unified-comment-analysis

Multi-platform public opinion monitoring and operational insight dashboard

Overview

Activate this skill when the user provides a share link from Douyin, Xiaohongshu, Bilibili, or Kuaishou and needs to analyze comment sentiment, user profiles, conversion potential, or operational recommendations.

This skill calls the backend API through a 3-step asynchronous workflow (parse-link -> create-task -> get-task) to obtain comment sentiment analysis, user profiles, conversion potential assessment, and operational recommendations.

Invocation Mode

This skill uses comment-analysis-task asynchronous workflow, which includes the following three steps:

parse-link (POST /api/v1/comment-analysis/parse-link): Extract the platform type, content ID, and title from the share link
create-task (POST /api/v1/comment-analysis/tasks): Submit the public opinion analysis task and obtain the task ID
get-task (GET /api/v1/comment-analysis/tasks/:id): Poll the task status until completion (up to 60 retries, 2-second interval)

Parameters

See references/form-schema.md for the full parameter schema.

Parameter	Type	Required	Description
`link`	string	Yes	Share link, in URI format (Douyin/Xiaohongshu/Bilibili/Kuaishou)
`platform`	enum	No	Platform type, optional values:`douyin`(Douyin),`xhs`(Xiaohongshu),`bilibili`(Bilibili),`kuaishou`(Kuaishou). If not provided, it will be automatically identified from the link

Execution

At runtime, it is executed through scripts/run.py , and internally completes the 3-step asynchronous workflow automatically:

python3 scripts/run.py --params '{"link":"https://www.douyin.com/video/7381234567890123456"}'

Optionally specify the platform:

python3 scripts/run.py --params '{"link":"https://example.com/xxx","platform":"douyin"}'

3-step asynchronous workflow details

Step 1: parse-link

POST /api/v1/comment-analysis/parse-link
Content-Type: application/json

{
  "input": "<分享链接>",
  "platform": "<可选平台>"  // 若用户未指定则由系统自动识别
}

Response example:

{
  "success": true,
  "data": {
    "platform": "douyin",
    "contentId": "7381234567890123456",
    "contentTitle": "视频标题",
    "sourceUrl": "https://www.douyin.com/video/7381234567890123456"
  }
}

Step 2: create-task

POST /api/v1/comment-analysis/tasks
Content-Type: application/json

{
  "platform": "douyin",
  "contentId": "7381234567890123456",
  "contentTitle": "视频标题",
  "options": {
    "sourceUrl": "https://www.douyin.com/video/7381234567890123456"
  }
}

Response example:

{
  "success": true,
  "data": {
    "task": {
      "id": "task_abc123"
    }
  }
}

Step 3: get-task (polling)

GET /api/v1/comment-analysis/tasks/:id

Polling logic (built into scripts/run.py）：

Poll every 2 seconds
Up to 60 retries
Status is completed or failed to stop polling

Required environment variables:

Environment variable	Description
`AISKILLS_BASE_URL`	API base address (default:`https://ai-skills.ai`）
`AISKILLS_API_KEY`	API key (required)
`AISKILLS_TENANT_ID`	Tenant ID (default:`default`）

Output Format

The returned results are organized according to the conclusion -> evidence -> recommendation structure. For details, see references/output-format.md。

Core returned fields:

Field	Description
`sentiment`	Sentiment analysis: positive / negative / neutral
`sentimentRatio`	Sentiment proportions (proportion of positive/negative/neutral comments)
`userProfile`	User profile: age group, interest tags, geographic distribution
`conversionPotential`	Conversion potential score (0-100)
`engagementMetrics`	Interaction metrics: likes, comments, shares, favorites
`suggestions`	List of operational recommendations

Examples

Example 1: Douyin video comment analysis

Input:

Help me analyze the comments on this Douyin video:https://www.douyin.com/video/7381234567890123456

Output:

结论：该视频整体舆情偏正面（正面评论占比 68%），用户互动积极，但负面评论集中在视频后半段。

证据：
- 情感分析：正面 68%，中性 22%，负面 10%
- 评论峰值出现在视频 0-30 秒，正面情绪占比高达 75%
- 负面评论多在 2:15 处（涉及争议性话题）
- 转化潜力评分：78/100（中等偏高）

用户画像：
- 主要受众：18-25 岁女性（占比 62%）
- 高热词：#春季穿搭 #平价好物 #学生党
- 地域分布：广东（18%）、浙江（14%）、江苏（11%）

建议：
1. 视频后半段加入正向引导，降低负面情绪扩散风险
2. 结合"学生党平价好物"标签制作后续内容，延续热度
3. 在评论区置顶"学生党专属优惠"引导评论互动

Example 2: Xiaohongshu note public opinion analysis

Input:

This is the link to my Xiaohongshu note. I want to see how everyone is reacting:https://www.xiaohongshu.com/explore/67890abcdef

Output:

结论：该笔记整体反响良好，正面情绪占主导（正面评论占比 74%），收藏率较高，用户认可度高。

证据：
- 情感分析：正面 74%，中性 19%，负面 7%
- 收藏率 15.3%（高于同类笔记均值 8.2%）
- 评论区高热词：#干货 #种草 #已入手
- 互动率：点赞 2.3w，收藏 8,600，评论 1,200

用户画像：
- 主要受众：25-35 岁都市女性（占比 71%）
- 兴趣标签：护肤、美妆、生活方式
- 地域分布：上海（22%）、北京（18%）、成都（12%）

建议：
1. 趁热度发布笔记 Part2，延续"种草清单"系列
2. 在评论区置顶"粉丝专属折扣码"提升转化
3. 私信高互动用户建立 KOC 关系链

Example 3: Bilibili video comment insights

Input:

Help me check the comment response to this Bilibili video:https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD

Output:

结论：该视频用户反馈整体正面（正面评论占比 71%），弹幕活跃度高，社区氛围良好。

证据：
- 情感分析：正面 71%，中性 21%，负面 8%
- 弹幕密度：平均 120 条/分钟（同类均值 85 条）
- 评论峰值：视频 5:00-8:00（干货密集区）
- 转化潜力评分：82/100（高）

用户画像：
- 主要受众：18-30 岁男性（占比 65%）
- 高热词：#硬核 #干货 #涨知识 #三连
- 互动特点：投币率 12%，三连率 18%

建议：
1. 内容系列化：拆分为"入门篇/进阶篇/实战篇"
2. 视频中植入相关课程/工具推荐，引导转化
3. 建立粉丝群维护高质量用户关系

Example 4: Kuaishou livestream short video public opinion

Input:

This is the link to my Kuaishou video. Help me analyze the comments:https://www.kuaishou.com/video/3x4c7e9f2g1h

Output:

结论：该视频评论以正面为主（正面占比 62%），但负面反馈需关注，互动率整体中等。

证据：
- 情感分析：正面 62%，中性 24%，负面 14%
- 负面评论集中在"价格偏高"和"物流速度"方面
- 转化潜力评分：65/100（有提升空间）

用户画像：
- 主要受众：25-45 岁下沉市场用户（占比 78%）
- 价格敏感度：高
- 地域分布：山东（19%）、河南（17%）、河北（15%）

建议：
1. 针对负面反馈（价格/物流）在评论区公开回应，展示服务态度
2. 推出限时优惠券或满减活动，提升下单转化率
3. 与粉丝建立更紧密互动（如直播连麦、粉丝见面会）

About this skill

Overview

Invocation Mode

Parameters

Execution

3-step asynchronous workflow details

Step 1: parse-link

Step 2: create-task

Step 3: get-task (polling)

Output Format

Examples

Example 1: Douyin video comment analysis

Example 2: Xiaohongshu note public opinion analysis

Example 3: Bilibili video comment insights

Example 4: Kuaishou livestream short video public opinion