前言¶

要做视频号内容选题或竞品拆解时，常见做法是手动在微信里搜关键词、逐个点开视频看点赞和收藏数，再抄进表格。数据分散、口径不一，也无法稳定按”最多点赞”或”最多收藏”排序。下面介绍的这个 Skill 把这一步交给模型直接完成：输入关键词，返回结构化表格。

这是什么¶

视频号作品查询是一个面向大模型 Agent 的 SKILL，坐标 @user_5f9c21aa/wechat-channels-crawler-redfox，版本 1.0.1，来源标注为 community，分类 business-ops，发布者 user_5f9c21aa。它解决的问题是：让 Agent 在对话里直接查询视频号的热门作品数据，而不是让使用者自己去微信里翻。

页面标注了 requires_api_key=true，说明调用需要配置 API Key。页面显示评分 100000、下载 1917、安装 0，数据以页面实时值为准。

核心功能¶

根据官方简介，能力只有一条主线：

1、按用户输入的关键词搜索视频号热门作品。
2、支持四种排序：最新、最多点赞、最多收藏、综合。
3、结果以结构化表格展示，便于 Agent 直接读取字段。

触发词包括：视频号搜索、视频号作品查询、视频号爆款、视频号热门、视频号内容搜索、搜视频号、微信视频号搜索。这些词用于让 Agent 判断何时启用该 Skill。

安装与启用¶

该 Skill 遵循通用 SKILL.md 格式。已抓取资料中没有给出具体的安装命令、目录或配置项字段，因此这里不臆造命令。需要获取安装方式时，直接打开官方地址查看 Skill 页面上的安装与配置说明：

https://www.skillhub.cn/skills/user_5f9c21aa/wechat-channels-crawler-redfox

由于页面标注 requires_api_key=true，启用前需先准备好 API Key，具体配置字段以官方页面为准。资料中未分别说明 Cursor、Codex CLI、Claude Code 的差异，此处不做展开。

典型用法¶

官方资料没有提供可复现的示例输入与输出。按简介描述，用法是让 Agent 接收自然语言需求，例如”帮我找一下最近视频号上关于露营的爆款视频，按点赞排序”。Agent 命中触发词后调用该 Skill，按指定排序返回表格。具体请求参数和返回字段需以官方接口文档为准。

适用场景与注意¶

适合的场景：内容选题验证、爆款规律观察、某类内容在视频号上的热度对比、作品数据盘点。

需要注意：

1、数据来自第三方接口，页面未说明更新频率和覆盖范围，用于决策前应自行核对时效。
2、需要 API Key，属于付费或配额类能力，调用前确认配额。
3、来源为 community，由 user_5f9c21aa 发布，不是微信官方接口，稳定性和合规性需自行评估。
4、排序口径以接口返回为准，”最多收藏”等指标的定义官方未展开说明。

结尾¶

这个 Skill 的价值在于把”搜视频号热门作品”这件需要手工操作的事变成一次可复用的 Agent 调用，并用表格固定输出结构。如果你正在做视频号内容相关的调研或选品，可以从这里开始试。

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_5f9c21aa/wechat-channels-crawler-redfox