social-media-research-skills

一句话让 AI 帮你扒遍全网社媒爆款和竞品

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开自动化工作流 🍴 复刻 110 🐛 待处理 8 👀 关注 10

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GitHub 星标 ★ 5294

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

social-media-research-skills 项目界面预览图 — 图片来源：项目官网

项目数据

分类自动化工作流

开发团队ScrapeCreators

官网地址https://scrapecreators.com

GitHubhttps://github.com/ScrapeCreators/social-media-research-skills

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-skills,ai-agents,claude-code,claude-skills,competitor-analysis,content-marketing,cursor,influencer-marketing,market-research,social-media,social-media-research,workflow-automation

GitHub 星标★ 5294

上线时间2026-06-06 00:00:00

代码更新2026-08-26

仓库体积41 KB

本站数据更新2026-11-02

维护状态维护中

收录时间2026-09-14

浏览次数2

项目介绍

这是一个面向社交媒体调研的 AI Agent 技能库，把 TikTok、Instagram、YouTube、Reddit、X、LinkedIn 等平台的调研任务封装成可直接调用的技能，底层由 ScrapeCreators 提供数据抓取能力。它解决的是营销和内容团队做竞品分析、达人筛选、爆款拆解时，需要手动翻平台、复制粘贴、整理表格的重复劳动问题。核心能力包括：找出异常爆款帖子（outlier posts）、挖掘评论区观点与需求、对竞品账号做系统拆解、查询广告库、追踪平台趋势。项目以 Python 编写，兼容 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等主流 AI 编码/Agent 工具，用户只需在对话里下达调研指令，Agent 就会调用对应技能完成数据获取和结构化输出，适合把社交媒体情报工作流自动化。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-14 · 当前星标 ★ 5294

技术标签

agent-skills ai-agents claude-code claude-skills content-marketing

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 3 步

环境要求

Node.js 环境（安装命令使用 npx，需可执行 npx）
支持 Agent Skills 规范的 AI 客户端（Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Gemini
ScrapeCreators API Key（在 scrapecreators.com 获取）
网络可访问 npm 与 GitHub

安装与启动步骤

1安装技能库

在终端执行该命令，把技能库添加到你的 AI 客户端；README 说明它兼容 Claude Code、Cursor、Codex 等支持 Agent Skills 规范的工具。
```
npx skills add ScrapeCreators/social-media-research-skills
```
2配置 API Key

设置 ScrapeCreators API Key 环境变量，技能底层抓取数据都依赖它；把 sk_... 换成你在官网申请的真实 Key。
```
export SCRAPECREATORS_API_KEY=sk_xxxxxxxx
```
3在客户端调用技能

回到 AI 客户端，让它调用已安装的技能（如查找爆款帖、拆解评论、总结视频转写），按 README 中的技能清单选择对应技能名。