环境准备

首次使用时需安装依赖：

# 安装 uv（macOS/Linux）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装 Node.js（抖音、知乎需要，版本 >= 16）
# https://nodejs.org/en/download/

# 进入项目目录安装 Python 依赖
cd MediaCrawler-main
uv sync

# 安装浏览器驱动
uv run playwright install

使用方法

命令格式

cd MediaCrawler-main
uv run main.py --platform <平台> --lt qrcode --type <模式> [其他参数]

登录方式（--lt）：qrcode（扫码）、phone（手机号）、cookie

搜索模式（search）

# 基本搜索（多个关键词用逗号分隔）
uv run main.py --platform xhs --lt qrcode --type search --keywords "Python教程,AI工具"

# 常用可选参数
--get_comment true          # 开启评论爬取
--save_data_option sqlite   # 使用 SQLite 存储（支持自动去重）

详情模式（detail）

# 指定内容 ID 爬取（多个 ID 用逗号分隔）
uv run main.py --platform xhs --lt qrcode --type detail --specified_id "id1,id2"

各平台 ID 格式说明：

小红书：笔记 ID（URL 中 /explore/ 后的字符串）
抖音：视频 ID（19 位数字，如 7301234567890123456）
B 站：BV 号（如 BV1xx411c7mD）
快手：photo_id
微博：微博 ID
知乎：回答 ID 或文章 ID

创作者模式（creator）

uv run main.py --platform xhs --lt qrcode --type creator --creator_id "创作者ID"

各平台创作者 ID 获取方式：

小红书：用户主页 URL 中的 ID
抖音：MS4wLjABAAAA 开头的字符串
B 站：UP 主的数字 UID（如 12345678）
快手：用户主页 URL 中的 ID
微博：用户主页 URL weibo.com/u/ 后的数字（如雷军为 1749127163）
知乎：用户主页 URL 中的 ID

完整参数说明

参数	说明	默认值
`--platform`	平台代号	必填
`--lt`	登录方式：`qrcode` / `phone` / `cookie`	必填
`--type`	爬取模式：`search` / `detail` / `creator`	必填
`--keywords`	搜索关键词，逗号分隔（search 模式）	-
`--specified_id`	内容 ID 列表，逗号分隔（detail 模式）	-
`--creator_id`	创作者 ID 列表，逗号分隔（creator 模式）	-
`--get_comment`	是否爬取一级评论	`true`
`--get_sub_comment`	是否爬取二级评论	`false`
`--max_comments_count_singlenotes`	单内容最大评论数	`10`
`--save_data_option`	存储方式：`jsonl` / `csv` / `excel` / `sqlite` / `db`	`jsonl`
`--max_concurrency_num`	并发数（建议不超过 5）	`1`
`--headless`	是否无头模式	`false`

数据存储位置

MediaCrawler-main/data/{platform}/
├── jsonl/
│   ├── search_contents_YYYY-MM-DD_HHmmss.jsonl   # 内容数据（每次任务独立文件）
│   └── search_comments_YYYY-MM-DD_HHmmss.jsonl   # 评论数据（每次任务独立文件）

技能执行流程

当用户请求抓取社交媒体内容时，按以下步骤操作：

确认需求：确定平台、爬取模式、关键词或目标 ID
检查环境：确认已安装依赖，工作目录为 MediaCrawler-main
执行爬虫：根据需求构造命令并运行，如果需要扫码登录，主动通知用户扫码

生成报告：在 MediaCrawler-main 目录下运行以下 Python 命令（result_formatter.py 是库文件，不能直接执行，必须通过 uv run python -c 调用）：

# 工作目录必须是 MediaCrawler-main
cd MediaCrawler-main

# search 模式：传入平台和关键词列表（与爬取时的关键词保持一致）
uv run python -c "
import sys; sys.path.insert(0, '..')
from scripts.result_formatter import ResultFormatter
formatter = ResultFormatter()
report_path = formatter.generate_report('zhihu', 'search', keywords=['宇宙奥德赛'])
print('报告已生成:', report_path)
"

# creator / detail 模式：不传 keywords
uv run python -c "
import sys; sys.path.insert(0, '..')
from scripts.result_formatter import ResultFormatter
formatter = ResultFormatter()
report_path = formatter.generate_report('xhs', 'creator')
print('报告已生成:', report_path)
"

报告自动保存到 results/{platform}_{keywords}_报告.md。

展示结果：对报告进行总结，将总结内容插入报告开头，展示完整报告

常见问题

扫码登录失败

确保 --headless false，手动在浏览器中完成验证
确保用对应平台的 APP 扫码（小红书用小红书 APP，抖音用抖音 APP）
仍失败时改用 Cookie 登录：
```
uv run main.py --platform xhs --lt cookie --cookies "你的Cookie值" --type search --keywords "关键词"
```
Cookie 获取方法：浏览器登录平台 → F12 开发者工具 → 任意请求 → 复制请求头中的 Cookie 值

每次都需要重新扫码

短期内多次使用同一平台通常无需重新登录（浏览器数据保存在 browser_data/ 目录）。Cookie 过期（7-30 天）后需重新登录。

数据去重

使用 SQLite 存储可自动去重：

uv run main.py --init_db sqlite   # 首次初始化数据库
uv run main.py --platform xhs --lt qrcode --type search --keywords "关键词" --save_data_option sqlite

注意事项

仅用于学习和研究目的，不得用于商业用途
遵守目标平台的使用条款
合理控制爬取数量和并发数（--max_concurrency_num 建议不超过 5）

平台	代号
小红书	xhs
抖音	dy
快手	ks
B 站	bili
微博	wb
知乎	zhihu

papaxia-chinese

MediaCrawler Skill - 社交媒体内容抓取工具

支持平台

三种爬取模式