快手 数据助手

1. 简介

快手数据查询工具，通过 MaxHub API 接入快手平台 App 端与 Web 端双链路，覆盖短视频详情、批量查询、链接解析、用户资料、投稿与收藏、视频评论与子回复、综合搜索、热榜矩阵、直播信息与回放等全部能力。专注服务于快手内容创作者、直播带货分析师、KOL 投放运营、短剧追踪团队与本地生活商家，帮助用户快速锁定爆款视频、量化主播带货能力、追踪热榜走势。

2. 详细功能

视频数据

• 查询单条快手短视频完整详情，覆盖播放、点赞、评论、转发等核心统计
• 支持通过 photo_id、视频 URL、分享文案三种方式定位视频
• 支持视频批量查询，一次性获取多条视频结构化数据
• 同时提供 App 端与 Web 端两路视频详情接口，互为备份与降级

分享链接解析与生成

• 反解快手分享口令文案，识别其中的视频或用户资源
• 通过分享 URL 直接查询对应视频详情
• 生成快手 App 端短链，便于回链分享
• 生成 Web 端短链，覆盖网页传播场景
• 通过分享链接反查目标用户 ID，闭环用户画像采集

用户画像

• 查询用户基础资料卡，含粉丝、关注、作品数等核心字段
• 拉取用户投稿视频列表，支持翻页采集全部历史作品
• 拉取用户热门作品，识别账号代表作
• 查询用户公开收藏列表
• 同时提供 App 端与 Web 端用户接口，覆盖不同数据丰富度

评论与回复

• 拉取视频一级评论列表，支持游标翻页
• 拉取指定一级评论下的二级回复链路
• App 端与 Web 端均提供独立评论接口，可按场景择优
• 支持评论作者、点赞数、时间戳等结构化字段提取

热榜矩阵

• 查询热榜分类列表，了解平台当下榜单维度
• 拉取指定热榜分类的详细内容
• 查询热搜人物榜单，捕捉上升期账号
• 提供 Web 端独立热榜，与 App 端互为补充
• 支持话题 Tag 搜索与 Tag 下视频流采集
• 提供推荐 Feed，洞察平台分发偏好

直播能力

• 查询用户当前直播间实时状态与基础信息
• 拉取直播总榜，识别头部主播
• 拉取购物榜、品牌榜，定位带货能力突出的账号
• 拉取音乐榜，发现热门 BGM 与音乐主播
• 查询用户历史直播回放记录，分析直播节奏与品类

搜索能力

• 提供综合搜索，一次返回视频、用户、直播等多类型结果
• 支持视频、用户、图集、直播、音乐、Tag 多种垂直搜索
• 支持按发布时间、时长、性别等条件过滤
• 支持搜索结果排序，定位最新或最热内容

双端接口并行

• 业务覆盖 App 端与 Web 端两条独立链路
• 两端接口字段互补，单端不可用时可降级切换
• 不同端的入口能力各有侧重，可按业务场景择优组合

### 📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）

1. 第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接、cookie 等参数都会通过 HTTPS 发送到 https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。
2. UGC 隐私：拉回的评论 / 弹幕 / 动态 / 私信 / 联系人等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。
3. 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key；禁止传入主力生产账号的 cookie 或 session 凭证。
4. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / 平台 ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。

配置 API Key

方案 1：OpenClaw 配置

将 MAXHUBAPIKEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案 2：终端环境变量

export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。

环境变量配置

4. 使用指南

🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）

此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。

1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）

2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）

1. 加载 references/recipes/index.md，扫 triggerkeywords 列
2. 最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
3. 平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
4. 无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）

3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）

1. 读 references/atoms/index.md，按 chainrole 列定位起点（starter）和终点（terminal）
2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
3. 字段流（上游 OUT → 下游 IN）由 param-mappings.md § 字段流字典 决定，禁止自行猜 json_path
4. 链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe

4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）

旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点（占绝大多数）只校验路径即可。

5️⃣ 错误处理快速决策

6️⃣ 输出契约（与用户对话时）

1. 数据来源声明：每次输出明确告知数据来自 https://www.aconfig.cn 三方接口
2. 缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
3. 不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟

核心约束（强制遵守）

基础使用（4 步完成调用）

Step 1 — 检查 API Key

[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"

若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUBAPIKEY。

Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference

按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：

Step 3 — 构建最小调用计划

• ✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
• ✅ App 与 Web 切换时必须重新读取该端的 reference，禁止套用对端参数
• ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用

Step 4 — 执行并验证

• 调用前比对 endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认）
• 收到 404 → 必须先做 §3.1 (A) 防路径臆造自检（5 步）
• 收到 400 / 422 → 必须先做 §3.1 (B) 防参数臆造自检（6 步）
• 收到 业务 code != 0 → 读 message_zh 报告用户，不重试

高级使用

链式调用图谱（Chain Recipes）

防臆造自检清单（强制前置步骤）

收到 404 时（A）：

1. 路径白名单逐字符比对（重点核对 app/ vs web/ 段）→ 不在清单中 STOP
2. Method 比对 → 不等 STOP
3. 参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
4. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
5. 全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时（B）：

1. 参数名严格比对（photo_id vs photoId / pcursor 必须小写）
2. 必填项齐全（评论二级回复需 photoid + rootcomment_id 双必填）
3. 类型与格式严格匹配（pcursor 字符串、boardType 枚举）
4. 传参方式正确（query vs body）
5. 没有清单外的臆造参数（如 App 的 pcursor 不能改成 Web 的某些游标命名）
6. 全通过才按 message_zh 排查

App / Web 双端选型建议

SKILL 版本更新

常用命令速查表

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看 快手某个 photo_id 的评论」

Agent 执行步骤：

1. 匹配 recipe：读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
2. 加载 recipe 详情：读 references/recipes/<domain>.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
3. 路径校验：对每个 atom 的 endpointid，grep 一下 endpointswhitelist.yaml 确认存在
4. risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
5. 链式传递：上游响应的 json_path 字段（如 $.data.bvid）按 recipe 的 extract 列绑定为变量，传给下游端点
6. 错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
7. 输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"

反例（agent 不要这么做）：

• ❌ 全文加载 endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文）
• ❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
• ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
• ❌ 链式调用时忽略 recipe 的 extract 列，自己猜 json_path

5. 使用场景

场景一：快手内容创作者寻找爆款规律

• 角色：快手短视频创作者
• 需求：分析同领域热门作品的标题、时长、配乐、互动率，提炼可复用的爆款模板
• 使用方式：appsearchcomprehensive 关键词搜索 → 取 photoid → 链式调 appfetchonevideo 取详情；对评论 Top 视频再 appfetchvideo_comment 抽取高频用户反馈
• 预期收益：1 小时内梳理 50+ 同类爆款共性，输出脚本与配乐选型建议

场景二：直播带货能力分析

• 角色：MCN 机构 / 品牌方直播投放
• 需求：评估候选主播的直播带货能力、品牌榜表现、历史回放节奏
• 使用方式：appfetchshoppingtoplist + appfetchbrandtoplist 锁定头部主播 → appfetchuserliveinfo 取实时直播间 → webfetchuserlivereplay 拉历史回放分析时长与品类
• 预期收益：基于榜单 + 实时 + 回放三维数据筛主播，避免凭 GMV 单一指标决策

场景三：KOL 投放与竞品监控

• 角色：品牌投放运营
• 需求：跟踪 50 个候选快手 KOL 的近期视频表现与粉丝增长
• 使用方式：批量 webfetchuserinfo 取粉丝数 → appfetchuserpostv2 翻页采集近期投稿 → appfetchonevideo 补充视频详情字段，统计平均播放与互动
• 预期收益：可量化对比的 KOL 看板，识别上升期账号优先投放

场景四：短剧 / 话题趋势追踪

• 角色：内容选题策划
• 需求：追踪快手热搜、Tag 话题、热榜分类下的视频流，识别下一个风口
• 使用方式：appfetchhotboardcategories → appfetchhotboarddetail 拉每个分类详情；对话题用 appsearchtag → appfetchtag_feed 抓取 Tag 下视频
• 预期收益：第一时间捕捉短剧、网梗、地域话题的爆发节点，选题领先一周

6. 项目架构

目录结构

maxhub-kuaishou/
├── SKILL.md                            # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md                           # 英文项目说明
├── README_CN.md                        # 中文项目说明
├── _meta.json                          # 版本元信息（version: 3.7.2）
└── references/
    ├── endpoints_whitelist.yaml        # 38 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
    ├── param-mappings.md               # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理 + App/Web 差异）
    ├── video.md                        # 视频域：详情/批量/链接解析/短链生成（8 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：资料/投稿/热门/收藏/反查（6 端点）
    ├── search.md                       # 搜索域：综合/分类/热榜/Feed/Tag（14 端点）
    ├── comments.md                     # 评论域：一级评论/二级回复（4 端点）
    └── live.md                         # 直播域：直播信息/榜单/回放（6 端点）

技术栈

API 覆盖范围

关键设计理念

• 防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
• App / Web 双链路：两端独立维护参数命名与翻页协议，杜绝 Agent 把 Web 的 sharelink 用到 App 的 sharetext 上
• 链式调用图谱：字段流字典 + Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动，重点防护 photoid / rootcommentid / userid 接力链路
• 错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + §3.1 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ App↔Web 替换矩阵