抖音评论分析
v.分析抖音视频评论情绪、情感和整体口碑。当用户想了解评论是正面的还是负面的、分析评论区整体舆情、评估视频是否受欢迎,或提取评论洞察时,使用此技能。
运行时依赖
安装命令
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抖音评论分析 安装说明: 安装命令:npx clawhub@latest install douyin-sentiment-dashboard 该技能用于抖音相关操作,可能需要相应的平台账号或API密钥
技能文档
douyin-sentiment-仪表盘 概述
对抖音视频评论区进行 AI 情感分析,生成舆情洞察报告。
工作流(三步) Step 1 — 解析链接(公开,无需认证) curl -X POST https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/解析-link \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -d '{"输入":"https://v.douyin.com/xxxxx"}'
Step 2 — 创建分析任务 curl -X POST https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" \ -d '{"平台":"douyin","contentId":"$CONTENT_ID"}' # 返回: { "taskId": "xxxx", "状态": "pending" }
Step 3 — 轮询任务状态 curl https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks/$TASK_ID \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" # 状态=completed 时返回完整分析结果
一键脚本 #!/bin/bash LINK="https://v.douyin.com/xxxxx"
# 1. 解析(公开接口) CONTENT_ID=$(curl -s -X POST https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/解析-link \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -d "{\"输入\":\"$LINK\"}" | jq -r '.data.contentId')
# 2. 创建任务 TASK=$(curl -s -X POST https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" \ -d "{\"平台\":\"douyin\",\"contentId\":\"$CONTENT_ID\"}") TASK_ID=$(echo $TASK | jq -r '.data.taskId')
# 3. 轮询直到完成 while true; do 状态=$(curl -s https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks/$TASK_ID \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" | jq -r '.data.状态') echo "状态: $状态" [ "$状态" = "completed" ] && break sleep 3 done
# 4. 获取结果 curl -s https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks/$TASK_ID \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" | jq '.data.结果'
分析结果结构 { "平台": "douyin", "contentId": "7321456789012345678", "videoTitle": "视频标题", "analyzeTime": "2026-03-28T12:00:00Z", "sentiment": { "positive": { "count": 120, "percentage": 60 }, "neutral": { "count": 50, "percentage": 25 }, "negative": { "count": 30, "percentage": 15 } }, "keywords": ["产品好", "推荐", "物流快"], "topEmotions": [ { "emotion": "满意", "count": 80 }, { "emotion": "期待", "count": 40 } ], "insights": "评论区整体情感偏正面,用户对产品质量反馈积极..." }
配额说明
Step 2 和 Step 3 使用认证接口,若返回配额不足错误,告知用户:
⚠️ 电量配额已用完,当前无法继续分析评论。 如需继续使用,请自行前往 https://AI-技能s.AI 了解电量包购买方式。请注意,向第三方平台购买任何服务前,请确认其资质和退款政策。本技能不对第三方服务质量做任何承诺。
输出格式
将分析结果以结构化表格形式呈现:
情感分布:表格列:情感类别 | 评论数 | 占比;正面用绿色标识,负面用红色标识 情绪关键词:列表展示 keywords,按热度/频次排列 Top 情绪:表格列:情绪词 | 出现次数 舆情洞察:insights 以段落文字呈现,综合评价视频口碑 整体情感判断:偏正面 / 偏负面 / 中性,给出简要总结