Apify 趋势分析

apify-trend-analysis
分类数据
作者Agentic Awesome Skills 社区
许可MIT
评分4.60/5
使用10.3K

趋势分析 (Trend Analysis)

使用 Apify Actors 从多个平台提取数据，以发现并追踪新兴趋势。

前置条件

(无需提前检查)
  • 包含 APIFY_TOKEN 的 .env 文件
  • Node.js 20.6+ (以支持原生 --env-file)
  • mcpc CLI 工具：npm install -g @apify/mcpc

工作流

复制此清单并追踪进度：

code
任务进度：

  • [ ] 步骤 1：确定趋势类型 (选择 Actor)


  • [ ] 步骤 2：通过 mcpc 获取 Actor Schema


  • [ ] 步骤 3：询问用户偏好 (格式、文件名)


  • [ ] 步骤 4：运行分析脚本


  • [ ] 步骤 5：总结发现

步骤 1：确定趋势类型

根据研究需求选择合适的 Actor：

| 用户需求 | Actor ID | 最适用场景 |
|-----------|----------|----------|
| 搜索趋势 | apify/google-trends-scraper | Google Trends 数据 |
| 标签追踪 | apify/instagram-hashtag-scraper | 标签内容 |
| 标签指标 | apify/instagram-hashtag-stats | 性能统计 |
| 视觉趋势 | apify/instagram-post-scraper | 帖子分析 |
| 趋势发现 | apify/instagram-search-scraper | 搜索趋势 |
| 全面追踪 | apify/instagram-scraper | 全量数据 |
| 基于 API 的趋势 | apify/instagram-api-scraper | API 访问 |
| 互动趋势 | apify/export-instagram-comments-posts | 评论追踪 |
| 产品趋势 | apify/facebook-marketplace-scraper | Marketplace 数据 |
| 视觉分析 | apify/facebook-photos-scraper | 照片趋势 |
| 社区趋势 | apify/facebook-groups-scraper | 群组监控 |
| YouTube Shorts | streamers/youtube-shorts-scraper | 短视频趋势 |
| YouTube 标签 | streamers/youtube-video-scraper-by-hashtag | 标签视频 |
| TikTok 标签 | clockworks/tiktok-hashtag-scraper | 标签内容 |
| 热门音频 | clockworks/tiktok-sound-scraper | 音频趋势 |
| TikTok 广告 | clockworks/tiktok-ads-scraper | 广告趋势 |
| 发现页 | clockworks/tiktok-discover-scraper | 发现页趋势 |
| 探索趋势 | clockworks/tiktok-explore-scraper | 探索内容 |
| 热门内容 | clockworks/tiktok-trends-scraper | 病毒式传播内容 |

步骤 2：获取 Actor Schema

使用 mcpc 动态获取 Actor 的输入 Schema 和详细信息：

bash
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"

将 ACTOR_ID 替换为所选的 Actor（例如 apify/google-trends-scraper）。

这将返回：

  • Actor 描述和 README

  • 必填和可选的输入参数

  • 输出字段（如果可用）

步骤 3：询问用户偏好

在运行之前，请询问：
1. 输出格式：
- 快速回答 - 在聊天中显示前几个结果（不保存文件）
- CSV - 包含所有字段的全量导出
- JSON - JSON 格式的全量导出
2. 结果数量：根据具体用例而定

步骤 4：运行脚本

快速回答 (在聊天中显示，不保存文件)：

bash
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV：

bash
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYY

Y-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
--format csv
code
JSON:
bash
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
--format json
``

第 5 步：总结发现

完成后，请报告：

  • 找到的结果数量

  • 文件位置和名称

  • 关键趋势洞察

  • 建议的后续步骤（深入分析、内容机会）

错误处理

APIFY_TOKEN not found - 提示用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env 文件
mcpc not found - 提示用户安装 npm install -g @apify/mcpc
Actor not found - 检查 Actor ID 拼写是否正确
Run FAILED - 提示用户检查错误输出中的 Apify 控制台链接
Timeout - 减小输入规模或增加 --timeout` 时长

使用场景

当处理与上述主领域或功能相关的任务时，请使用此技能。

局限性

  • 仅在任务明确符合上述范围时使用此技能。
  • 不要将输出结果视为特定环境验证、测试或专家评审的替代方案。
  • 如果缺少必要的输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。