuing
  • The douyin_session.json expires; re-login if 401/redirect to login page

Dependencies

playwright, pillow, numpy, scipy, scikit-image, openpyxl

平台分布

OpenClaw

93.99%
按下载量换算3,104

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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