用途：把公开社交数据转化为可解释、可追溯、可执行的研究结论，回答什么在增长、谁值得研究、内容为何表现异常、用户反复提出什么问题、哪些内容已饱和、机会在哪里。不预设垂类，AI、美妆、汽车、教育、健身、数码、游戏、餐饮、母婴、B2B、个人 IP 等均可作为输入。
主要能力：支持赛道与子赛道地图、趋势扫描、竞品与代表账号发现、账号审计、爆款拆解、评论需求挖掘、内容空白识别、跨平台比较、品牌产品研究、证据驱动选题与市场地图等模式，可组合使用。
使用方式：优先使用 TikHub 官方 MCP 或用户已提供的等价公开数据工具，不写死具体端点。核心流程为选择平台、初始化 MCP 会话、tools/list 动态获取工具目录与参数 schema、筛选工具、tools/call 执行、保存原始响应并标准化。提供脚本命令：python3 scripts/tikhub_mcp.py health、platforms、discover --platform douyin --query "search video keyword"、list-tools --platform xiaohongshu、call --platform youtube --tool TOOL_NAME --args '{"key":"value"}' --out raw.json。API Key 仅从环境变量读取：export TIKHUB_API_KEY="YOUR_API_KEY"，不得写入 Skill、报告、日志或 GitHub。批量前用 python3 scripts/estimate_cost.py --requests 100 估算请求量，先小样本验证再扩大。
适用场景：行业与品类研究、对标账号查找、近期热点与热词、账号内容表现分析、爆款原因拆解、评论区高频需求与购买顾虑挖掘、高需求低供给内容空白、同主题跨平台差异、带数据证据的选题生成。
限制：仅研究公开可访问数据，不绕过登录、权限、验证码或平台安全机制，不获取私密账号、私信或非公开个人数据，不做去匿名化，不推断个人敏感属性。跨平台不直接比较绝对播放量，需做平台内标准化。字段缺失保留 null，不编造。费用估算仅为规划值，实际以 endpoint 当前价格与账户账单为准。具体平台覆盖范围、价格与效果暂未提供。