前言¶

做评论区舆情监测或用户反馈收集时，常见的做法是自己写爬虫：先解决登录态，再处理翻页和反爬，最后还要清洗昵称、点赞数、IP 属地这些字段。笔记量一大，维护成本就上去了。小红薯评论采集把这个流程封装成了一个 Skill：给出笔记链接，按页逐步采集评论并实时返回，需要时展开子评论，最后导出 CSV。

下面介绍这个 Skill 的定位、功能、启用方式和注意事项。

这是什么¶

小红薯评论采集是一个小红薯笔记评论的分步采集工具，由海港信息发布，来源标注为 enterprise，分类属于 data-analysis。当前版本 1.0.1，在 SkillHub 上的坐标是 @aidata/xiaohs-comments，标签 requires_api_key=true，即使用前需要配置 API Key。

它解决的问题是：在不自己写爬虫的前提下，拿到一条笔记下的结构化评论数据——昵称、评论正文、点赞数、IP 属地、子评论数。

核心功能¶

根据官方简介，已核实的能力如下：

• 按页逐步采集主评论，采集结果实时返回给用户，而不是一次性拉完再汇报。
• 字段包括昵称、评论正文、点赞数、IP 属地、子评论数。
• 可按需展开子评论，即看到某条评论下的二级回复。
• 导出评论明细 CSV，标注为 Excel 可直接打开。
• 转链与互动数采集免费；每采一页主评论或展开一次子评论扣 1 点数，注册送 10 点。

安装与启用¶

已抓取资料中没有提供官方安装命令，各编辑器（Cursor / Codex CLI / Claude Code）的启用方式差异也未在资料中说明，这里不做推测。

可以确认的是：

1. Skill 挂在 SkillHub 上，坐标 @aidata/xiaohs-comments，官方地址为 https://api.skillhub.cn/aidata/xiaohs-comments，SkillHub 页面为 https://www.skillhub.cn/skills/aidata/xiaohs-comments。
2. 标签 requires_api_key=true，说明使用前需要在客户端中配置 API Key。
3. 启用方式以官方页面给出的指引为准，建议先打开上面的页面，按你所用的编辑器完成安装和配置。

典型用法¶

这个 Skill 是会话制的，用法是直接在对话中描述需求。根据官方简介，以下说法会触发该 Skill：

• 采集或查询某条笔记的评论内容、评论抓取、用户评论、评论导出。
• 提到舆情、笔记评论等关键词。

一次典型的流程是：先给出笔记链接，Skill 按页采集主评论并返回结果；对需要深挖的评论，再要求展开子评论；采集完成后导出 CSV 存档。

字段结构对应上文的五项：昵称、评论正文、点赞数、IP 属地、子评论数。导出的 CSV 用 Excel 直接打开即可，无需再转格式。

适用场景与注意¶

适合的场景按官方简介包括：评论区舆情监测、用户反馈收集、爆款笔记评论洞察、KOL 粉丝声音分析。共同点是需要评论正文和结构化字段，而不是只看互动数。

需要注意的几点：

1. 点数有成本约束。转链和互动数免费，但每采一页主评论或展开一次子评论扣 1 点，注册送 10 点，意味着大约能采 10 页主评论或展开 10 次子评论，超出需要另行充值。批量采集长评论列表前先估算页数。
2. 资料未说明采集的上限（如单笔记最大页数）、频率限制和合规要求，这些在启用前应到官方页面确认。
3. 数据实时性取决于平台接口，历史已删除的评论不保证能采到。
4. 评分与下载量以 SkillHub 页面实时数据为准。本次抓取时页面显示评分 100000、下载 28085 次，与渠道页的口径可能不同。

结尾¶

小红薯评论采集的价值在于把「翻页 + 解析 + 导出」这三件事收敛到一次会话里，适合需要快速拿到笔记评论明细做分析的人。如果你要做的是评论舆情或用户反馈收集，可以先用注册送的 10 点跑通一页采集，确认字段和格式符合预期再扩大范围。

官方地址：https://api.skillhub.cn/aidata/xiaohs-comments

SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/aidata/xiaohs-comments