media-cluster

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name: media-cluster description: Crawls social media by search keyword (MediaCrawler: 小红书/抖音/微博/B站等), summarizes content and outputs report plus short voice summary. User gives one sentence only (e.g. “爬一下小红书关键词比特币并总结”); agent runs full workflow automatically—env setup, crawl, report, TTS. Use when the user asks to search/crawl a topic on Chinese social platforms and summarize.

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Media Cluster – 社交平台关键词爬取与总结

路径约定：文中 {baseDir} 表示本技能所在目录（media-cluster 技能根目录）。Agent 执行命令时需将 {baseDir} 替换为实际路径。

基于 MediaCrawler 按「搜索关键词」爬取社交平台内容，汇总有哪些内容，并生成报告与简洁版语音总结。爬虫结果保存在 {baseDir}/MediaCrawler/data/ 下。

使用者一句话指令（仅文本输入）

使用者只需输入一句自然语言，例如：

「帮我爬一下小红书关键词比特币，并总结」

「搜一下抖音上关于 AI 的内容并出报告」

「微博搜“编程副业”爬取并语音总结」

Agent 收到此类请求后，应自动完成全流程（无需用户再执行任何命令）：

1. 首次执行时下载 MediaCrawler：若 {baseDir}/MediaCrawler 目录不存在，则先执行 {baseDir}/scripts/ensure_mediacrawler.sh 或手动 git clone https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler.git {baseDir}/MediaCrawler（将 {baseDir} 换为实际路径），然后再进行后续步骤。 2. 解析：从用户文本中识别平台（小红书/xhs、抖音/dy、微博/wb、B站/bili、快手/ks、贴吧/tieba、知乎/zhihu）和搜索关键词；若未指明平台则默认小红书（xhs）。 3. 环境：若尚未配置，先执行 scripts/setup_env.sh（或等价 conda create + pip install + playwright install）；否则跳过。 4. 爬取：在 MediaCrawler 目录下执行 python main.py --platform <平台> --lt qrcode --type search --keywords "<关键词>" --save_data_option jsonl；提示用户首次需扫码登录。 5. 报告与语音：爬取结束后执行 scripts/summarize_and_voice.py，带上对应的 --platform、--keyword，并加上 --voice 生成简洁版语音总结；将报告路径与语音稿内容回复给用户。

使用者只需一次文本输入，其余由 Agent 按上述步骤完成。

前置条件

Conda：用于创建并激活 media-cluster 环境。

Node.js：>= 16（爬抖音、知乎时需要）。

工具已位于：{baseDir}/MediaCrawler。

语音总结（TTS）：需在环境变量中配置 SENSEAUDIO_API_KEY（接口密钥）；可选 SENSEAUDIO_VOICE_ID。

0. 首次执行：下载 MediaCrawler

若本地尚未有 MediaCrawler 项目，需先从 GitHub 拉取到技能目录下。执行时将 {baseDir} 替换为实际技能根路径：

# macOS/Linux：使用脚本（推荐，会检测目录是否存在再克隆）
bash {baseDir}/scripts/ensure_mediacrawler.sh
所有平台（macOS/Windows/Linux）：手动克隆
git clone https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler.git {baseDir}/MediaCrawler

完成后目录结构为：{baseDir}/MediaCrawler/（含 main.py、config/、requirements.txt 等）。之后再执行环境配置与爬取。

1. 环境配置（首次或环境异常时执行）

以下命令适用于所有平台（macOS / Windows / Linux），在终端或命令提示符中执行：

# 创建 conda 环境（Python 3.11）
conda create -n media-cluster python=3.11 -y
激活环境
conda activate media-cluster
进入 MediaCrawler 目录
cd {baseDir}/MediaCrawler
安装依赖
pip install -r requirements.txt
安装 Playwright 浏览器驱动
playwright install

macOS/Linux 也可直接执行技能提供的脚本（将 {baseDir} 换为实际路径）：

bash {baseDir}/scripts/setup_env.sh

2. 爬取流程

2.1 确定参数

平台 --platform：xhs（小红书）| dy（抖音）| ks（快手）| bili（B站）| wb（微博）| tieba（贴吧）| zhihu（知乎）。

搜索关键词 --keywords：一个或多个，英文逗号分隔，如 比特币 或 比特币,以太坊。

爬取类型：本技能使用关键词搜索，即 --type search。

登录方式：默认 --lt qrcode（扫码登录）；首次运行会弹出浏览器，用对应 APP 扫码。

2.2 执行爬虫

先激活环境，再进入 {baseDir}/MediaCrawler 运行：

conda activate media-cluster
cd {baseDir}/MediaCrawler
示例：小红书搜索「比特币」
python main.py --platform xhs --lt qrcode --type search --keywords "比特币" --save_data_option jsonl

数据默认写入 MediaCrawler 下的 data/，即 {baseDir}/MediaCrawler/data//。如需指定绝对路径，可加 --save_data_path <绝对路径>。

2.3 可选参数（按需）

--save_data_option jsonl：推荐 jsonl，便于后续解析。

--get_comment yes/no：是否爬评论，默认从 config/base_config.py 读取。

--save_data_path ：自定义数据目录；不填则用默认 data/。

3. 报告与语音总结

爬取完成后：

1. 读数据：从 {baseDir}/MediaCrawler/data// 下读取最新生成的 jsonl（或 json/csv，视 --save_data_option）。 2. 生成报告： - 统计条数、关键词/平台、时间范围。 - 按主题/类型归纳「有哪些内容」（标题、摘要、作者、互动数等）。 - 小红书笔记示例字段：note_id, type, title, desc, user_id, nickname, liked_count, collected_count, comment_count, share_count, ip_location, tag_list, note_url, source_keyword 等。 3. 输出： - 写一份 Markdown 报告 到技能目录或用户指定路径（如 media_cluster_report_<关键词>_<日期>.md）。 - 生成一份 简洁版语音稿（3–5 句话）：概括平台、关键词、条数、主要几类内容。 - 语音输出：使用 SenseAudio API 将语音稿合成并保存为 mp3（可选播放）。需在环境变量中配置 SENSEAUDIO_API_KEY（在 接口密钥 创建）；可选 SENSEAUDIO_VOICE_ID。

报告结构建议：

# 媒体爬取报告：<关键词>
平台：
关键词：
爬取条数：
数据时间：<时间范围>
内容概览
（按主题/类型归纳，列出代表性标题与摘要）
明细（可选）
（表格或列表：标题、作者、互动、链接等）

4. 小红书结果示例（JSON 单条）

爬虫得到的小红书笔记可能形如：

{
  "note_id": "68f0ae5b0000000003020914",
  "type": "normal",
  "title": "原以为比特币绝对安全呢",
  "desc": "比特币不是去中心化吗？美国司法部是怎么没收...",
  "video_url": "",
  "time": 1760603739000,
  "user_id": "60337046000000000101fd66",
  "nickname": "贝格尔号",
  "liked_count": "1308",
  "collected_count": "963",
  "comment_count": "664",
  "share_count": "573",
  "tag_list": "",
  "note_url": "https://www.xiaohongshu.com/explore/...",
  "source_keyword": "比特币"
}

总结时重点用：title, desc, nickname, liked_count, comment_count, source_keyword。

5. 脚本说明

| 脚本 | 用途 | |------|------| | scripts/ensure_mediacrawler.sh | （macOS/Linux）首次执行时若不存在 MediaCrawler 目录，则从 GitHub 克隆到技能目录下；Windows 请直接 git clone。 | | scripts/setup_env.sh | （macOS/Linux）创建 conda 环境、安装依赖与 Playwright；Windows 请按「环境配置」小节手动执行 conda/pip 命令。 | | scripts/summarize_and_voice.py | 读取 MediaCrawler/data/ 下数据，生成 Markdown 报告与简短语音稿，并用 SenseAudio API 合成语音（需环境变量 SENSEAUDIO_API_KEY）。 |

调用示例（将 {baseDir} 换为实际路径）：

conda activate media-cluster
python {baseDir}/scripts/summarize_and_voice.py \
  --data-dir {baseDir}/MediaCrawler/data \
  --platform xhs \
  --keyword "比特币" \
  --report report.md \
  --voice
可选：--voice-id <音色ID>、--voice-out <输出mp3路径>；API 文档 https://senseaudio.cn/docs/

6. 注意事项

仅用于学习与研究，遵守平台条款与法律法规。

首次运行需扫码登录；登录态可被缓存，后续可减少扫码。

若遇反爬或验证码，可尝试关闭无头模式（在 config/base_config.py 中设置 HEADLESS = False）。

抖音/知乎需本机已安装 Node.js >= 16。

语音总结：TTS 使用 SenseAudio API，需在环境变量中配置 SENSEAUDIO_API_KEY（在 senseaudio.cn 接口密钥 创建）；可选 SENSEAUDIO_VOICE_ID。API 文档见 。

7. 参考

MediaCrawler 用法与配置：MediaCrawler/README.md

数据存储与字段说明见项目 docs/data_storage_guide.md（若有）。

语音合成（TTS）：SenseAudio API 文档、语音合成 API、接口密钥。