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雪球用户跟踪
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一句话定位：跟踪某个雪球用户的发言，把"某人的全部/特定主题言论"工程化抓取、去噪、评分、沉淀为可追溯资产——而不是像刷主页那样看完就忘。
与 雪球文章 的关系：雪球文章 整理"某家公司/主题的文章"（搜索召回）；本 skill 跟踪"某个人的发言"（时间线召回）。两者并存、管线内核同源但各司其职。
Trigger Phrases（触发本 skill）
- "跟踪一下雪球上的 XXX（用户）"
- "抓一下 PaulWu / 山行 / 永庆好公司 最近 N 天的发言"
- "帮我看 XX 在雪球上说了什么"
- "把 XX 的雪球发言整理成文档/周报"
- "监控这几个投资人的雪球动态"
双模式（先 A 后 B）
| 模式 | 开关 | 行为 |
|---|---|---|
| A 全量（默认） | 不传 --company |
跟踪某人【全部】发言，移除主讨论对象硬门槛，质量分主导排序 |
| B 公司过滤 | --company 腾讯 |
在 A 基础上仅保留【提及该公司】的帖子，其余不变 |
> 设计原则：先上 A 把管线跑通，再按需加 B 的公司过滤维度。 B 是 A 的可选收窄，不影响 A 的稳定性。
执行步骤（v1 轻量直连）
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1. 取 user_id（关键）
从用户主页 URL 取数字 ID：xueqiu.com/u/XXXXXXXX → XXXXXXXX。
- 例：永庆好公司 → 6865675576；PaulWu → 1965894836；山行 → 4111857140。
- 若只有显示名，先用 WebFetch 搜 https://xueqiu.com/search?q=显示名 或从主页定位。
2. 抓时间线（已验证：无需登录）
关键发现（2026-07 实测）：雪球 user_timeline.json 在未登录状态下也能直接返回结构化 JSON。因此优先走轻量直连：
python references/xueqiu_user_crawl.py --user-id 6865675576 --days 7 --out raw.json
脚本用 requests 直连 statuses/user_timeline.json，按页翻、按日期窗过滤，输出 raw JSON（字段与管线兼容）。
- 若被 WAF 拦截：填入 --cookie（登录态）重试；仍不行则回退到 雪球文章 skill 的 CDP 方案。
- 助手快捷路径：直接用 WebFetch 抓 https://xueqiu.com/statuses/user_timeline.json?user_id=XXX&page=1&count=20，把返回的 JSON 整理成 raw 格式后跑管线（本路径已实测可用）。
3. 跑管线（去重/过滤/评分/输出）
# A 全量
python references/xueqiu_user_pipeline.py --input raw.json --out ./out
# B 公司过滤（仅保留提及腾讯的帖）
python references/xueqiu_user_pipeline.py --input raw.json --out ./out --company 腾讯
# 增量合并（周更：把新抓的和上一期 CSV 合并，更新互动数、保留历史帖）
python references/xueqiu_user_pipeline.py --input raw.json --out ./out --merge-with ./out/总表.csv
4. 加工与自检
LLM 对入选帖补写"正文观点摘要 / 争议点"，读 质量检查.txt 确认全 PASS，输出单篇 Word 或汇总进周报。
产出文件
| 文件 | 说明 |
|---|---|
总表.csv |
入选帖（按最终分降序），含评分/互动/链接 |
候选全集.csv |
全部候选 + 是否入选标记 |
剔除明细.csv |
被低价值/近重复剔除的帖及原因 |
抓取说明.txt |
模式/日期窗/计数/权重 |
质量检查.txt |
确定性自检项 |
failed.log |
失败记录 |
工具链
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- 爬虫：
references/xueqiu_user_crawl.py（仅标准库 +requests，零 CDP 依赖） - 管线：
references/xueqiu_user_pipeline.py（仅标准库 +csv/difflib/math/re） - 规则：
references/xueqiu-user-crawler-prompt.md
适用场景
- 投资人周度跟踪：把 PaulWu / 山行 / 永庆好公司 的发言抓全，沉淀为个人观点档案（对接
1_境内优秀投资人周度跟踪自动化）。 - 观点漂移检测：增量合并多周数据，看某人对某公司的态度变化。
- 方法论挖掘：跟踪某人"如何用 AI 做投研"等跨标的的方法论（非个股信号）。
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