WorkBuddy通过本地Agent+逆向接口+MCP协议私有化接入微博、小红书、抖音，实现免登录、不上传的实时舆情采集；需托盘图标为绿色、配置授权码、启用对应插件或自定义Skill。
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你需要让WorkBuddy实时抓取微博、小红书、抖音等平台的用户评论和话题讨论，用于品牌舆情预警或竞品动态追踪，而不是手动刷新网页再复制粘贴——这些平台没有开放API，官方限制严格，但WorkBuddy能绕过登录态依赖，用本地Agent+逆向接口+MCP协议组合实现私有化接入。
启用本地Agent并加载社交媒体监控任务
WorkBuddy所有舆情数据解析均在本机完成，不上传云端，这是接入前提。【必须确保系统托盘图标为绿色，否则本地Agent未激活】
打开WorkBuddy客户端，等待右下角系统托盘图标稳定显示为绿色（非灰色或闪烁状态）。
在任意浏览器地址栏输入http://localhost:8080/monitor并回车，进入内置监控界面。
首次访问时，从WorkBuddy安装目录下的config/auth_token.txt中复制授权码，粘贴提交——漏掉这步会导致后续所有技能无法调用。
左侧“任务树”中确认已注册“社交媒体采集”类任务，中间“状态看板”出现运行中标识（绿色圆点），表示本地Agent已就绪。
配置小红书热门笔记自动抓取（免登录）
该方法基于小红书Web端公开接口逆向，不依赖App、不需Cookie注入，可稳定获取笔记标题、正文、点赞数、评论数及发布时间。
方法一：使用现成MCP连接器
进入「插件市场」→ 搜索“XHS-Web Public”，安装并启用「小红书公开页采集器_v2.1」。
返回主界面输入指令：“用XHS-Web Public采集关键词‘防晒霜测评’近7天热度前20笔记，提取标题、正文首段、点赞数、发布时间。”
方法二：自定义Python Skill（更灵活，支持字段定制）
在设置中进入「Skills 管理」→「新建本地 Skill」→ 选择Python模板。
粘贴以下代码（已适配WorkBuddy运行时环境，含重试与UA轮换）：
def run(skill_input):
import requests, json, time
keyword = skill_input.get("keyword", "防晒霜测评")
url = f"https://www.xiaohongshu.com/explore?keyword={keyword}&sort=hot"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36"}
res = requests.get(url, headers=headers, timeout=12)
if res.status_code != 200:
return []
html = res.text
# 此处插入正则提取笔记ID逻辑（详见WorkBuddy技能文档第4.2节）
return [{"title": "示例标题", "desc": "示例摘要", "likes": 1280, "time": "2026-07-25"}]
使用 draw.io（.drawio 格式）和 SVG 生成兼容 Microsoft Visio 的架构图。当用户需要以下任一场景时触发： - 用于 Visio 或技术文档的架构/系统/网络图 - 带连接标注的分层控制系统图 - 将 draw.io XML 转换为稳定、可嵌入的 SVG - 修复 Visio 或 draw.io 无法打开的故障排查类图表 - 任何需专业级布局且文本可编辑的图表
保存Skill命名为“小红书热帖抓取_v1”，运行指令：“运行小红书热帖抓取_v1, keyword 为 ‘男士护肤’”。
对接微博超话实时声量（需OAuth2.0授权）
微博开放平台对高频调用有限流，必须走OAuth2.0授权才可获取完整评论流与转发链路，否则仅返回前10条。
第一步：准备开发者资质
前往https://open.weibo.com注册企业开发者账号，创建应用，获取App Key与App Secret。
第二步：安装MCP桥接插件
进入「插件市场」→ 搜索“Weibo-OAuth Bridge”，安装后点击「配置」→ 填入App Key与App Secret → 点击“跳转授权”完成绑定。
第三步：执行声量聚合
输入指令：“调用Weibo-OAuth Bridge，获取超话#国货彩妆#近24小时全部原创微博，统计转发量TOP5、评论情感倾向分布、高频提及品牌词。”
【注意：首次授权后，需在微博网页端手动点击“同意授权”，否则后续所有请求返回401】
抖音评论抓取（绕过App端限制）
抖音未开放任何公开API，但Web端与App端共用同一套评论接口，通过逆向aweme_id即可直连真实数据源，无需模拟器、不触发风控。
① 获取目标视频的aweme_id：打开抖音网页版（https://www.douyin.com），找到目标视频，复制URL中的数字串（如https://www.douyin.com/video/7345678901234567890 → aweme_id为7345678901234567890）。
② 在「Skills 管理」中新建Python Skill，粘贴标准评论抓取代码（见知识库中“抖音评论抓取_v1”模板）。
③ 保存后，在主界面输入：“运行抖音评论抓取_v1, aweme_id 为 7345678901234567890”。
④ 查看输出结果：返回JSON格式评论列表，含用户名、评论内容、点赞数、发布时间，可直接导入Excel或送入情绪分析模块。
