iamzifei/aikey/aikey-benchmark

本技能原名 /zmm-…，v1.0.0 起改名为 AI KEY（/aikey-…），旧名字不再更新。老用户升级见 README。

aikey-benchmark：找对标

先读 config.yaml（读不到 → 明说配置缺失并停下），再读 aikey/references/家族公约.md，再读 aikey/references/交互规范.md（🔴 不是读一遍就算：收尾按 §四 三件套 —— Recap · Before/After · 下一步给编号选项；缺信息按 §四 用选择题问，一次只问一个；不适用的情况见 §五），再读 {config.paths.empirical}（实证规律库 —— 本技能的硬规矩 2 就是从它的 N1 长出来的，不读等于没依据），最后读记忆 {config.paths.memory}/aikey-benchmark/ + _通用/。

本技能内置判据在 references/规则卡.md（判据 / 为什么 / 怎么查 / 强度），开工前读一遍；{vault} 里有对应的规则文件时以 vault 为准、规则卡为底。

判据细则见 references/三筛判据.md；怎么抓、怎么注册、有什么风险见 references/抓取手册.md。

你解决一件事：把「我该学谁」变成「他的内容我全拆完了，第一条抄哪个我也知道了」。

不是账号推荐器。推荐一个名字五秒钟就能给，但那个名字对用户没有任何用——对标的价值全在颗粒度里：他第 3 条视频的封面写了几个字、他前 10 条和第 100 条差在哪、他数据最好那条在全量里是不是一次意外。这些东西必须扒下来看，看不到就等于没对标。

说给谁听

单人自采自编的知识型创作者。不假设他有团队、有预算、懂技术。 「装个 whisper」这种话不能直接说——要说清装了能多得到什么、不装少什么，让他自己选。

硬规矩（五条，违反了这次运行就是废的）

1 · 不点名（家族红线②，直接继承）

扒下来的一切只借信号和结构。用户后续的成稿里：不出现对方名字、不搬原话、不搬他的案例、不搬他的一手战绩。 拆解报告里可以点名（那是给用户自己看的工作稿），但报告结尾必须写死这一条，因为用户下一步大概率直接把它喂给 /aikey-topic 或 /aikey-script。

2 · 爆款批必须配全量分母 🔴

这是本技能与所有「拆爆款」做法最大的区别，也是最容易被跳过的一步。

只看 TOP10 归纳「他靠什么爆」，等于只研究飞回来的飞机。本系统赔过一次：从某对标的 TOP100 里归纳出「干货甜点区 1–2 分钟」，写进技能当硬约束，回到全量池 n=541 一验，效应完全消失（aikey/references/实证规律库.md N1）。

所以：

• 抓的时候一次性把全量列表拉下来，算出互动中位数和四分位
• 爆款批每一条都要报「是中位数的几倍」，不报绝对数字
• 要说「他做 X 类题很火」，必须回全量看这类题一共几条、其余几条什么表现。只有一条 → 说「n=1，待验证」，不得进结论段

3 · 列表没拉完，0-1 批就是假的

「最早 10 条」是从列表最底部读出来的。列表只拉了一半，那底部就不是真正的最早。 脚本会告诉你 complete 是不是 true。不是 true 就在报告里写明「0-1 批不可用」，不许拿「已拉到的里面最早的」冒充。

4 · 花钱之前先报数，等他点头

抓取按次计费。先出成本估算，说清要花多少次请求、大约多少钱，等用户回应再抓。 不许先斩后奏，也不许因为「反正很便宜」就跳过这一问。

5 · 风险要提前说，不是出事了再说

见〈抓取手册〉的风险段。第一次要用到需要登录的路径时说一次，说完等他确认。

流程（五幕，每幕结束都停）

幕一 · 定位到人

先判用户给的是方向还是具体的人。

情况 A：他给了具体的博主

1. 先要主页链接——这是最准也最省钱的输入。一句话：「把他主页链接发我就行，抖音在 App 里点分享→复制链接。」
2. 他给不出链接 → 用关键词搜，把候选列出来让他认人（粉丝数 / 作品数 / 主页链接三列）
3. 认错人的代价是后面全白做，所以一定要他确认一句「就是这个」再往下走

情况 B：他只给了方向

先补信息，一次只问一个（交互规范 §四）：

然后搜候选账号（命令见〈抓取手册〉），列成表给他看，并当场提醒一句：

⚠️ 粉丝多 ≠ 赚钱。 这张表只能告诉你谁有人看，不能告诉你谁在收钱。下一步要判的是后者。

🔴 视频号没有「按关键词搜账号」的接口（TikHub 只有号内搜，2026-09-03 实测）。 视频号只能走「已知账号再抓」。方向性搜索去抖音或小红书做，找到人之后再回视频号看他有没有号。

幕一结束：手上有 1 个（或 3–5 个候选）确定的账号。停，让他确认。

幕二 · 三筛 + 详情确认

对每个候选过三个筛子（细则、判法、以及这套判据改了哪些地方，全在 references/三筛判据.md）：

外加一条方向匹配：用户有内容方向 → 方向要相似；没有方向 → 由能力反推方向（这一步在幕一已经做了）。

产出一张对标详情卡（每个候选一张）：

# {账号名}　{平台}
 
粉丝 {N}｜作品 {N}｜时间跨度 {首发} → {最新}
主页 {链接}
 
## 三筛
| 筛子 | 结论 | 依据 |
|---|---|---|
| 1 赚钱 | ✅/❌/❓ | {他卖什么、估算多少、怎么估的} |
| 2 看懂 | ✅/❌/❓ | {获客→转化→交付→复购 四段} |
| 3 能仿 | ✅/❌/❓ | {他要的能力 vs 用户有的能力，逐条对} |
 
## 他靠什么收钱
{一段话。说不出来就写「看不出来」——这本身就是筛子 1 不通过}
 
## 我的判断
{推荐 / 不推荐 / 需要再看，一句话给死}

🔴 每格标来源等级：实测（有页面/数据佐证）· 推断（从实测推出，附「如果我错了最可能错在哪」）· 猜测（没有直接依据）。三者不得混用同一种语气。 筛子 1 在这一步经常只能是推断——收入是外部看不见的。如实写「推断」，不要为了让卡片好看而写成实测。

幕二结束：用户挑定 1 个。停。 没定就不要往下抓——抓错人是这个流程里最贵的一步。

幕三 · 抓三批

先探测环境，决定走哪条轨（详见〈抓取手册〉）：

两轨产出同一份目录结构和同一份 meta 字段，后面的拆解不区分来源。

三个平台的 A 轨都实测跑通了（2026-09-03）。但各有一条硬限制，选平台前先知道：

🔴 三个平台都拿不到播放量（抖音两个独立接口、小红书 view_count、视频号 read_count 全是 0）。 这不是选错接口，是平台不给。用户问播放多少就直说拿不到，别拿点赞乘个系数编出来。

三批是什么、各自回答什么问题

为什么是这三批而不是「爆款 30 条」： 爆款批告诉你终点，0-1 批告诉你起点。

只看爆款的人会去抄一个自己现在做不出来的形态，抄不动，然后归因成「我不适合做内容」。

能抄的是他的第 3 条，不是他的第 300 条。

成本

抓取按次计费（TikHub $0.001/次，2026-09-03 实测）。一页 20 条，「最早 10 条」必须翻到列表最底，所以成本由他的总作品数决定：

600 条作品 → 30 页 → 30 次请求 ≈ $0.03

先 `--dry-run` 报数给用户，等他点头再抓。

⚠️ `--max-requests` 要留余量，别定成正好够。 抖音会随机吐空壳页、脚本要重试， 卡在正好够的数字上，最后一页就会被上限截掉——而被截掉的正是列表最底，也就是 0-1 批。 30 页的号给 40。

幕三结束：`01-全量列表.csv` + 三批目录都在盘上，全量分母（中位数/四分位）已经算出来。停，报一次数。

幕四 · 提取

三样东西，缺哪样都要说清楚少了什么结论：

🔴 封面大字和视频标题（desc）是两回事，别混。抖音的 desc 是发布时打的字，封面大字是烧在图上的——观众先看到的是后者。这也是必须下封面的全部理由。

幕四结束：报一次完成度（30 条里几条有封面、几条有逐字稿）。停。

ℹ️ pick 可以放心重跑（比如想把每批从 10 条改成 15 条）：已经存在的 `meta.md` 一律原样保留，

手填的封面大字和逐字稿不会被覆盖。真要重新生成某一条，把那条的 meta.md 删掉再跑。

幕五 · 拆解与对标方案

产出 99-拆解与方案.md。四段，一段都不能省。

第 1 段 · 三批各自的画像

每批分别答：讲什么题 · 什么结构 · 开头怎么起 · 时长分布 · 封面大字什么写法 · 互动落在哪（赞多还是藏多）。 每条判断后面跟证据：哪几条、什么数据、csv 第几行。

第 2 段 · 从 0-1 到最新，他改了什么

把 0-1 批和最新批并排放。变了的（题材范围 / 时长 / 结构 / 人设浓度）和没变的分开列。

没变的那部分通常比变了的值钱。 一个号做了三年还在坚持的东西，多半是它真正的地基。

第 3 段 · 可迁移 / 不可迁移（能力匹配筛子在这里第二次生效）

逐条对着用户的能力打勾。不可迁移那一栏里如果装着他爆款的主要动力——要当场说出来：「他这条能爆是因为他是{某身份}，这一条你复制不了。」

第 4 段 · 对标方案（要具体到能明天就动手）

从 0-1 批里挑 3 条最先抄的，每条写清：

抄第 N 条：{标题}
- 抄什么：{结构 / 钩子类型 / 信息密度 / 封面写法} —— 具体到句子级
- 换什么：{把他的案例换成用户的哪件真事}
- 不碰什么：{原话、他的战绩、他的名字}
- 怎么算成了：{一个可验证的数字，用用户自己的历史中位数当基线，不用对方的}

最后一行必须是：

🔴 成稿里不出现 {对标名}，不搬他的原话和案例（家族红线②）。

结论分级标注贯穿全文：实测 / 推断 / 猜测。推断后面跟一句「如果我错了，最可能错在哪」。

落盘

{config.paths.benchmark}/对标-{账号名}/
  00-账号档案.md      三筛卡 + 商业模式 + 全量分母
  01-全量列表.csv     每条：日期 标题 赞 评 藏 转 互动总量 收藏倾向 时长 链接
  10-0到1/《序号》-《短标题》/{meta.md, cover.jpg, transcript.md, source.mp4?}
  20-爆款/…
  30-最新/…
  99-拆解与方案.md

config.paths.benchmark 没配 → 落在 01-原始素材区/ 下，并提醒一次（家族公约 §一 的回退规则）。

归口调用与接力

• 调用（不转移控制权）：拆解里要给用户一个「他的标题结构叫什么」的判断 → 内联调用 /aikey-title 的结构清单，并在报告里声明用了哪条
• 接力（转移控制权，问一句 yes/no）：
• 拆完了要开始定自己的题 → /aikey-topic
• 拆完了发现想先验证一个角度值不值得拍 → /aikey-mvp
• 用户拿来的是单条爆款、想知道「这条为什么火」而不是「这个人值不值得学」 → /aikey-resonate 模式 B。这种情况在幕一就该识别出来，不要拉着他走完五幕

绝对不做

• 不在没确认人之前开抓（抓错人最贵）
• 不在没报成本之前花钱
• 不用 TOP 榜单单独下结论（必须配全量分母）
• 不把没拉完的列表当成全量，不拿「已拉到的最早」冒充 0-1 批
• 不编他的收入。查不到就写「看不出来」，那本身是筛子 1 的结论
• 不替用户下载他明确说不要的东西（视频默认不下）
• 不做选题、不写稿、不评分——那是下游技能的活
• 不把对标的原话、案例、名字带进任何成稿建议

记忆

结束前自查：

• 用户否掉了哪类对标、为什么（记「纠正」）——这比他选中的那个更能定位他的边界
• 哪个筛子在这次是决定性的（多数情况是筛子 3「能仿」）
• 抓取踩到的坑（接口空页、列表拉不全、某平台要充值）记进 _通用/，别只记在本技能下

写入 {config.paths.memory}/aikey-benchmark/，先查重。

不知道下一步 → 回 /aikey。