blogger distiller

name: blogger-distiller
description: >
  Use when the user wants to analyze or distill a blogger/account on Xiaohongshu or Douyin,
  benchmark a target creator, or diagnose their own content strategy.
  Trigger on requests such as “拆解博主””蒸馏博主””分析小红书博主””分析抖音博主”
  “诊断我的账号””对标账号””内容策略分析””小红书账号分析””抖音账号分析”
  “分析封面””关键词趋势””升级我的skill”.

博主蒸馏器

⚠️ 使用前必读：本工具仅供学习研究使用，通过 TikHub 公开 REST API 获取公开数据（不模拟登录、不注入 Cookie）。评论者身份默认脱敏（读者1 / 读者2 / 作者），评论正文保留用于研究。完整条款见 [DISCLAIMER.md](./DISCLAIMER.md) · 安全策略见 [SECURITY.md](./SECURITY.md)。

⛔ 执行前铁律（优先级高于一切）

触发蒸馏任务前，以下三项必须由用户明确说出，缺一不可：

• 平台（小红书 / 抖音）
• 模式（A 拆解对标博主 / B 诊断自己账号）
• 采集数量（30 / 50 / 80）

博主名不等于平台选择。 即使用户提到了"影视飓风""李子柒"等明显关联某平台的博主名，也不得自行推断平台，必须明确询问。

「跑/分析/拆解 博主X」不等于模式 A。 即使用户分析的是他人账号，也必须询问模式，不得推断。

用户已明确说出的项可直接采用，未说出的必须逐一询问后再执行。

你是什么

自动化的多平台博主蒸馏工具（小红书 + 抖音）。输入一个博主名字，输出两样最终产物：

1. HTML 蒸馏报告 — 给人看。浏览器打开，快速理解这个博主的人设、认知层、策略层和内容层。 2. 创作 Skill 文件夹 — 给 AI 用。安装后说"用 XX 风格写一篇笔记"，AI 立刻知道怎么写。

模式 A 用来拆解对标博主（学 TA），模式 B 用来诊断自己的账号（看自己）。

核心理念：脚本保下限，AI 冲上限。 脚本负责数据采集和确定性分析，AI 负责蒸馏洞察和生成最终产物。

能力范围

采集目标博主笔记数据（支持 30 / 50 / 80 三档），三层蒸馏产出：

三层蒸馏结构

产出物一：HTML 蒸馏报告（10 个模块）

1. 一眼看清（摘要卡片） 2. 人设拆解 3. 认知层：TA 怎么想 4. 策略层：TA 怎么运营 5. TOP10 爆款拆解 6. 内容公式速查 7. 选题灵感 TOP15 8. 数据面板（基础展开，详细折叠） 9. 发展趋势（附置信度标注） 10. 核心结论

产出物二：创作 Skill 文件夹

• 模式 A：{博主名}_创作指南.skill/SKILL.md
• 模式 B：{用户名}_创作基因.skill/SKILL.md
• 8 大章节：使用说明 → 认知层 → 策略层 → 内容层（含正文公式/情感节奏/语言DNA）→ 创作禁区 → 对比示例 → 选题灵感 → 局限性+自检清单

分工

脚本做 30%（保下限）：

• 环境检查、TikHub Token 验证、数据采集
• 统计分析（11种标题模式、6类CTA、藏赞比、发布频率）
• 认知层粗提取（观点句候选、思维模式统计、价值词）
• 数据底稿 + AI 蒸馏任务生成

AI 做 70%（冲上限）：

• 生成 HTML 蒸馏报告
• 生成创作 Skill 文件夹
• 抽取信念、张力、框架、创作禁区、对比示例
• 因果分析、个性化建议、金句总结

前置要求

• Python 3.9+（Skill 会自动检测，如未安装会提示）
• TikHub API Token（注册地址: https://user.tikhub.io）
• 网络连接（用于访问 TikHub API: api.tikhub.io）
• 不需要本地桌面环境，云端/无头服务器也可以运行

【可选】Whisper 视频口播提取

不安装不影响使用，照常分析博主简介、笔记标题、正文、点赞收藏、评论。

安装后可额外提取视频里说了什么（口播文字），蒸馏结论有更多内容依据。

• 安装：pip install openai-whisper
• 系统依赖：ffmpeg（macOS: brew install ffmpeg；Windows: 下载 ffmpeg.org）
• 模型：在 ~/.xiaohongshu/tikhub_config.json 中设置 whisper_model 字段切换，支持以下档位：

• 代价：每条视频额外消耗转写时间（见上表）+ 蒸馏时消耗更多 AI Token
• 超过 10 分钟的视频自动跳过（ffprobe 预检）

Token 获取与存储

⚠️ 首次运行时，必须在进入 Phase 0.5 前提醒用户：

本工具需要 TikHub API Token 才能运行。如果你还没有，请按以下步骤操作：

1. 访问 https://user.tikhub.io 注册账号

2. 充值（按量付费即可）

3. 在控制台 → API 权限中，一键勾选全部小红书（xiaohongshu）相关端点（开得越全，自动容错能力越强）

4. 生成 API Token

密钥存储： 用户提供 Token 后，系统会自动保存到 ~/.xiaohongshu/tikhub_config.json，下次运行无需重复输入。Token 三级加载优先级：

1. 环境变量 TIKHUB_API_TOKEN 2. 配置文件 ~/.xiaohongshu/tikhub_config.json（自动保存） 3. 交互式输入（首次使用时引导，输入后自动保存到配置文件）

设置方式（三选一）：

• 环境变量: set TIKHUB_API_TOKEN=你的token（Windows）/ export TIKHUB_API_TOKEN=你的token（macOS/Linux）
• 配置文件: 首次运行 check_env.py 时会交互式引导，自动保存
• 命令行参数: python run.py "博主名" --token 你的token

代理设置

如需通过代理访问 TikHub API，设置环境变量：

# Windows
$env:HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7890"
$env:HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890"

# macOS/Linux
export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7890"
export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890"

执行流程

Phase 0: 环境自动准备

Step 0-A：代码自动更新（必须最先执行）

在 skill 所在目录执行以下命令，拉取最新版本代码：

git pull origin main

• 返回 "Already up to date." 或任何成功更新信息 → 继续
• 返回任何错误（非 git 仓库、无网络等） → 忽略，继续下一步

Step 0-B：环境检查

运行 python scripts/check_env.py

自动检查并修复以下依赖：

1. Python 版本 — 检测 Python 3.10+ 2. python-docx — 检测到未安装时自动 pip install 3. TikHub API Token — 检测 Token 是否设置且有效

4. Whisper + ffmpeg — 检测视频口播提取功能是否可用

• 已设置 → 验证连通性，显示额度信息
• 未设置 → 交互式引导：提示注册 → 输入 Token → 自动保存到 `~/.xiaohongshu/tikhub_config.json`
• 已安装 → 显示当前模型，提供切换选项
• 未安装 → 提示安装（交互式询问 y/N，选 y 则自动安装）

⚠️ AI 执行注意：check_env.py 中 Whisper 安装步骤是交互式的（需要回答 y/N）。在 AI 环境中无法自动交互，因此 不要依赖脚本的交互提示来完成 Whisper 安装。改为在 Phase 0.5 对话中询问用户，再根据用户回答手动执行安装命令。运行 check_env.py 时如果遇到 Whisper 相关交互提示，输入 N 跳过即可。

💡 额度提示：每次完整蒸馏约消耗 ¥1～8（取决于笔记数量），可在 https://user.tikhub.io 查看剩余额度。

Phase 0.5: 前置交互

⚠️ 两条铁律，违反则整个流程无效：

1. Phase 0-B 必须在 Phase 0.5 之前完成。 无论用户在触发指令中提供了多少信息，都必须先把 Phase 0（Step 0-A + Step 0-B）跑完，拿到 whisper_available 的值，再进入 Phase 0.5。不得跳过 Phase 0 直接进入交互。 2. 第4题（Whisper 口播）必须单独用工具问出来。 即使用户在第一句话里已经说清楚了平台、模式、数量全部三项，第4题仍然必须在 Phase 0.5 用 AskUser 工具弹出独立问题，不得静默跳过，不得合并进其他问题。

⚠️ 缺失信息必须明确询问：以下四项信息，用户未在触发指令中明确提供的，必须逐一询问，不得自行推断：

• 平台（小红书 / 抖音）
• 模式（A 拆解对标博主 / B 诊断自己账号）
• 采集数量（30 / 50 / 80）
• 是否开启视频口播提取（无论 Whisper 是否可用都要提及，见下方逻辑）

用户已明确提供的信息可以直接采用，无需重复询问。

未提供的信息，参照以下交互文案询问：

─────────────────────────────────────
欢迎使用博主蒸馏器！

请选择分析平台：
   1 — 小红书
   2 — 抖音

请选择分析模式：
   A — 拆解对标博主
     采集 TA 的笔记 → 提炼内容公式和思维方式
     → 生成「TA的名字_创作指南.skill/」

   B — 诊断我的账号
     采集你的笔记 → 找到内容基因和增长瓶颈
     → 生成「你的名字_创作基因.skill/」

采集数量（推荐 50 条）：
  ① 30 条 — 快速扫描（约 15-25 分钟）
  ② 50 条 — 推荐档位（约 30-45 分钟）
  ③ 80 条 — 深度分析（约 45-65 分钟）

【whisper_available = true 时】
是否提取视频口播内容？
  当前已分析：博主简介、笔记标题、正文、点赞收藏、评论
  开启后额外提取：视频里说了什么（口播文字）
  代价：每条视频多消耗约 8-12s + 蒸馏时消耗更多 AI Token

【whisper_available = false 或字段不存在时】
当前环境还没有安装视频口播提取功能（Whisper）。
不影响本次蒸馏——标题、正文、评论等文本数据照常分析。
但如果开启，蒸馏时还能额外提取视频里说了什么，
分析出正文公式、情感弧线、语言DNA等更多维度，蒸馏质量会显著提升。

要不要我现在帮你安装？大约需要 2-5 分钟。
  y — 帮我装（自动安装 Whisper + ffmpeg）
  N — 跳过，先不装（默认）

【安装成功后追加提示】
✅ Whisper 已安装完成（默认使用 base 模型，适合大多数场景）。
如需了解其他模型档位（tiny/small/medium/large），回复「1」查看对比表。
  1 — 查看模型对比表，自行选择
  回车/其他 — 使用默认 base，继续蒸馏
─────────────────────────────────────

Whisper 可用性判断与安装流程：

1. 读取 ~/.xiaohongshu/tikhub_config.json 里的 whisper_available 字段 2. 根据结果分两条路径：

路径A：`whisper_available = true`

⚠️ 必须用工具提问，选项固定为以下三个，不得减少：

• 选项1：开启（用当前模型转写）
• 选项2：跳过
• 选项3：更换 Whisper 模型（可向我了解其他模型）

→ 用户选选项3 → 展示前置要求中的模型档位表格，用户选择后更新 whisper_model；再回到此问题重新询问 → 用户选选项1 → transcript_enabled = true → 用户选选项2 → transcript_enabled = false

路径B：`whisper_available = false` 或字段不存在 → 告知用户口播功能未安装，并询问"要不要我帮你安装"（上方交互文案中的"未安装"版本） → 用户选 y → 依次执行： 1. pip install openai-whisper（安装 Whisper） 2. 检测 ffmpeg 是否可用，不可用则按系统自动安装：

3. 安装完成后将 whisper_available 写为 true，whisper_model 写为 "base" 4. 告知用户：默认使用 base 模型，回复「1」可查看模型对比表切换 5. 用户回复 1 → 展示下方模型对比表（即前置要求中的模型档位表格），用户选择后更新 whisper_model；用户不回复/回复其他 → 保持 base，继续 6. transcript_enabled = true → 用户选 N → transcript_enabled = false（主流程不受影响）

• macOS: brew install ffmpeg
• Windows: winget install Gyan.FFmpeg（或 choco install ffmpeg）
• Linux: sudo apt-get install -y ffmpeg

记录四个变量供后续流程使用：

• platform：xhs 或 douyin
• user_mode：A 或 B
• max_notes：30 / 50 / 80
• transcript_enabled：true 或 false

Phase 1: 数据采集

若 transcript_enabled = true，运行： python scripts/crawl_blogger.py <博主名> -o ./data --max-notes <max_notes> --platform <platform> --transcript

否则运行： python scripts/crawl_blogger.py <博主名> -o ./data --max-notes <max_notes> --platform <platform>

其中 --platform 取值 xhs 或 douyin，对应用户在 Phase 0.5 选择的平台。

⚠️ 重要约束（不得违反）：

• 必须逐条调用 fetch_note_detail 获取笔记正文。仅有标题和互动数字的列表数据不足以做深度分析，正文、评论、标签都只能从 detail 接口获得。
• 不得自行编写脚本替代 scripts/crawl_blogger.py，必须调用现有脚本。
• 不得修改 --max-notes 参数的值，必须沿用用户在 Phase 0.5 选定的数量。

⚠️ 端点全部失败时的处理： 如果采集过程中出现"所有端点均失败"错误（尤其是 HTTP 402/403），必须立即暂停并提醒用户：

⚠️ 所有 API 端点均返回失败。最常见的原因是 TikHub 控制台的 API 权限未全部开通。

请登录 https://user.tikhub.io，进入控制台 → API 权限，一键勾选全部小红书相关端点，然后重新运行。

如果权限已全部开通，请检查账户余额是否充足。

自动完成：

1. 搜索定位博主（首选 search_users 精准匹配 → 兜底 search_notes 交叉定位） 2. 获取主页信息 — 粉丝数、获赞数、笔记数、简介（fetch_user_info） 3. 获取主页笔记列表 — 分页获取用户全部笔记（fetch_user_notes） 4. 多关键词搜索补充 — 默认使用通用后缀（教程 / 推荐 / 分享 / 测评 / 攻略 / 合集），用户可通过 --keywords 指定领域词（search_notes） 5. 逐条获取笔记详情 — TikHub API 限速自适应，自动调节间隔（fetch_note_detail） 6. checkpoint 断点恢复 — 每 10 条自动存盘

输出文件（JSON）：

• {博主名}_profile.json — 主页信息
• {博主名}_notes_list.json — 笔记列表（按赞数排序）
• {博主名}_notes_details.json — 全量笔记详情（含评论）

Phase 2: 数据分析 + 认知层提取

运行 python scripts/analyze.py ./data/<博主名>_notes_details.json -o ./data

自动完成：

1. 数据清洗 — 解析 JSON，提取标题 / 正文 / 互动数据 / 评论 / 标签 2. 内容分类 — 基于笔记标签和高频关键词动态聚类，不预设任何领域 3. 标签统计 — 提取所有 # 话题标签，按频次排序 TOP20 4. TOP10 + 评论洞察 — 高赞前 10 条的详情 + 热评精选 5. 认知层粗提取 — 观点句候选 / 高频价值词 / 写作结构统计 6. [可选] 对比分析 — 自己 vs 目标博主的数据差异

输出文件：

• {博主名}_analysis.json — 结构化分析数据（含完整笔记列表、分类、观点句候选、高频价值词等）

Phase 3: 蒸馏 + 产出物生成

#### Step A：生成数据底稿和 AI 蒸馏任务

运行：

python scripts/deep_analyze.py ./data/<博主名>_analysis.json "<博主名>" \
  -o ./output --details ./data/<博主名>_notes_details.json --mode <user_mode>

脚本自动完成：

1. 基础统计面板 — 均赞 / 均藏 / 均评 / 爆款率 / 视频 vs 图文 / 藏赞比 2. 标题模式识别 — 11 种标题策略的使用比例和示例 3. 内容结构分析 — 正文长度分布、列表率、小标题率 4. CTA 提取 5. Emoji 视觉分析 6. 发布频率 7. 发展趋势数据 8. 观点句候选 / 高频价值词 / 写作结构 9. TOP10 数据包 10. AI 蒸馏任务

脚本产出：

• {博主名}_数据底稿.md
• {博主名}_AI蒸馏任务.md

#### Step B：AI 读取蒸馏任务，生成最终产物

AI 必须读取 AI蒸馏任务.md，按以下顺序生成最终交付物，每完成一个立即写入磁盘，不等另一个完成：

1. Skill 文件夹（先）

• 模式 A：{博主名}_创作指南.skill/SKILL.md
• 模式 B：{用户名}_创作基因.skill/SKILL.md
• 生成完毕后立即写入文件，再继续步骤 2

2. HTML 报告（后）

• 文件名：{博主名}_蒸馏报告.html
• 技术要求：单文件 HTML，手写 CSS（禁止 Tailwind CDN），Google Fonts 引入 Space Mono + Noto Serif SC
• 设计风格：Archive Terminal（工业档案感）；底色 #CEC9C0，主强调色 #8A3926，正文 #1A1211
• 无圆角、无阴影、无白色卡片；模块1/8/10 为砖红色反转背景
• 三个动效：滚动 fadeInUp / 数字 counter / 分割线 draw-in（原生 JS）
• 折叠面板用 <details><summary> 原生 HTML；响应式，移动端断点 768px
• 字号系统：标签/元数据层 11-13px，正文内容层 14-16px，统计大数字 20px（详见 AI蒸馏任务.md 字号系统表）
• 详细视觉规格见 AI蒸馏任务.md 的"技术要求"章节
• 生成完毕后立即写入文件

⚠️ 关键契约：

• 最终 Skill 不是单个 .skill.md 文件
• 最终 Skill 是一个可安装的文件夹
• 文件夹中至少必须有 SKILL.md

Skill 第三章（内容层）结构要求：

• 3.1 标题公式 TOP5
• 3.2 开头模板 TOP3
• 3.3 正文公式（含叙事框架库 + 段落功能标签 + 转折词库）← 扩展
• 3.4 情感节奏公式（含情感弧线 + 峰值制造法 + 张力公式 + 留存钩子）← 新增
• 3.5 语言DNA（含高频用语 + 力量短语 + 句式节奏 + 人称策略 + 签名句式 + 对话感）← 新增
• 3.6 CTA 策略
• 3.7 视觉规则
• 3.8 标签策略
• 3.9 发布节奏

⚠️ 3.3-3.5 数据来源分支：有 Whisper 逐字稿时从逐字稿提取，无逐字稿时从笔记正文提取。所有博主均生成完整结构，不跳过章节。

• 小红书和抖音均适用以上顺序，不得颠倒

Phase 4: 质量检查

运行校验时，最终产物应按以下口径验收：

• {博主名}_蒸馏报告.html
• {博主名}_创作指南.skill/SKILL.md

模式 B 时，将第二项替换为：

• {用户名}_创作基因.skill/SKILL.md

如果最终产物缺失、为空、或 AI 仍输出成单个 .skill.md 文件，都视为不合格。

TikHub API 调用协议

使用 HTTP REST API，Bearer Token 认证：

from scripts.utils.tikhub_client import TikHubClient

client = TikHubClient()  # 自动从环境变量/配置文件读取 Token
data = client.search_notes("博主名")

可用端点

TikHub 使用注意

• Token 需在 https://user.tikhub.io 注册获取并充值
• 权限不足（403）：Token 的 scope 未勾选全部 xiaohongshu 相关端点。解决方法：登录 TikHub 控制台 → API 权限，一键勾选全部小红书端点
• 余额不足（402）：账户余额耗尽。解决方法：登录 TikHub 控制台充值
• 所有端点均失败：最常见原因是权限未全部开通或余额不足。请优先检查这两项
• 429 限速：客户端内置 RPS 自适应限速（自动检测账户套餐），一般无需手动处理
• 请求间隔由客户端自动管理（基于账户 RPS 限制 × 0.7 安全系数）
• 密钥存储：用户输入的 Token 会自动保存到 ~/.xiaohongshu/tikhub_config.json，下次运行自动读取，无需重复输入

文件结构

blogger-distiller/
├── SKILL.md                  # 你现在看的这个文件
├── run.py                    # 一键运行入口（串联 Phase 0→4）
├── install.py                # 自动安装脚本
├── scripts/
│   ├── check_env.py          # Phase 0: 环境自动准备（TikHub Token 检查）
│   ├── crawl_blogger.py      # Phase 1: 数据采集（TikHub API）
│   ├── analyze.py            # Phase 2: 数据分析 + 认知层粗提取
│   ├── deep_analyze.py       # Phase 3: 数据底稿 + AI 蒸馏任务
│   ├── verify.py             # Phase 4: 数据校验模块
│   └── utils/
│       ├── tikhub_client.py  # TikHub REST API 客户端（限速+多端点降级）
│       ├── endpoint_router.py # 端点池路由 + 自动降级引擎
│       ├── endpoints.json    # 端点池配置（4组×7类 = 28 个端点）
│       ├── adapters.py       # 响应数据归一化适配器
│       ├── common.py         # 共用工具函数
│       └── quality.py        # 数据质量检查工具
└── references/
    └── 产出物质量标杆.md

使用方式

自然语言触发（推荐）

直接对 AI 说：

拆解博主 <目标博主名>

AI 必须先执行 Phase 0.5 前置交互，再继续后面的流程。

一键运行

cd blogger-distiller/
python run.py "<博主名>"

运行后必须先完成：

1. 模式 A / B 选择 2. 数量 30 / 50 / 80 选择

然后再进入采集、分析、蒸馏。

手动分步执行

cd blogger-distiller/

# Phase 0: 环境自动准备（检查 Python + python-docx + TikHub Token）
python scripts/check_env.py

# Phase 1: 采集博主数据
python scripts/crawl_blogger.py "<博主名>" -o ./data --max-notes 50

# Phase 2: 数据分析
python scripts/analyze.py ./data/<博主名>_notes_details.json -o ./data

# Phase 3 Step A: 生成数据底稿和 AI 蒸馏任务
python scripts/deep_analyze.py ./data/<博主名>_analysis.json "<博主名>" \
  -o ./output --details ./data/<博主名>_notes_details.json --mode A

注意：

• crawl_blogger.py 和 analyze.py 不要自行改写，直接调用现有脚本。
• deep_analyze.py 只负责生成数据底稿和 AI 蒸馏任务；最终 HTML 和 Skill 文件夹由宿主 AI 继续完成。

多平台兼容性

核心原则

1. 一份 SKILL.md 兼容 WorkBuddy / Claude Code / OpenClaw / Codex 2. 工具函数提取到 utils/common.py 共用 3. 使用标准库（urllib）避免外部依赖 4. Token 三级加载（环境变量 → 配置文件 → 交互输入），无需桌面环境

错误处理规则

遇到以下报错时，不要直接告知用户"采集失败"，按对应步骤处理后重试：

情形 A：报错含 [需要更新]

触发条件：

• 搜索返回用户但昵称全为空（适配器过期）
• 所有端点均返回 404（端点配置过期）

处理步骤： 1. 在 skill 目录执行 git pull origin main 2. 若成功（有更新或 Already up to date）→ 重新从 Phase 1 开始采集 3. 若失败（非 git 安装）→ 告知用户：请重新运行 python install.py 更新 skill 文件后重试

情形 B：报错含 余额不足 或 请充值（429）

处理步骤： 1. 告知用户登录 https://user.tikhub.io 确认账户余额是否已到账 2. 若余额显示正常但仍报错 → 让用户重新生成 Token 后重试 3. 若余额确实为 0 → 引导用户充值后重试

情形 C：搜索到博主但用户信息全部 422

处理步骤： 1. 先执行 git pull origin main 确保代码最新 2. 确认搜索到的 sec_uid 是否正确（匹配到了正确的博主） 3. 若 sec_uid 正确但仍 422 → 提示用户确认 TikHub 是否开通了抖音相关端点权限

情形 D：输出含 找不到 ffmpeg 警告

触发条件：开启了视频转写（--transcript），但 ffmpeg 工具未就绪。

处理步骤： 1. 告知用户："视频声音提取工具还没准备好，需要重新完成一次环境设置，我来帮你做。" 2. 运行：python3 scripts/check_env.py 3. check_env.py 会引导用户完成 ffmpeg 的安装（只需回答"要"或"不要"） 4. 安装完成后，重新从 Phase 1 开始采集

参考文档

• references/产出物质量标杆.md — 可作为产出结构和质量上限参考；若与当前 HTML / Skill 文件夹契约冲突，以本文件和操作手册为准

拓展玩法（蒸馏完成后可选）

蒸馏完成后，以下进阶分析可按需触发，说出触发词即可执行：