前言¶

做銷售線索挖掘時，常見的做法是人工翻競品視頻的評論區，一條條抄高意向用戶的暱稱和評論內容。能做，但慢，而且口徑不統一：同樣的關鍵詞，不同的人篩出來的用戶不一樣，地區、互動強弱這些條件全靠肉眼判斷。

下面介紹一個把這件事固化下來的 Agent Skill：獲客助手。它面向需要在抖音公域評論區找潛在客戶、做競品截流或私域引流的開發者，把「搜視頻—拉評論—提取客戶信息」做成可複用的標準流程。

這是什麼¶

獲客助手（座標 @user_fb71c45d/huokezhusho，版本 1.0.0）是一個社區來源（community）的 Skill，發佈者是 user_fb71c45d，歸在 business-ops 分類下。在 SkillHub 上評分爲 100000，下載量 1187。

它解決的問題很具體：當任務需要挖掘潛在客戶或銷售線索、在競品評論區截流、把公域用戶引流到私域、或按關鍵詞找抖音高意向用戶時，由它來執行檢索與提取，而不是讓模型憑記憶編一批用戶。

該 Skill 需要 API Key，標籤爲 requires_api_key=true，啓用前要把憑據配好。

核心功能¶

獲客助手的流程固定爲兩步，輸入是關鍵詞，輸出是結構化的客戶信息。

1、關鍵詞搜索視頻，拿到 aweme_id。這一步先把關鍵詞映射到具體的抖音視頻，作爲後續拉評論的入口。

2、用 aweme_id 拉取評論，提取客戶信息，字段包括暱稱、uid、sec_uid、地區、評論內容。

也就是說，Skill 內部維護了「關鍵詞 → aweme_id → 評論區 → 用戶信息」這條鏈路，調用方只需要給出關鍵詞，不需要自己拼接口或解析評論結構。地區信息在提取階段就帶出來了，可以直接用於地域篩選。

安裝與啓用¶

獲客助手基於通用 SKILL.md 格式發佈，官方地址是：

https://api.skillhub.cn/user_fb71c45d/huokezhusho

SkillHub 頁面：

https://www.skillhub.cn/skills/user_fb71c45d/huokezhusho

在抓取到的資料裏沒有給出具體的安裝命令和配置項清單，這裏不補寫未經覈實的內容。按 SkillHub 上通用的加載方式，把該 Skill 目錄納入 Agent 的 Skill 搜索路徑後，Agent 即可識別；調用前需要準備好該 Skill 要求的 API Key，否則第一步搜索就會失敗。

如果你在使用 Cursor、Codex CLI 或 Claude Code 這類宿主，具體把 Skill 放進哪個目錄、如何聲明，以你所用宿主的文檔爲準，本篇不做轉述，避免寫出無法覈對的步驟。

典型用法¶

按資料中給出的標準流程，一次完整的調用是：

1、給出業務關鍵詞，例如某個品類詞或競品詞，由 Skill 執行視頻搜索，返回匹配到的 aweme_id。

2、拿 aweme_id 拉取該視頻下的評論，提取評論用戶的暱稱、uid、sec_uid、地區和評論內容。

3、在拿到的這批用戶裏按意向做二次篩選，例如按評論內容是否含購買意向、按地區過濾，再把結果交給後續的觸達環節。

需要說明的是，資料裏只提供了流程本身，沒有給出可復現的輸入樣例和輸出樣例。上面第 1 步的關鍵詞類型是按資料中「關鍵詞搜索視頻」的描述歸納的，第 3 步的篩選是使用上的常見做法，不是 Skill 內置的參數。實際字段和接口行爲以官方頁面爲準。

適用場景與注意¶

適合的場景：

• 需要按關鍵詞批量獲取抖音高意向用戶，做銷售線索補充。
• 需要在競品視頻評論區做截流，定位正在對比、詢價的用戶。
• 需要把評論區用戶按地區、評論內容做初步分層後再導入私域。

需要注意的幾點：

• 該 Skill 依賴 API Key，運行環境要能訪問相應接口，且憑據提前配好。
• 評論區數據受平臺接口範圍和返回量限制，熱門視頻的評論可能分頁返回，Skill 是否自動翻頁在資料中沒有說明，批量拉取前建議先小範圍驗證返回完整性。
• 這是社區來源的 Skill，發佈者爲個人賬號 user_fb71c45d，版本 1.0.0，安裝量在頁面上顯示爲 0。納入生產流程前，建議先在測試環境跑通一次完整流程，確認返回字段和自己的下游存儲一致。
• 抓取用戶暱稱、uid、評論內容屬於個人信息處理，使用前應確認合規要求，包括數據用途和保存範圍。

結尾¶

獲客助手的價值在於把抖音評論區獲客的兩步鏈路固化下來，讓關鍵詞到客戶信息之間的過程可復現、字段統一，而不是每次都靠人工翻評論。如果你的場景正好是關鍵詞驅動的線索挖掘或競品截流，可以從上面的官方地址先看一遍流程說明，再在測試環境驗證一次。