TikHub API Helper

通过 TikHub API 获取各社交媒体平台数据的 Skill。

核心工作流

1. 用 scripts/api_searcher.py 搜索相关 API
2. 用 scripts/api_searcher.py detail:操作ID 确认参数（可选）
3. 用 scripts/api_client.py 调用 API
4. 整理数据返回给用户

各平台 API

小红书（Xiaohongshu）— App API

搜索笔记（查找用户也用这个，从笔记中提取用户信息）:

GET /api/v1/xiaohongshu/app/search_notes keyword=关键词 page=1

搜索结果中的用户字段（⚠️ 容易搞错）:

• userid = 用户真实ID（全小写，用于后续 API 调用）
• red_id = 红书号（不能用于 API 调用）
• nickname = 昵称

获取用户信息:

GET /api/v1/xiaohongshu/app/get_user_info user_id=<userid字段值>

获取用户笔记（cursor 翻页，不是 page）:

# 第一页（不传 cursor）
GET /api/v1/xiaohongshu/app/get_user_notes user_id=<userid>

# 翻页（传上一页最后一条笔记的 cursor 字段）
GET /api/v1/xiaohongshu/app/get_user_notes user_id=<userid> cursor=<上一页最后笔记的cursor值>

笔记数据在 data.notes 数组中，每条字段：

• id = 笔记ID
• title / display_title = 标题
• likes = 点赞数
• comments_count = 评论数
• type = 类型（normal=图文，video=视频）
• cursor = 翻页游标

笔记详情 / 评论:

GET /api/v1/xiaohongshu/app/get_note_info note_id=<id字段值>
GET /api/v1/xiaohongshu/app/get_note_comments note_id=<id字段值>

抖音（Douyin）— Search API + App V3

搜索（⚠️ POST 方法，参数用 JSON body）:

# 综合搜索
POST /api/v1/douyin/search/fetch_general_search_v1 '{"keyword":"关键词","count":10,"offset":0}'

# 视频搜索
POST /api/v1/douyin/search/fetch_video_search_v1 '{"keyword":"关键词","count":10,"offset":0}'

# 用户搜索
POST /api/v1/douyin/search/fetch_user_search '{"keyword":"关键词","count":10,"offset":0}'

# 多类型搜索
POST /api/v1/douyin/search/fetch_multi_search '{"keyword":"关键词","count":10}'

搜索结果字段：视频在 data.data[].aweme_info 中，包含：

• desc = 视频描述
• author.nickname = 作者昵称
• author.follower_count = 粉丝数
• statistics.digg_count = 点赞数
• statistics.comment_count = 评论数

热搜:

GET /api/v1/douyin/web/fetch_hot_search_result
GET /api/v1/douyin/app/v3/fetch_hot_search_list

用户:

GET /api/v1/douyin/app/v3/fetch_user_profile "sec_user_id=用户ID"
GET /api/v1/douyin/app/v3/fetch_user_post_videos "sec_user_id=用户ID" "max_cursor=0"

TikTok

# 热门内容
GET /api/v1/tiktok/web/fetch_trending_post
GET /api/v1/tiktok/web/fetch_trending_searchwords

# 探索
GET /api/v1/tiktok/web/fetch_explore_post

# 用户
GET /api/v1/tiktok/web/fetch_user_profile "sec_user_id=用户ID"
GET /api/v1/tiktok/web/fetch_user_post "sec_user_id=用户ID"

B站（Bilibili）

# 热搜
GET /api/v1/bilibili/web/fetch_hot_search "limit=10"

# 搜索视频（⚠️ order/page/page_size 为必填参数）
GET /api/v1/bilibili/web/fetch_general_search "keyword=关键词" "order=totalrank" "page=1" "page_size=10"

# 视频详情
GET /api/v1/bilibili/web/fetch_one_video "bvid=视频BV号"

微博（Weibo）

# 热搜
GET /api/v1/weibo/web_v2/fetch_hot_search

# 用户信息（⚠️ 参数名是 uid，不是 user_id）
GET /api/v1/weibo/web_v2/fetch_user_basic_info "uid=用户UID"

# 用户微博
GET /api/v1/weibo/web_v2/fetch_user_posts "uid=用户UID" "page=1"

# 微博详情（⚠️ 参数名是 id）
GET /api/v1/weibo/web_v2/fetch_post_detail "id=微博ID"

KOL/博主深度分析工作流

当用户要求分析某个博主/KOL 时（如"小红书博主Yybricks热门帖子20"）：

1. 搜索用户 — 用 search_notes 搜索用户名关键词，从笔记中找到目标用户，提取 userid 字段
2. 获取用户详情 — 用 get_user_info 获取粉丝数等信息
3. 获取作品列表 — 用 get_user_notes cursor 翻页获取全部作品
4. 排序筛选 — 按 likes 字段排序，选出 Top N
5. 整理输出 — 列出每条笔记的标题、点赞数、评论数、类型

关键：不要半途而废！

• 用户要求 20 篇，就要获取到 20 篇
• 一页不够就继续 cursor 翻页
• 需要获取比 N 更多的笔记才能排序出真正的 Top N

跨平台调研工作流

1. 先调 2-3 个平台的热搜/搜索 API
2. 汇总对比，用表格呈现
3. 每个平台只调 1-2 次 API，不要反复搜索

API 搜索技巧

api_searcher.py "小红书搜索"          # 中文搜索
api_searcher.py "抖音热搜"            # 中文搜索
api_searcher.py "xiaohongshu search"  # 英文搜索
api_searcher.py "tag:Xiaohongshu-App-API"  # 按标签列
api_searcher.py "detail:操作ID"       # 查看 API 参数详情
api_searcher.py "tags"                # 列出标签
api_searcher.py "popular"             # 常用 API

调用格式

# GET 请求（参数用 key=value 格式）
python api_client.py GET /api/v1/平台/路径 "参数名=参数值" "参数名2=参数值2"

# POST 请求（body 用 JSON 格式）
python api_client.py POST /api/v1/平台/路径 '{"key":"value"}'

认证

API Token 通过环境变量 TIKHUB_TOKEN 配置，api_client.py 自动读取。

错误处理

• API 返回 "deprecated" / "Not Found" → 用 api_searcher.py 搜索替代接口
• 参数错误 → 用 api_searcher.py detail:操作ID 查看参数定义
• get_user_notes 返回空 → 检查 user_id 是否用的是搜索结果中的 userid 字段