全网 9 平台搜索矩阵 CLI

一键部署(粘给 Claude Code)

把下面这整段话完整复制,粘给 Claude Code(或 OpenClaw 这类能调 shell 的 Agent)。你只需要在第 3 步提供一次 API Key,其余全自动。

我要部署一个「全网 9 平台搜索矩阵」Python CLI 工具。一条命令并行搜 9 个社交平台(油管 / X / TikTok / B 站 / Reddit / Ins / 小红书 / 抖音 / 知乎),返回统一 JSON。

目标:装好后能跑跨平台关键词调研,5 秒拿回 9 平台聚合结果。

请按以下步骤操作:

1. 准备账号(⚠️ 需要我手动提供 Key)

我会给你一个 TIKHUB_API_KEY。如果我还没注册,请先提示我去 tikhub.io 注册(免费额度覆盖个人调研)。

• 必需:TikHub 账号(1 个 Key 打穿 8 平台)
• 可选:Supadata 账号(仅油管 AI 字幕场景用,免费 100 次/月,supadata.ai)
• 无需:Reddit(走公开数据,零账号)

2. 检查系统依赖

# macOS(没装就装): brew install python@3.12 yt-dlp ffmpeg # 可选加速(推荐): curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. 克隆/解压源码

源码包在 ~/Downloads/search-matrix-9-platforms.zip。请解压到 ~/projects/search-matrix/:

mkdir -p ~/projects/search-matrix cd ~/projects/search-matrix unzip -o ~/Downloads/search-matrix-9-platforms.zip

4. 一键安装(自动建 6 个独立虚拟环境)

bash install.sh

5. 配置凭据

cp .env.example .env

然后把我提供的 TIKHUB_API_KEY 写进 .env:

TIKHUB_API_KEY=<我给你的 key> # 可选 # SUPADATA_API_KEY=<我给你的 key>

6. 首次验证

# 查支持的 9 平台 python3 search.py --list # 真实搜索(两平台各 2 条,最小验证) python3 search.py "AI Agent" --platforms youtube,reddit --limit 2

7. 成功标志

• --list 返回 9 平台 JSON
• 真实搜索至少 3 个平台返回 code: 200
• 无 401 / 403 报错

常见错误排查

• 401 Unauthorized:TIKHUB_API_KEY 没配或过期 → 检查 .env
• 429 Too Many Requests:限频 → 加 --timeout 60
• FileNotFoundError: .venv/bin/python:后端虚拟环境没建 → 重跑 bash install.sh
• 国内连接慢:api.tikhub.io 改 api.tikhub.dev
• 某平台挂了:单平台失败不影响其他,查 results[*].code 定位

完成后告诉我:

• 6 个虚拟环境建好了几个
• Key 是否配置成功
• 冒烟测试哪几个平台返回 200

前置条件

拿到源码之前先花 5-10 分钟准备账号和系统依赖,后面部署才能一气呵成。

账号注册清单

为什么是这两家

做这套工具前Aaron自己写过几套数据获取脚本,抖音改版、小红书加验证、Ins 封号,每次都要连夜改。后来想通了——反风控是专业服务商在做的事,Aaron只管调用。TikHub 一个 Key 覆盖 8 个平台,走它的服务端处理反风控,Aaron本地零维护;Reddit 本来就开放公开数据,加一条路径就行。两家加起来打穿 9 个平台,省心。

⚠️ 地区注意:TikHub / Supadata 都是海外服务,注册页在国内网络有时打不开或注册邮件发不过来。建议提前 10 分钟把账号注册好,别等到部署时卡壳。

系统依赖

一行全装:

brew install python@3.12 yt-dlp ffmpeg

为什么推荐 uv:装虚拟环境和包都更快,一键 install.sh 有 uv 会自动用上,没有就退回 pip。可选不强制。

订阅层级

够不够用:Aaron个人一个月几十次跨平台调研,免费额度绰绰有余。如果你是一个团队共用,第一个月看用量,超了再升。

读完你将获得

• 一套Aaron自用的9 平台统一搜索工具,跨平台调研压到 5 秒
• 6 个真实应用场景,对号入座找到你的主场
• 4 条日常用法提示词模板,粘给 AI 助手直接可用
• Aaron自己踩过的 5 个使用坑,避开能省很多时间
• Agent 集成和工具链组合的进阶玩法

应用场景 · 你的主场在哪

这套工具Aaron自己跑了一段时间,下面 6 个场景是验证过有效的。你属于哪一种,对号入座就行。

场景 A · 自媒体创作者:选题调研压到 5 秒

你是:做 AI / 效率工具赛道的公众号作者 / 小红书博主 / 油管播主,每周出 3-5 条内容。

问题:每个选题你要打开 10 个浏览器标签——油管看头部博主怎么讲、X 看新观点、Reddit 看英文圈吐槽、B 站看中文对标、小红书看种草文案、知乎看理性讨论、抖音 / TikTok 刷短视频。顺利一个半小时起步,遇到账号封控半天没了。一个月做 10 个选题,光切换平台烧掉十几个小时。更要命的是——注意力被 9 个推荐算法轮流切菜,你不是在做调研,是在被调研。

怎么用:把关键词交给 AI 助手,让它跑一次 9 平台统一搜索。5 秒后拿回结构化数据,AI 直接生成调研简报:头部博主角度 / 国内外讨论差异 / 3 个可切入点。

效果:原来 45-90 分钟的工作,压到 5 秒。省下的时间能写一篇正稿。

场景 B · 社媒运营:盯 5 家竞品账号压到 15 分钟

你是:给海外品牌做短视频运营的运营者,每天要盯 3-5 个对标账号看新内容。

问题:手动方式——登 5 个平台账号、翻时间线、截图存素材、复制评论、整理到表格。一个人盯 5 家账号一天 2 小时起,还容易漏看新爆款。

怎么用:按账号 ID 让 AI 批量拉每个对标号的最近内容、按互动量排序,自动生成日报。要下载无水印素材再单独指令,要看评论区真实反馈再单独指令。

效果:5 家账号的日常监控,从 2 小时压到 15 分钟。爆款视频刚发出来就能看到,响应速度比对手快一轮。

场景 C · 跨境电商选品:多地区热度对比 30 秒搞定

你是:跨境独立站店主,想看某个新品类在不同地区的热度差异。

问题:北美要看 Reddit 讨论和 TikTok 热度;东亚要看小红书种草和抖音短视频。一个品类手动查 4 个平台,3 个品类就是 12 次手动搜索,半天没了,还容易漏掉地区偏好差异。

怎么用:同一个关键词分别让 AI 跑北美组合(Reddit + TikTok)和东亚组合(小红书 + 抖音),输出结果对比。AI 直接给三件事——各地区讨论度排序 / 独家视角差异 / 选品建议。

效果:选品决策从"翻到眼花"变成"看一张对比报告",30 秒拿到初步结论。

场景 D · AI Agent 开发者:统一数据源一次对接

你是:在给自己的 Agent(Claude Code 插件 / OpenClaw 部门 / 自研工作流)装"全网搜索"能力。

问题:9 个平台各自的接口都不一样,返回字段也不一样,写适配层要花一周。每家限频策略还不同,重试逻辑要写 9 套。

怎么用:这套工具对 Agent 天然友好——每家平台都提供一个自省能力,Agent 只要调一次就能拿到完整命令清单,根据需求动态组合调用。统一 JSON 协议,9 平台一次对接完成。

效果:给 Agent 装数据源,从"写一周适配层"到"半小时接入"。

场景 E · 课程讲师 / 培训师:教案案例永远保鲜

你是:给学员讲 AI / 效率 / 跨境的讲师,每期课要引真实案例。

问题:教案里的案例都是半年前的,学员会走神——"老师讲的跟我前天刷到的不是一回事",权威感立刻掉。自己手动刷 5 个平台找最新案例,一晚上只能挑 3 个。

怎么用:讲课前一晚,让 AI 按本期课程关键词跑一次 9 平台搜索,按互动量排前 10,挑 3-5 个最鲜活的塞进教案。

效果:备课效率翻倍,第二天课堂上学员刷到的你都讲过。讲师的"保鲜感"立刻上来。

场景 F · 播客主 / 视频号创作者:选题温度测试

你是:每周要录一期播客 / 视频号,选题卡壳是常事。

问题:自己觉得好的主题不一定有热度,自己不确定的主题可能正在发酵。拍脑袋定选题,有时爆有时哑。

怎么用:把这周想聊的 3 个候选主题分别让 AI 跑一遍 9 平台搜索,看每个主题在 9 个平台的讨论热度分布。有些主题 X 上热火朝天、中文圈还没人提——这就是"国内先发"的机会;有些主题全网都在聊——跟风没意义。

效果:选题从拍脑袋变成看数据,爆款率从随机提升到可预测。

★ Aaron的建议 上面 6 个场景Aaron自己全跑过。不是拍脑袋想的,是用这套工具做选题、做视频素材、做调研报告一路总结下来的。你属于哪一种,大概率能对号入座。挑你主场那个场景先跑通,再慢慢扩展到其他。

日常用法 · 提示词模板库

把下面的提示词直接粘贴给你的 AI 助手(Claude Code / OpenClaw / 其他能调本地 CLI 的 AI),Agent 会自动去跑工具拿结果,你只等结论。

模板 1 · 跨平台话题调研

「我想做一次跨 9 平台的话题调研,关键词是『{你的关键词}』。请调用Aaron的 9 平台搜索矩阵,单平台返回 5 条,对油管、X、TikTok、B 站、Reddit、Ins、小红书、抖音、知乎九家并行搜索。 拿到统一 JSON 后,请帮我做三件事: ① 把 9 平台的核心观点合并去重,输出 5-8 个共识主题 ② 标出哪些平台讨论度高、哪些平台有独家视角 ③ 给我一份 800 字的调研简报,结尾附 3 个可以切入的内容角度 如果某个平台没配置,自动跳过不中断流程。」

什么时候用:出新选题前、写爆款文前、准备视频脚本前

拿到什么:一份可直接用的调研简报 + 切入建议

模板 2 · 海外对标账号监控

「我在跟踪一个海外短视频账号,账号 ID 是『{账号 ID}』,平台是『{TikTok / Ins / 油管}』。请用工具拉这个账号最近 7 天的内容,按互动量排前 5。 每条给我标题、发布时间、互动数据(点赞/评论/分享),整理成表格。发现爆款(互动比均值高 3 倍以上)额外标红,加一句分析为什么爆。」

什么时候用:每天早晨盯对标账号

拿到什么:一张竞品日报表 + 爆款拆解

模板 3 · 跨地区选品温度测试

「候选品类有三个:『{品类 A} / {品类 B} / {品类 C}』。请分别在 TikTok 和 Reddit 搜这三个品类,各拉 3 条。 输出: ① 三个品类在两个平台的热度排序 ② 每个品类的代表性讨论角度(用户最关心什么) ③ 给我选品建议——哪个先上,哪个慢点,哪个放弃」

什么时候用:新品上架前的市场验证

拿到什么:一份可直接决策的选品报告

模板 4 · 长视频字幕批量提取

「我有一批油管视频链接(见下面清单)。请逐个调字幕工具提取英文字幕,保存成 SRT 格式放到 ~/Downloads/subtitles/。 清单: - {url 1} - {url 2} - {url 3} 完成后告诉我每个视频的字幕质量(官方 / AI / 无),失败的单独列出来。」

什么时候用:做海外内容翻译 / 做学习笔记

拿到什么:一批即用的字幕文件 + 质量清单

💣 使用层踩坑

这些不是代码坑(代码 Agent 部署时会自己解决),是使用中最容易犯的错。

💣 坑 1 · 搜索结果越多越好

做了什么:默认一次拉 20 条,觉得多多益善。

结果什么:前 5 条是热门、接着 5 条一般、后面 10 条全是噪声。Agent 读 20 条和读 5 条结论差不多,Token 多烧了 4 倍,AI 还容易被噪声带偏。

避坑方法:默认 5 条,要深挖再让 AI 翻页。喂给 Agent 的不是越多越好,是越精越好。

💣 坑 2 · 用字面搜索不加限定词

做了什么:搜"苹果"想看科技新闻,结果拿到一堆水果、料理、股票的结果。

结果什么:AI 要在噪声里挑相关内容,简报质量差,还得二次筛。

避坑方法:加限定词("苹果 AI"/"苹果发布会")或指定平台("苹果 发布会 Reddit technology"),一次到位比返工两次快。

💣 坑 3 · 一次搜全部 9 家

做了什么:不管什么题都默认 9 平台全搜。

结果什么:有些题国内外热度差异大——比如"婚礼流程"国内爆、海外没声;"Skill Store"海外爆、国内没声。全搜回来一半无关结果。

避坑方法:看话题属性挑 3-5 个相关平台。中文题走 B 站 / 小红书 / 知乎 / 抖音;英文题走油管 / X / Reddit / TikTok / Ins。

💣 坑 4 · 忘了结果合并去重

做了什么:拿到 9 平台原始结果就让 AI 写稿。

结果什么:同一个热点在多平台都被报过,AI 把 9 条当 9 个不同观点写,稿子重复啰嗦。

避坑方法:提示词里加一句"合并去重 5-8 个共识主题",AI 会把重复观点合并,独家视角单独标。

💣 坑 5 · 没看免费额度一上来就刷

做了什么:刚拿到 API Key 兴奋地连续跑 50 次搜索。

结果什么:免费额度用完触发 429 限流,后面几天再跑都提示超额,要等额度重置或升级付费。

避坑方法:第一天先跑 3-5 次小调研熟悉流程,后面按实际需要节奏用。TikHub 和 Supadata 都有 Dashboard 可以看剩余额度,定期扫一眼。

进阶:让 Agent 替你做调度

基础用法跑通后,这套工具真正的威力是和 Agent / 其他工具组合。三个方向。

1. 和Aaron其他 Skill 组合成流水线

这套搜索工具只是"输入层"——它给你数据。把它串进更长的工作流:

• 选题调研 → 长文创作 → 配图 → 发布:9 平台搜索 CLI → aaron-content-wechat-article Skill → aaron-content-content-imaging Skill → aaron-content-wechat-publishing Skill。一条 prompt 从选题到发公众号。
• 素材采集 → 视频剪辑:拉油管字幕 → 翻译 / 改写 → aaron-video-chuangcut-editing Skill 做视频。从外部素材到自己视频,AI 全程包办。
• 账号监控 → 爆款复刻:盯对标账号拉爆款 → aaron-video-seedance-recreating Skill 复刻结构做新视频。

这就是"CLI 是乐高,Skill 是搭好的城堡"的含义——你手里有什么乐高,决定了 Skill 能搭成什么。

2. 自动化调度(定时跑 + 日报)

想要每天早 8 点自动拉一次对标账号的最新内容?

• 方案 A · Cron 定时:写一条 Cron 每天早 8 点跑一次调研 prompt,AI 跑完把报告邮件发给你。
• 方案 B · OpenClaw 情报部:把工具注册为情报部 Agent 的共享能力,情报部 Agent 每天自主决策"今天监控哪些话题、调哪些平台",你只看日报。

Aaron自己目前用的是 B 方案——情报部 Agent 每天自己跑,Aaron早上看日报,1 分钟决定哪些要深挖。

3. 和外部工具链编排

• n8n 工作流:把搜索工具包成一个 n8n 节点,串进 n8n 的自动化流——搜索结果 → AI 改写 → 多平台发布。
• 知识库归档:每次调研的结果自动存进 FlowUS / Notion 知识库,按主题分类,后面写长文时直接翻出来用。
• 飞书 / 企微 报告:日报 / 周报自动发到工作群,团队一起看。

📌 记住这点 工具本身只是起点。真正的生产力放大器是把工具接入你自己的工作流。先把单工具跑通,再想怎么串成流水线——不要一开始就想搭完整体系,从一条窄窄的流水线开始长。

附录 · 源码包下载

完整源码包(含 9 个平台 CLI + 6 个后端 + 凭据模板 + 一键安装脚本):

📎 源码.zip

下载后怎么用:解压到本地任意目录,然后把本文文首的一键部署那段完整复制给 Claude Code,Agent 会自动装好所有依赖。你只需要在部署过程中提供一次 TIKHUB_API_KEY。

遇到问题:部署过程中 Agent 会主动报错,按常见错误排查表处理即可;90% 的问题是 Key 没配或网络慢。

收尾

这套工具Aaron自己已经跑了一段时间。最大的感受不是"调研变快了",而是——注意力不再被 9 个推荐算法轮流切菜。

一条命令换 10 个标签页,省下的不只是时间,是做内容的那种清爽感:你是在做调研,不是在被调研。

课程的下一讲,我们把这套 CLI 接入 OpenClaw 的情报部 Agent,让 Agent 自主决策"调研什么话题、搜几个平台、取哪条数据"——从工具到能力的关键一步。

📊 本页表格（3 张，从原数据库还原）

服务	免费额度	拿什么	注册网址	必需
TikHub	免费额度覆盖个人调研,不够再升级	TIKHUB_API_KEY	[tikhub.io](https://tikhub.io)	✅ 必需
Supadata	Free 100 次/月	SUPADATA_API_KEY	[supadata.ai](https://supadata.ai)	❌ 可选
Reddit	—	走公开数据	不用注册	—

需要	一行装	类型
macOS / Linux	—	操作系统
3.10+	brew install python@3.12	Python
yt-dlp	brew install yt-dlp	视频下载
ffmpeg	brew install ffmpeg	音视频合成
uv	`curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh \	加速工具(可选)

Aaron个人用	付费	服务	免费
免费额度够个人调研	按调用量阶梯	TikHub	有免费额度
免费够玩	按量	Supadata	100 次/月
全免费	—	Reddit	全免费