oneone-直播复盘

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

从微信视频号助手 API 拉取直播大屏数据,自动生成结构化 MD 复盘报告 + 交互式 HTML 可视化报告(双输出,模块顺序一致,先数据后结论)。支持全品类商家(服装/食品/美妆/家居/母婴/数码等),品类关键词和价格带自动适配。适用场景:用户提供视频号 AppID 和 AppSecret,需要某场或最近一场直播的全面数据复盘(观看、成交、商品、流量)。触发词:视频号直播复盘、直播数据报告、拉取视频号直播数据、直播间复盘。

一句话选型结论

按资料字段整理

oneone-直播复盘是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_48324e52/oneone-zhibofupan
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_48324e52仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791716552
正文体量8.9 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
oneone-直播复盘当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

8.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

微信视频号直播复盘报告生成

概述

通过微信视频号助手 API 拉取直播大屏全量数据,自动解析并同时生成两种格式的复盘报告:

  1. MD 报告:结构化 Markdown,适合 IMA 知识库沉淀、飞书文档导入
  2. HTML 可视化报告:含 Chart.js 交互图表,适合浏览器预览、团队分享

MD 与 HTML 模块顺序完全一致(先数据、后结论):
- 核心数据概览(观看、在线、内容力对比)
- 流量来源分析(公域/私域/加热/广告)
- 电商成交数据(GMV、转化漏斗、客户结构)
- 商品销售 TOP 20
- 选品复盘(动销率、品类结构、价格带、零成交诊断)
- 排品复盘(引流款/利润款/福利款/滞销款分类)
- 投流分析(加热/广告流量效率对比)
- 总结与洞察(亮点/风险/优化建议,收束全场结论)

使用流程

1. 获取用户凭证

向用户确认以下信息:

  • AppID — 视频号助手 API 的 AppID(从视频号助手后台获取)
  • AppSecret — 对应的 AppSecret(可从视频号助手后台获取)
  • 账号名称(可选)— 用于报告标题,如未提供则使用 API 返回的昵称
  • 目标直播 — 默认为"最近一场"电商直播;用户可指定特定 export_id 或日期

> 凭证也可通过环境变量 WX_APPID / WX_APPSECRET 注入(推荐,避免明文出现在对话中)。
> 本技能包不内置任何账号凭证,详见 references/credentials.md。

安全提醒:如果用户在对话中明文发送了 AppSecret,必须提醒用户去后台重置密钥。

2. 获取 access_token

GET https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=APPID&secret=APPSECRET

Token 有效期 7200 秒,建议在每次拉取数据前刷新。

3. 确认 API 权限

先调用账号信息接口确认 AppID 有效:

POST https://api.weixin.qq.com/channels/finderlive/get_finder_attr_by_appid?access_token=TOKEN

如果返回 nickname 和 fans_count,说明凭证有效。将 nickname 和 fans_count 用于报告头部信息。

4. 获取直播列表

使用 getlivelist 接口(注意:必须传 ds 参数,格式为 YYYYMMDD 整数):

POST https://api.weixin.qq.com/channels/livedashboard/getlivelist?access_token=TOKEN
Body: {"ds": 20260722}
  • 从当天开始查询,如无数据则向前逐天尝试(最多回溯 7-30 天)
  • 只返回电商直播间,非电商直播不在列表中
  • getfinderliverecordlist 接口只返回"当前在播"记录,不适用于历史数据查询
  • 从返回的 live_items 中取 create_time 最大的作为"最近一场"

常见问题排查:
- 返回 errcode: 48001:API 权限未启用,需在视频号助手后台打开
- 返回 errcode: 0 + 空列表:该日期无电商直播,换日期
- 返回 errcode: 1:可能是 ds 参数格式不对(需传入整数无引号)

5. 获取直播大屏数据

POST https://api.weixin.qq.com/channels/livedashboard/getlivedata?access_token=TOKEN
Body: {"export_id": "export/XXXXXX..."}

返回的顶层 JSON 中,live_dashboard_data、live_comparison_index、live_ec_data_summary、live_ec_conversion_metric、single_live_ec_spu_data_page_v2 等字段是嵌套 JSON 字符串,需各自解析:

import json
raw = json.loads(api_response)
dashboard = json.loads(raw["live_dashboard_data"])
ec_summary = json.loads(raw["live_ec_data_summary"])
comparison = json.loads(raw["live_comparison_index"])
spu_data = json.loads(raw["single_live_ec_spu_data_page_v2"])

6. 拉取数据脚本(推荐)

直接用捆绑脚本拉取并落盘原始 JSON,无需手工拼接口:

# 拉目标日期(默认昨天)最新一场;无数据自动向前回溯
python scripts/fetch_live_data.py raw_live_data.json [YYYYMMDD]

# 拉最近 N 场,每场独立 JSON(同日多场按 _2/_3 后缀区分)
python scripts/fetch_live_data_multi.py 3 ./

注意事项:
- 同日可能有多场:getlivelist 返回当天全部电商场次,脚本已按 create_time 排序取最新(勿直接取首条,会漏掉同日较早场次)
- 异常场识别:观看人数 ≤1 且上架商品数 =0 的场次疑似测试/无效场,脚本会标记 _abnormal: true 并打印警告;此类场生成的报告为空壳(GMV 0),需向用户确认是否保留(项目惯例命名为"*_异常场")
- 输出 JSON 含元数据字段 _live_date / _export_id / _abnormal,生成报告时可直接读取

7. 生成 MD 报告

调用捆绑脚本 scripts/generate_report.py 生成 MD 报告:

python scripts/generate_report.py raw_live_data.json ./ "" "YYYY年MM月DD日" "export/XXXXXX..." "账号名称" "粉丝数" "品类"

默认输出文件名格式为 直播复盘报告_{日期}.md。

8. 生成 HTML 可视化报告

必须执行,调用捆绑脚本 scripts/html_report.py 生成 HTML 报告:

# 用法同 generate_report.py,参数完全一致
python scripts/html_report.py raw_live_data.json ./ "" "YYYY年MM月DD日" "export/XXXXXX..." "账号名称" "粉丝数" "品类"

默认输出文件名格式为 直播复盘报告_{日期}.html。

HTML 报告包含 12 张 Chart.js 交互图表 + 完整数据表格,模块顺序与 MD 报告完全一致。
MD 和 HTML 各自独立从 raw_live_data.json 读取数据,无需中间产物。

> 输出文件参数说明:第 3 个参数(output_file)可留空(自动按生成日命名)或传文件名;相对文件名会自动拼接到 output_dir,也可直接传绝对路径。

9. IMA 知识库上传

python scripts/upload_to_ima.py <report_path> <knowledge_base_id>

将 MD 报告上传到指定的 IMA 知识库(knowledge_base_id 由用户提供)。

11. 数据处理注意事项

数据 原始单位 报告单位
GMV、退款金额、客单价 分 元(÷100)
内容力指标(CTR、评论率等) 万分比 报告显示原始万分比值
转化率 小数(0.0486) 百分比(4.86%,×100)
观看时长 秒 分秒(÷60)

10. 报告模块(共8个模块,MD/HTML 顺序一致)

报告包含以下完整模块:

# 模块 内容
一 核心数据概览 观看/在线/曝光、内容力指标、互动数据
二 流量来源分析 公域/私域/加热渠道明细、占比分布
三 电商成交数据 GMV/客单价/转化漏斗/客户结构/转化力
四 商品销售 TOP 20 每个商品 GMV/销量/点击率/退款率
五 选品复盘 动销率、品类结构、价格带分布、零成交诊断
六 排品复盘 引流款/利润款/福利款/滞销款分类、排品策略评估
七 投流分析 加热/广告流量效率对比、渠道ROI评估、投流建议
八 总结与洞察 亮点/风险点/优化建议(选品/排品/投流/流量)

报告会自动:
- 选品复盘:自动提取品类关键词(支持内置服装/食品/美妆/家居/母婴/数码 + 自动检测 + 自定义JSON),分析动销率和GMV集中度,诊断零成交商品原因
- 排品复盘:基于相对价格分位 + GMV占比 + 点击率中位数自动划分引流款/利润款/滞销款/福利款,阈值随数据自适应
- 投流分析:评估加热和广告渠道效率,对比公域渠道,给出投放建议
- 价格带分析:基于商品实际价格分布的 P25/P50/P75 自动分档,适配任意价格区间

捆绑资源

  • references/api_reference.md:完整的 API 参数与返回结构文档,包含枚举值对照表。
  • references/credentials.md:默认 API 凭证(AppID/AppSecret),生成报告时优先使用。
  • scripts/fetch_live_data.py:拉取指定日(默认昨天)最新一场数据,输出含 _abnormal 异常场标记。
  • scripts/fetch_live_data_multi.py:回溯 30 天拉取最近 N 场数据,每场独立 JSON。
  • scripts/generate_report.py:从 raw_live_data.json 解析并生成 MD 报告的核心脚本。
  • scripts/html_report.py:从 raw_live_data.json 解析并生成 HTML 可视化报告(含 Chart.js 图表)。
  • scripts/upload_to_ima.py:将 MD 报告上传到 IMA 知识库。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
oneone-直播复盘怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_48324e52/oneone-zhibofupan。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

oneone-直播复盘支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

oneone-直播复盘权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

oneone-直播复盘收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

oneone-直播复盘用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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