抖音账号诊断

📝 简介

抖音账号诊断帮助你快速摸清一个抖音账号的运营底数。只需提供账号昵称或抖音号，即可一键获取账号画像与近期作品数据，从六个维度完成量化诊断，输出100分制综合评分、得分明细、风险预警和优化方向。

无论是自查账号健康度、评估竞品实力，还是筛查合作账号的真实质量，都能在几分钟内拿到一份结构清晰的诊断报告。

✨ 功能特性

核心功能

功能模块	能力描述	核心价值
一键数据获取	输入昵称或抖音号，自动获取账号画像与近期作品数据	无需手动搜集数据，即查即诊
六维度量化诊断	覆盖账号画像、生产力、互动、质量、趋势、粉丝质量	全面体检，不留盲区
100分制综合评分	加权计算综合得分并给出四级评级	一个数字看懂账号水平
风险预警	自动识别僵尸粉、刷量、衰退、限流、断更、单条依赖六类风险	提前发现问题，避免踩坑
近期作品明细	默认输出全部近期作品的互动数据，标题可点击跳转直达作品	诊断结论有据可查

特色亮点

• 量级自适应基准：评分基准按账号量级（S超头部/A头部/B腰部/C尾部）分档， 同样 1.5% 的互动率在 5 万粉号上算偏低、在 670 万粉号上算良好， 避免用一套绝对阈值误判大号
• 评分体系透明：每项得分都有明确规则与说明，报告附本账号适用的基准线，诊断过程可解释、可复核
• 预警自动触发：异常信号自动识别并按风险等级展示，阈值与评分基准同源，不会自相矛盾
• 报告即拿即用：标准格式输出，可直接用于团队汇报、竞品分析或合作评估

🔧 一键安装

本技能需配置 REDFOX_API_KEY 后使用（前往 红狐hub 注册获取）。

本技能为标准 Skill 文件包，兼容所有支持 Skill 机制的 AI Agent 平台。选择你使用的平台，按对应方式安装即可：

Qoder

1. 确保已安装 Qoder 客户端
2. 将 douyin-account-diagnosis 目录放入你的 Skills 文件夹
3. 重启 Qoder 即可使用

OpenClaw / WorkBuddy

1. 将 douyin-account-diagnosis 目录放入 OpenClaw 或 WorkBuddy 的 Skills 目录（通常为 ~/.openclaw/skills/ 或 ~/.workbuddy/skills/）
2. 重启对应客户端即可生效

Codex / Claude Code

1. 将 douyin-account-diagnosis 目录放入对应的 Skills 目录中
2. Codex 默认路径：项目根目录下的 .codex/skills/
3. Claude Code 默认路径：项目根目录下的 .claude/skills/
4. 重启 Agent 会话即可加载

其他支持 Skill 的平台

只要平台支持标准的 Skill 文件格式（SKILL.md + 配套资源），将 douyin-account-diagnosis 目录放入其 Skills 目录下即可使用。

📖 使用指南

🔑 鉴权

使用前请配置 API Key，可前往 红狐hub 获取（格式 ak_xxxxxxxx），并通过以下任一方式配置：

1. 设置环境变量 REDFOX_API_KEY
2. 使用命令行参数 --api-key

基础使用

1. 发起诊断

直接说出要诊断的账号即可：

用户：帮我诊断一下抖音账号「桔桔的茶园小动物」

助手：收到！正在获取该账号的数据并进行六维度诊断，稍等～

2. 查看诊断报告

诊断完成后输出 Markdown 结构化报告，包含：

• 开头总结句（昵称 + 综合评分 + 评级，一眼看懂结论）
• 基本信息表格（昵称、抖音号、UID、粉丝数、作品数等）
• 六维度评分表格（维度、得分、满分、一句话评价，标注核心短板）
• 风险预警（僵尸粉、刷量、衰退、限流、断更、单条依赖，含具体数据解读）
• 关键发现（优势与短板两组要点，每条附数据佐证）
• 近期作品表格（发布时间、标题、赞/评/转/总互动，标题为可点击跳转链接）
• 优化建议（按优先级排列，结合诊断数据给出具体方向）

3. 补充分析（可选）

如需进一步了解某个维度，可继续追问：

用户：互动健康度偏低，怎么改善？

助手：结合诊断报告中的短板维度与预警信息，给出针对性优化建议。

常用说法速查

意图	示例话术	效果
按昵称诊断	"诊断抖音账号 XX"	模糊匹配昵称并输出完整报告
按抖音号诊断	"分析这个抖音号 66456544107"	精确匹配抖音号并输出完整报告
账号体检	"给 XX 做个抖音体检"	输出六维度诊断报告
查看数据	"查看 XX 的抖音数据"	输出账号画像与近期作品数据
评估账号	"评估一下这个抖音账号值不值得合作"	输出评分、评级与风险预警

🔄 工作流程

1. 提供账号：输入抖音昵称或抖音号
2. 数据获取：一键获取账号画像与近期作品数据
3. 六维度诊断：按评分体系逐项计算得分
4. 输出报告：综合评分 + 评级 + 风险预警 + 近期作品详情
5. 补充分析：针对短板维度提供优化建议（可选）

完整执行流程详见 references/core_workflow.md，详细评分规则详见 references/diagnosis_rules.md

📐 评分体系

六维度权重

维度	满分	权重	核心指标
账号基础画像	8	10%	头像、简介、地域信息完整度、抖音号（性别/年龄仅展示、不计分）
内容生产力	15	15%	作品总量、人均获赞、发布频率
互动健康度	30	30%	粉丝获赞比、粉丝互动率、互动结构比、作品均互动
内容质量	20	20%	爆款率、中位/均值偏离、互动稳定性(CV)、零互动占比
内容趋势	15	15%	近期趋势、爆款集中度、最新活跃度
粉丝质量	10	10%	粉丝规模、粉丝互动比、获赞/粉丝背离

量级自适应基准（先定层，再计分）

量级	粉丝数	互动率 优秀/良好/偏低线	爆款线(单条点赞/粉丝)	均互动 强传播线	作品总量 高产线	人均获赞 高效线
S 超头部	≥100万	2.0% / 1.2% / 0.6%	1.0%	10万	150 条	200,000
A 头部	10万–100万	4.0% / 2.5% / 1.2%	2.0%	2万	600 条	15,000
B 腰部	1万–10万	6.0% / 4.0% / 2.0%	5.0%	5000	300 条	3,000
C 尾部	<1万	8.0% / 5.0% / 2.5%	10.0%	1000	100 条	1,000

为什么必须分层：抖音互动指标与粉丝体量强负相关。同样「单条 10 万次互动」， 对 5 万粉账号是 200% 的爆款，对 670 万粉账号只是 1.5% 的日常。 若用一套绝对阈值评判所有量级，会系统性低估超头部账号。

反向同理：绝对量级类指标也必须随量级缩放。同样是 4852 次互动， 对 2251 粉的尾部号是粉丝数的 2.16 倍（超预期），对 676 万粉的超头部号 则只是零头。所有以「绝对数值」判高低的子项（爆款率、作品均互动、 作品总量、人均获赞）均按本表分档，避免出现「爆款率 100% 却判互动偏弱」 或「人均获赞 478,631 与 5,114 同分」这类自相矛盾。

作品总量与人均获赞的特殊性：前者是绝对计数，后者是绝对量级。 高量级账号以明星/精品制作为主，单条成本高、产量天然低； 人均获赞则与量级正相关，基准递增。实测「作品数/粉丝数」随量级 单调递减（C 0.711% → A 0.24–1.0% → S 0.002–0.003%），印证了分层必要性。

有效满分与样本充分性

判定原则只有一条：子项在数学上不可计算时，不计入分母（不奖不罚）；账号确实没有内容可评时，按最低档计分（照常扣分）。 两者不能混为一谈。

① 样本不足 / 数学退化 → 剔除出分母

子项	退化原因	门槛
中位/均值偏离	n=2 时中位数恒等于均值，偏离度恒为 0 → 必然满分	n ≥ 3
爆款集中度	集中度 = max/avg 恒 ∈ [1, n]，n=2 时永远 < 3 倍 → 必然满分	n ≥ 5
互动稳定性 CV	n<5 时离散度无统计意义，且会与集中度给出相反结论	n ≥ 5
发布频率	「返回条数 / 样本时间窗」，窗口只有几天时毫无代表性	n ≥ 5
近期趋势 / 衰退预警	快照下作品越新累计互动越少，会把「最近发布」读成「衰退」	满3天作品 ≥ 4

② 比值为 0/0（互动全为 0）→ 同样剔除

「互动结构比」（赞/评/转全 0）、「中位/均值偏离」（偏离度 0/0）、「爆款集中度」（max/avg 0/0）、「互动稳定性」（CV 0/0）在数学上均不存在。此时相关子项不计入分母 —— 该事实已由「零互动占比」与「爆款率」充分反映，重复记 0 分属于对同一事实的重复扣分。

⚠️ 实现上有坑：_cv() 在均值为 0 时返回 0.0，与「真的完全稳定」取值相同，会把互动全零的账号误判为「稳定输出 5/5」。调用前必须先拦截。

③ 无作品数据 / 字段缺失

• 无作品数据（works 为空）：账号没有可评估的内容表现，依赖作品的子项一律按最低档计分（0 分），不剔除分母。若剔除，一个「已清空作品」的账号会因分母变小而虚高，掩盖真实风险；报告会额外输出 ⓘ 无近期作品数据 提示核对。
• 字段缺失（作品缺 createTime、粉丝数为 0 导致比率分母缺失）：属不可计算 → 不计入分母。

被剔除的子项按有效满分归一化，报告标注 [有效满分X，满分Y] 并渲染为 (不计入)；样本 < 5 条时额外输出 ⓘ 数据置信度 提示。

为什么趋势必须剔除未成熟作品：接口给的是「截至采集时刻的累计互动量」快照， 而互动累积是次线性的、集中在发布后最初几小时，因此越新的作品累计量必然越少。 实测某账号最新一条（0.3 天）累计 18,062 vs 最老一条（6.3 天）累计 38,513， 按累计量看是「暴跌 53%」，按日均看却是上涨约 10 倍 —— 结论完全相反。 故趋势类指标只比较已满 3 天的作品，成熟样本不足时不计入分母； 衰退 / 刷量预警共用同一份样本，不会出现「评分说平稳、预警说衰退」。

「人群标签」为什么不参与计分：它统计接口是否返回了性别/年龄。字段一旦返回必然有效，于是该子项恒拿满分、毫无区分度，还会稀释其他缺失项的扣分——同样资料质量的两个账号，仅因「接口恰好返回了性别」而得分不同。故改为仅展示不计分，账号基础画像卷面由 10 调整为 8。

综合评分

综合评分 = Σ(维度得分 / 维度有效满分 × 100 × 权重)，四舍五入取整

舍入用 ROUND_HALF_UP。Python 内置 round() 是银行家舍入 （四舍六入五成双），在 .5 边界偏低，与「四舍五入」约定不符。

评级标准：

• 85-100：🟢 优质账号
• 70-84：🟡 正常账号
• 50-69：🟠 待优化
• <50：🔴 风险账号

⚠️ 风险预警

预警类型	触发条件	风险等级
🚨 僵尸粉预警	粉丝互动率 < 本量级偏低线 且粉丝数 > 5万	高危
🚨 刷量预警	获赞/粉丝比 > 100 且近期互动骤降	高危
⚠️ 衰退预警	近期作品均互动 < 早期的 50%	中危
⚠️ 限流预警	零互动占比 > 30%	中危
⚠️ 断更预警	最新作品距采集时间 > 14 天	中危
ℹ️ 单条依赖预警	最大爆款互动 > 均值的 10 倍	低危

僵尸粉预警阈值与「粉丝互动率」评分基准同源，不会出现 「互动率被判为良好、却又触发僵尸粉预警」的矛盾。无预警时输出「无」。

🔗 接口文档

接口详情详见 references/api_reference.md

❓ 常见问答

使用相关

Q：昵称和抖音号都能查吗？ A：都可以。含中文的输入按昵称模糊匹配，纯数字/英文的输入按抖音号精确匹配。

Q：报告会包含近期作品明细吗？ A：会。近期作品详情默认输出，包含每条作品的发布时间、点赞/评论/分享/总互动数，标题为可点击跳转链接，点击即可直达对应作品。

Q：评分是怎么算出来的？ A：先按粉丝数确定账号量级（S/A/B/C），六个维度各自计分，再以各维度有效满分归一化到100分制后按权重加权求和。每项规则详见 references/diagnosis_rules.md。

Q：同一个互动率，为什么大号得分更高？ A：因为互动率基准是分层的。抖音互动率随粉丝体量自然衰减，670万粉账号做到 1.55% 对应的单条均互动已达 10 万+，属于良好表现；而 5 万粉账号若只有 1.55%，单条互动仅几百，属于偏低。报告末尾会标明该账号适用的基准线，可自行复核。

Q：为什么某个维度的满分显示为 10/10，而不是 15？ A：说明该维度有子项因数据不可计算被剔除，已按有效满分归一化，不会让账号为缺失数据扣分。剔除共三类：样本不足导致数学退化、比值为 0/0、字段缺失。

注意：这与「账号确实没有作品数据」不同 —— 后者的相关子项按最低档计分（照常扣分），不剔除，否则会把「已清空作品」的账号分数抬高。

Q：某个子项显示 (不计入) 是什么意思？ A：表示该子项在当前数据下不可计算，已从该维度的分母中移除（不奖不罚）。报告会在维度标题上标注 [有效满分X，满分Y]。

Q：可以只诊断某个维度吗？ A：诊断默认输出全部六个维度。如果只关注某一项，可以在拿到报告后针对该维度追问。

故障排除

Q：提示"未查询到该抖音账号信息"怎么办？ A：输出会列出4条可能原因：① 抖音号不存在或已被注销；② 抖音号输入有误（请核对是否区分大小写，是否为正确的抖音号，非 UID、非昵称）；③ 尚未收录（当前仅收录了粉丝数≧1万的账号）；④ 申请收录（发送邮件至 redfoxdata@proton.me，申请通过后可进行每日定时数据追踪与分析）。

Q：提示积分不足怎么办？ A：前往 红狐hub 充值后重试即可。

Q：某些字段显示"未知"是异常吗？ A：不是。平台未返回的字段会按"未知"处理，处理方式分两种：参与计分的字段（省份、城市、简介、头像、抖音号）缺失会如实反映在"账号基础画像"得分上；仅作展示的字段（性别、年龄）缺失不影响任何得分。

Q：报告里出现"ⓘ 无近期作品数据"提示，说明分数不准吗？ A：说明接口没有返回任何作品，此时互动健康度 / 内容质量 / 内容趋势 中依赖作品的子项均按最低档计分，分数偏低属预期。请先核对账号是否已清空作品、注销或长期停更；若确认账号正常，可稍后重试（可能是接口侧数据缺失）。

📚 参考文档

• 详细执行工作流：references/core_workflow.md
• 详细评分规则：references/diagnosis_rules.md
• 接口文档：references/api_reference.md

📂 目录结构

douyin-account-diagnosis/
├── SKILL.md                          # 技能定义（本文件）
├── README.md / README.en.md          # 使用说明（中 / 英）
├── references/
│   ├── core_workflow.md              # 完整执行流程
│   ├── diagnosis_rules.md            # 六维度评分规则 + 量级基准表
│   └── api_reference.md              # 接口文档
├── scripts/
│   ├── douyin_diagnosis.py           # 主入口：取数 + 六维度评分 + 文本报告
│   └── regression_test.py            # 评分模型离线回归测试（不耗 API 额度）
└── tests/
    └── fixtures/                     # 回归测试用真实抓取数据
        ├── kaisoso.json              # S 超头部 · 少量作品（n=3，期望 ≥90）
        ├── papijiang.json            # S 超头部 · 极少作品（n=2，期望 ≥92）
        ├── juju.json                 # A 头部 · 真实低互动 0.07%（须触发僵尸粉预警）
        ├── xiaobianbian.json         # A 头部 · 快照年龄偏差（不得判为衰退）
        └── zhongguoyiwei.json        # C 尾部 · 均互动为粉丝数 2 倍（不得判互动偏弱）

改动评分规则后请务必执行回归测试（不消耗 API 额度）：

python3 scripts/regression_test.py