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TikTok 监控订阅推送工具 — 订阅关键词、指定账号与话题,每日早上 9:00 自动拉取昨日时间窗内新内容(关键词新爆款视频 / 账号新作品 / 话题新作品),按订阅项分组生成 HTML 日报推送,无需手动操作。支持三类订阅项批量管理(总上限 100 项)、按日期过滤翻页、互动数据(播放/点赞/评论/分享)展示与 AI 总结。

当用户需要订阅 TikTok 关键词、追踪指定账号新作品、监控话题热度变化、获取 TikTok 昨日内容日报时使用。触发词:TikTok订阅、TikTok监控、TikTok日报、TikTok关键词订阅、TikTok账号订阅、TikTok话题订阅、TikTok订阅推送、监控订阅推送。

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Works withTikTok
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  • references/core_workflow.md15.9 KB
  • scripts/generate_report.py15.6 KB
  • scripts/subscribe.py27.1 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

TikTok 监控订阅推送

1. 简介

订阅 TikTok 关键词、指定账号与话题,每日早上 9:00 自动拉取「昨日 9:00 ~ 今日 9:00」这一近 24 小时时间窗内的新内容,按订阅项分组生成 HTML 日报推送,无需手动逐个刷动态。三类订阅项:

订阅项追踪内容数据来源
关键词订阅关键词新增爆款视频(按点赞热度拉取最近一天)关键词视频搜索
账号订阅指定账号的新作品与互动数据用户主页作品
话题订阅指定话题的新作品与热度变化话题作品列表

适用对象:出海品牌 / 投放人员(盯关键词热度与竞品动作)、MCN / 商务经纪(批量盯多个达人账号与话题)、内容创作者 / 研究者(追踪选题热度与爆款规律)。


2. 功能特性

功能模块能力描述
三入口订阅关键词 / 账号(secUserId)/ 话题(话题 ID)三类订阅项,一次命令可混合订阅
每日自动推送自动化任务内置全部订阅项,每天 9:00 自动拉取昨日新内容
时间窗口过滤按「昨日 9:00 ~ 今日 9:00」时间窗口过滤并智能翻页(关键词 / 话题支持翻页)
HTML 日报TikTok 平台风格(黑底 logo + TikTok 红/青配色),按订阅项分组展示作品表格,支持导出 PDF / 高清图片
互动数据播放 / 点赞 / 评论 / 分享 / 发布时间,全部订阅项按播放数降序展示
AI 语义总结AI 读作品内容,归纳「今日主题」(分析作品在说什么,按实际条数)+ 每个订阅项的「主题/观点」
无更新折叠昨日无更新 / 近 7 天无更新订阅项自动折叠提示

3. 订阅方式(三个入口)

静默执行原则:所有中间步骤(fetch 验证、automation_update)均不得向用户输出过程性提示,仅展示最终结果。

用户表达订阅意向但方式不明确时,先输出引导:

📬 订阅 TikTok 内容日报,三类订阅任选:
1️⃣ 关键词订阅 — 说「订阅关键词 nvidia 每日新视频」
2️⃣ 账号订阅 — 提供账号 secUserId 或 TikTok App 分享链接,如「订阅这个账号」
3️⃣ 话题订阅 — 提供话题 ID(ch_id),说「订阅话题 2525872 每日新作品」
已订阅后每天 9:00 自动推送昨日新内容日报,最多可订阅 100 个订阅项(三类合计)。

入口一:关键词订阅

用户说「订阅关键词 xxx」→ Agent 验证该关键词可正常拉取(静默执行):

python3 scripts/subscribe.py fetch --keywords "nvidia" --first --html

验证通过后追加到自动化任务的 --keywords 参数(见「账号管理规则」)。

入口二:账号订阅

用户提供 secUserId 或分享链接 → Agent 提取 secUserId → 验证 → 追加到 --accounts:

# 验证并首次展示(静默执行)
python3 scripts/subscribe.py fetch --accounts "MS4wLjAB..." --first --html

secUserId 获取方式(MS4w 开头的完整长串):

  1. 手机 TikTok App 进入目标账号主页 → 点右上角「分享」→「复制链接」,分享链接中带有 sec_uid=MS4w... 参数,把完整分享链接提供给本技能即可
  2. 或按 F12 打开浏览器开发者工具 → Console 粘贴执行:JSON.parse(document.getElementById('__UNIVERSAL_DATA_FOR_REHYDRATION__').textContent).__DEFAULT_SCOPE__['webapp.user-detail'].userInfo.user.secUid

入口三:话题订阅

用户提供话题 ID(ch_id,纯数字)→ 验证 → 追加到 --topics:

# 验证并首次展示(静默执行)
python3 scripts/subscribe.py fetch --topics "2525872" --first --html

话题 ID 获取方式:用户只给话题名 / 话题链接时,先用「TikTok热门搜索」技能搜索话题获取话题 ID(topicId 字段),或从 TikTok 话题链接中的 ch_id 参数提取,再交给本技能订阅。


4. 数据规则

时间窗口

  • 每日更新模式(自动化任务默认):拉取「昨日 9:00 ~ 今日 9:00」这一近 24 小时窗口(本地时区)内的作品
  • 首次订阅模式(--first):直接拉取第一页最新内容,不按时间窗口过滤
  • 接口不支持按时间排序,Skill 内部逐条比对发布时间过滤;关键词 / 话题支持翻页(--max-pages 可调,默认 3 页)

订阅项状态判定

状态判定条件报告处理
updated命中时间窗内作品正常展示作品表格
no_update_yesterday无昨日作品(关键词订阅项不做 7 天回溯,避免额外积分消耗)折叠提示「昨日无更新」
no_update_7d账号 / 话题最新作品早于 7 天前 / 无作品折叠提示「近 7 天无更新」
error接口请求失败折叠提示失败原因

5. 一键安装

前置条件

  • Python 3.8+(仅使用标准库,无需安装额外依赖)
  • 红狐数据 API Key(前往 红狐 hub 注册获取)

安装步骤

  1. 将技能文件夹放入你的 Skills 目录
  2. 配置环境变量 REDFOX_API_KEY(配置细节详见 references/core_workflow.md Step 0)
  3. 无需安装额外依赖,直接使用

6. 工作流程

核心执行流程(订阅项解析、脚本调用、时间窗过滤、表格渲染规则、AI 总结、空结果与错误处理等)详见 references/core_workflow.md,Agent 执行时必须遵循该文件中的所有规则。


7. 使用指南

🔑 鉴权

首次使用需配置环境变量 REDFOX_API_KEY:前往 红狐 hub 注册账号并获取 API Key,终端与 OpenClaw 的配置方式详见 references/core_workflow.md Step 0。

命令速查

用户意图命令
拉取订阅项昨日新内容(每日更新)fetch --keywords "k1,k2" --accounts "s1,s2" --topics "t1,t2" --html
首次订阅验证 / 查看最新动态fetch --keywords "k1" --first --html
指定历史日期fetch --keywords "k1" --date 2026-10-12 --html
单类订阅项fetch --accounts "MS4wLjAB..." --markdown

fetch 参数

参数说明
--keywords订阅关键词列表,逗号分隔
--accounts订阅账号列表,逗号分隔(secUserId 或带 sec_uid= 参数的分享链接)
--topics订阅话题 ID 列表,逗号分隔(ch_id 数字)
--date时间窗结束日 YYYY-MM-DD(默认:今日 9:00 边界往前 24 小时)
--first首次订阅模式:拉第一页最新内容,不按时间窗过滤
--count每订阅项条数(1~50,默认 20)
--max-pages每日更新模式关键词 / 话题每项最多翻页数(1~10,默认 3)
--region关键词视频搜索地区(默认 US)
--markdown输出 Markdown 格式表格(供 Agent 转述)
--html生成 HTML 日报(自动打开浏览器)
--save-json结果落盘为 JSON(供 HTML 日报使用)

全局参数 --api-key 需置于子命令之后(如 subscribe.py fetch --api-key ak_xxx ...),默认读环境变量 REDFOX_API_KEY。


8. 账号管理规则(Agent 必须遵守)

核心原则:所有订阅状态 = 自动化命令中的 --keywords / --accounts / --topics 参数。无本地文件存储。

上限

  • 单个自动化任务最多 50 个订阅项(三类合计)
  • 总订阅上限 100 个订阅项(三类合计)

订阅新订阅项流程

  1. 查询现有自动化任务:使用 automation_update mode=list 获取所有「TikTok订阅」相关任务,读取每个任务 --keywords / --accounts / --topics 中的订阅列表

  2. 判断追加 / 新建:

    条件操作
    现有订阅项 + 新订阅项 ≤ 50追加到现有任务的对应参数(去重后拼接)
    现有订阅项 + 新订阅项 > 50 且总数 ≤ 100新建自动化任务,溢出部分放入新任务
    总数将 > 100告知用户已达上限,请取消部分订阅项后再订阅
    用户要求取消某订阅项从对应任务参数中移除该项
  3. 更新/创建自动化任务:

    • 追加:automation_update mode=update 修改现有任务 prompt 中的订阅参数
    • 新建:automation_update mode=create,每日 9:00 执行(FREQ=DAILY;BYHOUR=9;BYMINUTE=0),名称加序号如「TikTok订阅监控日报 #2」
    • automation prompt 示例:拉取TikTok订阅监控昨日新内容并生成HTML日报推送给用户:python3 scripts/subscribe.py fetch --keywords "nvidia" --accounts "MS4wLjAB..." --topics "2525872" --html
  4. 立即拉取一次:无论追加还是新建,都必须立即执行一次 fetch --first --html 展示最新结果

取消订阅

从对应任务的参数中移除该项即可。若移除后某任务剩余 0 个订阅项,则删除该自动化任务。


9. 输出格式

订阅结果总览(订阅/拉取时必须输出)

📊 订阅结果
| 项目 | 值 |
|------|-----|
| 本次订阅 | 关键词 2 个、账号 1 个、话题 1 个(1 个已订阅跳过) |
| 当前总订阅 | 5 / 100 项 |
| 自动化任务 | 已更新 ✅ 每日 9:00 自动执行 |
| 首次拉取 | 以下展示各订阅项最新动态 |

每订阅项作品详情表(Markdown)

### ▸ 关键词「nvidia」 昨日新内容(5 条)

| # | 作者 | 作品摘要 | 播放 | 点赞 | 评论 | 分享 | 发布时间 |
|---:|---|---|---:|---:|---:|---:|---|
| 1 | Raina / `rainaships` | [party ended immediately #Tech...](作品链接) | 85,207 | 18,254 | 315 | 1,251 | 10-12 11:50 |

要求:

  • 每个订阅项一个子标题 + 一个完整 Markdown 表格;账号订阅项表格无「作者」列
  • 作品摘要使用 content 原文(过长截取前 60 字),渲染为可点击超链接 [摘要](作品链接)
  • 数值使用可读格式(千分位,如 85,207)
  • 发布时间截取到 MM-DD HH:mm(本地时区)
  • 所有订阅项按播放数降序排列
  • 昨日无更新 / 近 7 天无更新订阅项折叠提示,如:「以下 2 个订阅项昨日无更新,已折叠」

总结统计(必须附加在所有表格之后)

由 AI 读取作品内容生成语义总结,不接 LLM 端点、不做词频统计。写入与数据文件同目录的 tiktok_subscribe_ai_summary.json,generate_report.py 渲染时自动合并到 HTML。

{
  "overall": [
    {"title": "主题/事件名", "summary": "这段在讲什么(1-2 句)", "items": ["nvidia"], "workCount": 8}
  ],
  "items": [
    {"key": "nvidia", "kind": "keyword", "theme": "该订阅项今日主要聊了什么主题", "viewpoint": "该订阅项内容表达的观点/立场"}
  ]
}

要求:

  • overall 是「今日主题总结」:分析作品到底在说什么(事件/主题),不是简单高频词;有几条归纳几条,不强制凑数,禁止虚构
  • items 是单订阅项总结:每个有更新订阅项一条,说明「主要主题」和「观点/立场」
  • 主题数按实际内容归纳,没有就少写,不硬凑

输出完整性清单

每次订阅/拉取,对话中必须包含:

  • 订阅结果总览表
  • 每个有更新订阅项的 Markdown 作品详情表
  • 无更新订阅项折叠提示(如有)
  • 总结统计分析(AI 语义总结:今日主题 + 单订阅项主题/观点)
  • 仅当有作品数据时:HTML 日报已生成说明(附文件路径)+ 自动打开预览

10. 注意事项

  1. 数据真实性:所有数值均来自数据服务返回,如实展示,严禁估算或编造
  2. 输入准确:账号订阅需要 secUserId(MS4w 开头)或带 sec_uid= 参数的分享链接;话题订阅需要话题 ID(ch_id 数字);输入无效时如实提示并附获取方式,不猜测替换
  3. 积分保护:每次成功查询可能消耗积分;关键词 / 话题每翻一页各消耗 1 次调用;账号订阅项一次返回近期全部作品、无额外翻页;HTML 日报与 AI 总结为本地离线生成,不消耗积分;未经用户明确指定,不主动翻页或批量查询
  4. 鉴权:首次使用需配置环境变量 REDFOX_API_KEY,API Key 获取与配置详见 references/core_workflow.md
  5. 链接完整性:输出中的链接保持完整可点击,不使用被终端截断的 URL
  6. 分析为推测:AI 总结基于公开数据撰写,须明确标注为推测,不虚构

11. 项目架构

tiktok-subscribe/
├── SKILL.md                          # 本文件
├── scripts/
│   ├── subscribe.py                  # 统一入口:fetch 子命令(关键词 / 账号 / 话题三类订阅项)
│   └── generate_report.py            # 生成 TikTok 风格 HTML 日报(导出 PDF/图片)
├── output/                           # JSON 数据与 HTML 日报输出目录(运行时自动创建)
└── references/
    └── core_workflow.md              # 3 个接口详细文档与完整执行规则(技术参考)

核心模块说明

  • subscribe.py:
    • fetch — 拉取订阅项作品,支持首次模式(拉第一页)与每日模式(按昨日时间窗过滤 + 翻页),三类订阅项混合传入一次拉取,输出 JSON + Markdown,--html 时调用报告生成
  • generate_report.py:读取 fetch 输出的 JSON 与本地 AI 总结 JSON 生成 TikTok 平台风格 HTML 日报,按订阅项分组展示作品表格(含作者、互动数据、作品链接),无更新订阅项折叠,内置一键下载 PDF / 高清图片按钮(html2canvas 导出图片、浏览器打印导出 PDF),生成后自动打开浏览器。文件名格式 TikTok订阅日报_{日期}.html(首次模式为 TikTok订阅首次拉取_{日期}.html)

资源索引

文件用途
scripts/subscribe.py拉取订阅项作品 / 时间窗过滤 / 翻页
scripts/generate_report.py生成 HTML 可视化日报
references/core_workflow.md3 个接口详细文档(技术参考)

12. 常见问答

Q: 需要安装什么依赖? A: 无需第三方依赖,Python 标准库即可运行。

Q: 最多订阅多少个订阅项? A: 总上限 100 个(关键词 + 账号 + 话题合计);单个自动化任务最多 50 个,超出自动新建任务。

Q: 每日报告什么时候推送?拉取哪段时间的数据? A: 每天早上 9:00 自动执行,拉取「昨日 9:00 ~ 今日 9:00」这一近 24 小时窗口内(本地时区)发布的作品。

Q: 接口不支持按时间排序,怎么保证只拉时间窗内的作品? A: Skill 内部翻页并逐条比对发布时间:命中窗口且本页无早于窗口起点的作品则继续翻页,出现更早作品即停止,只保留窗口内作品(详见第 4 节)。

Q: 作品时间是什么时区? A: 接口返回秒级时间戳,Skill 统一转换为本地时区展示与过滤。

Q: 某订阅项昨日没有新内容怎么办? A: 报告中折叠提示「昨日无更新」;账号 / 话题类若近 7 天都无更新则提示「近 7 天无更新」。

Q: 如何取消订阅? A: 告诉 Agent 要取消的订阅项,Agent 从对应自动化任务的参数中移除该项。

Q: 关键词订阅为什么不做 7 天回溯? A: 关键词视频搜索按「最近一天」直接拉取,若昨日无新增即可判定无更新;做 7 天回溯需额外消耗积分,故默认不回溯。

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