weibo-creator

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微博创作者数据工具。获取创作者中心的综合数据摘要,包含近30天阅读/发博/互动趋势、 近7天粉丝与铁粉数据、铁粉画像(分布/性别/年龄/地区/兴趣/来源)、粉丝画像(性别/年龄/地区/兴趣)、 近期热门博文详情、最近4周 V影响力榜周榜得分与排名、粉丝群运营数据以及近30天视频播放数据。 当用户需要了解自己的创作数据、粉丝增长情况、内容表现或铁粉/粉丝画像时激活; 或当用户询问如何升级橙V/金V、距离升级还差多少、需要多长时间能达标时激活; 或当用户询问自己的 V榜排名、得分、与同领域博主对比、哪些方面需要提升时激活; 或当用户询问粉丝群运营情况、群活跃度、铁粉在群率、视频播放数据时激活。

wecode-ai By wecode-ai schedule Updated 6/5/2026

name: weibo-creator description: | 微博创作者数据工具。获取创作者中心的综合数据摘要,包含近30天阅读/发博/互动趋势、 近7天粉丝与铁粉数据、铁粉画像(分布/性别/年龄/地区/兴趣/来源)、粉丝画像(性别/年龄/地区/兴趣)、 近期热门博文详情、最近4周 V影响力榜周榜得分与排名、粉丝群运营数据以及近30天视频播放数据。 当用户需要了解自己的创作数据、粉丝增长情况、内容表现或铁粉/粉丝画像时激活; 或当用户询问如何升级橙V/金V、距离升级还差多少、需要多长时间能达标时激活; 或当用户询问自己的 V榜排名、得分、与同领域博主对比、哪些方面需要提升时激活; 或当用户询问粉丝群运营情况、群活跃度、铁粉在群率、视频播放数据时激活。 metadata: version: "1.0.5"

微博创作者数据工具

本技能通过脚本 scripts/weibo-creator.js 调用创作者中心接口,一次性获取多维度创作数据摘要;并内置金橙V升级分析能力,可根据数据自动计算达标差距与策略规划。

脚本调用方式

node scripts/weibo-creator.js summary --token=<token>

参数说明

参数 必填 说明
--token 微博 API 访问令牌,通过 weibo_token 工具获取

返回数据结构

接口路径:GET /open/creator/summary

返回的 data 字段为 CreatorSummary 对象,包含以下维度:

0. 用户基本信息

data.uid — 用户 uid

data.userLevel — 用户认证等级

字段 类型 说明
userLevel string 用户认证等级(如 "金V"、"橙V"、"蓝V"、"黄V"、"普通用户" 等)

userLevel 反映博主当前的认证身份,在金橙V升级分析中可直接用于判断当前状态,无需从其他数据推断。


1. 近30天阅读数据

data.readTrend30Days — 每日阅读趋势(数组,T-1 至 T-30,共30条)

字段 类型 说明
date string 日期(格式:yyyy-MM-dd)
totalReadCount number 当日总排水阅读数

data.readSourceSummary30Days — 近30日分场景阅读汇总

字段 类型 说明
followReadCount number 关注流阅读数(私域流量)
followReadRate string 关注流阅读占比(%,如 "55.8")
profileReadCount number 个人主页阅读数(私域流量)
profileReadRate string 个人主页阅读占比(%)
searchReadCount number 搜索阅读数(公域流量)
searchReadRate string 搜索阅读占比(%)
hotReadCount number 推荐阅读数(公域流量)
hotReadRate string 推荐阅读占比(%)
othersReadCount number 其他阅读数
othersReadRate string 其他阅读占比(%)

关注流 + 个人主页 = 私域流量;搜索 + 推荐 = 公域流量。


2. 近30天发博活跃数据

data.postTrend30Days — 每日发博趋势(数组,T-1 至 T-30,共30条)

字段 类型 说明
date string 日期(格式:yyyy-MM-dd)
statusCount number 当日发博数

3. 近30天互动数据

data.interactTrend30Days — 每日互动趋势(数组,T-1 至 T-30,共30条)

字段 类型 说明
date string 日期(格式:yyyy-MM-dd)
repostCount number 当日收到的转发数
commentCount number 当日收到的评论数
likeCount number 当日收到的点赞数

4. 近7天粉丝&铁粉数据

data.fanTrend7Days — 每日粉丝&铁粉趋势(数组,T-1 至 T-7,共7条)

字段 类型 说明
date string 日期(格式:yyyy-MM-dd)
fansTotal number 当日粉丝总数(仅昨日有值,其余可能为 null)
newFansCount number 当日新增粉丝数
bigFanTotal number 当日铁粉总数
newBigFanCount number 当日新增铁粉数

5. 铁粉画像数据

data.bigFanPortrait — 铁粉画像(截止昨日 T-1 的当前值)

字段 类型 说明
pyramid object 铁粉分布:key 为 "钻粉"/"金粉"/"铁粉",value 为百分比字符串(如 "2.1")
gender object 性别分布:key 为 "男性"/"女性",value 为百分比字符串
age object 年龄分布:key 为 "小于18"/"18-24"/"25-34"/"35-44"/"大于44",value 为百分比字符串
province object 地区分布 TOP5:key 为省份名,value 为百分比字符串
tags object 兴趣分布 TOP5:key 为兴趣标签,value 为百分比字符串
source object 来源场景 TOP5:key 为来源名称,value 为百分比字符串

6. 近期热门博文数据

data.topBlogs — 热门博文列表(最多5条)

字段 类型 说明
mid string 博文 mid
weiboText string 博文正文(截断预览)
createTimeText string 发博日期(格式:yyyy-MM-dd)
hasVid number 是否含视频(0=否 / 1=是)
readTotal number 单条博文阅读总数
readFans number 单条博文粉丝阅读数
readNonfans number 单条博文非粉丝阅读数
repostTotal number 单条博文转发总数
commentTotal number 单条博文评论总数
likeTotal number 单条博文赞总数
interactTotal number 单条博文互动总数(= 转发 + 评论 + 点赞)

7. V榜周榜数据

data.rankDetails — KOL 周度排名评分列表(数组,最近4次周榜,最多4条)

每条记录对应一个自然周的榜单数据:

字段 类型 说明
dt string 数据日期(格式:yyyyMMdd,如 "20260427")
fieldId number 领域 ID
fieldName string 领域名称(如 "科技")
period string 周期描述(如 "2026年第18周")
scorePeriod string 评分周期(如 "04/27-05/03")
rank string 本周排名
totalScore string 综合总分
details array 各维度评分明细(共9项,见下表)

data.rankDetails[].details — 各维度评分明细(9项)

每项结构如下:

字段 类型 说明
name string 指标名称
score string 用户自己的得分
fullScore string 该项满分(无满分时为空字符串)
avgScore string 同领域同层级博主均值(无均值时为空字符串)

9项指标的层级结构如下:

传播影响力得分
  ├── 私域流量得分
  ├── 公域流量得分
  └── 内容效率得分
内容吸引力得分
  ├── 被互动得分
  └── 粉丝吸引力得分
主动活跃度得分
  └── 主动活跃得分

details 数组中共9项,按上述层级顺序排列,包含3个父级维度和6个子维度。


8. 粉丝群汇总数据

data.groupSummary — 粉丝群汇总数据

包含群成员活跃、互动、铁粉在群率、人数变化(近7天趋势)及成员构成分布(T-1)。

近7日趋势字段(每个字段均为数组,共7条,每条含 date(yyyyMMdd)和 num(指标值字符串)):

字段 说明
speakCountTrend 发言人数近7日趋势
openCountTrend 打开人数近7日趋势
avgSpeakTrend 人均发言条数近7日趋势
interactCountTrend 群成员互动量近7日趋势
readCountTrend 群成员阅读量近7日趋势
bigfanInRateTrend 铁粉在群率近7日趋势(%)
memberTotalTrend 群成员总数近7日趋势
joinCountTrend 进群人数近7日趋势
leaveCountTrend 退群人数近7日趋势

成员构成分布(T-1 当前值)

字段 类型 说明
coreFanRate string 铁粉百分比(%,如 "24.2")
loveFanRate string 真爱粉百分比(%,铁粉子分类)
otherBigFanRate string 其他铁粉百分比(%,铁粉子分类)
otherFanRate string 粉丝百分比(%)
nonFanRate string 非粉百分比(%)

9. 单个粉丝群活跃数据

data.groupDetails — 单个粉丝群活跃数据列表(数组,每个群一条)

T-1 当前值字段

字段 类型 说明
gid string 粉丝群 ID
name string 粉丝群名称
genderRate object 群内性别分布:key 为 "男"/"女",value 为百分比整数字符串(如 "56")
bigfanRate string 铁粉占比(T-1 日,%)
loveFanRate string 真爱粉占比(T-1 日,%)

近7日趋势字段(每个字段均为数组,共7条,每条含 date(yyyy-MM-dd)和 num(指标值字符串)):

字段 说明
memberCountTrend 单个群成员人数近7日趋势
openCountTrend 单个群打开人数近7日趋势
speakCountTrend 单个群发言人数近7日趋势
speakTimesTrend 单个群发言条数近7日趋势
joinCountTrend 单个群进群人数近7日趋势

10. 近30天视频播放数据

data.videoSummary — 视频播放汇总数据

字段 类型 说明
trendLast30Days array 近30天视频播放趋势(共30条,见下表)
last7Days object 近7天视频汇总数据(见下表)
yesterday object 昨日视频数据(含较前日增量,见下表)

trendLast30Days[] — 每日视频数据

字段 类型 说明
date string 日期(格式:yyyy-MM-dd)
uploadCount number 当日视频发布量
playCount number 当日视频播放量
playDuraCount number 当日视频播放时长(秒)
repostCount number 当日视频转发量
commentCount number 当日视频评论量
likeCount number 当日视频点赞量

last7Days — 近7天汇总(字段同 trendLast30Days[],无 date

yesterday — 昨日数据(含以下额外增量字段):

字段 类型 说明
uploadCountIncre number 发布量较前日增量
playCountIncre number 播放量较前日增量
playDuraCountIncre number 播放时长较前日增量(秒)
repostCountIncre number 转发量较前日增量
commentCountIncre number 评论量较前日增量
likeCountIncre number 点赞量较前日增量

11. 粉丝画像数据

data.fanPortrait — 粉丝画像(截止昨日 T-1 的当前值)

字段 类型 说明
gender object 粉丝性别分布:key 为 "男性"/"女性",value 为百分比字符串
age object 粉丝年龄分布:key 为 "小于18"/"18-24"/"25-34"/"35-44"/"大于44",value 为百分比字符串
province object 粉丝地区分布 TOP10:key 为省份名,value 为百分比字符串
tags object 粉丝兴趣分布:key 为兴趣标签,value 为百分比字符串
fansPotential string 昨日潜在粉丝量
fansPotentialIncre number 潜在粉丝较前日增量(可为负数)
fansTrans string 昨日粉丝转化量
fansTransIncre number 粉丝转化较前日增量(可为负数)
bigvList array 昨日新增大V关注列表(最多100个,见下表)

bigvList[] — 大V用户信息

字段 类型 说明
uid string 大V用户ID
screenName string 大V昵称
followersCountStr string 大V粉丝数(格式化字符串,如 "123.4万")
relation number 关注关系:0=互未关注 / 1=对方关注我 / 2=我关注对方 / 3=互关

使用示例

# 获取创作者数据摘要
node scripts/weibo-creator.js summary --token=<your_token>

# 查看帮助
node scripts/weibo-creator.js help

返回示例:

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "uid": 1234567890,
    "userLevel": "黄V",
    "readTrend30Days": [
      { "date": "2026-05-07", "totalReadCount": 12500 },
      { "date": "2026-05-06", "totalReadCount": 9800 }
    ],
    "readSourceSummary30Days": {
      "followReadCount": 45000,
      "followReadRate": "55.8",
      "profileReadCount": 8000,
      "profileReadRate": "9.9",
      "searchReadCount": 15000,
      "searchReadRate": "18.6",
      "hotReadCount": 10000,
      "hotReadRate": "12.4",
      "othersReadCount": 2700,
      "othersReadRate": "3.3"
    },
    "postTrend30Days": [
      { "date": "2026-05-07", "statusCount": 3 }
    ],
    "interactTrend30Days": [
      { "date": "2026-05-07", "repostCount": 12, "commentCount": 45, "likeCount": 230 }
    ],
    "fanTrend7Days": [
      { "date": "2026-05-07", "fansTotal": 50000, "newFansCount": 120, "bigFanTotal": 3200, "newBigFanCount": 15 }
    ],
    "bigFanPortrait": {
      "pyramid": { "钻粉": "2.1", "金粉": "18.5", "铁粉": "79.4" },
      "gender": { "男性": "42.3", "女性": "57.7" },
      "age": { "小于18": "5.2", "18-24": "28.6", "25-34": "41.3", "35-44": "18.9", "大于44": "6.0" },
      "province": { "广东": "15.2", "北京": "12.8", "上海": "10.5", "浙江": "8.3", "江苏": "7.1" },
      "tags": { "科技": "32.1", "娱乐": "25.4", "体育": "18.7", "美食": "14.2", "旅行": "9.6" },
      "source": { "推荐流": "45.3", "搜索": "22.1", "关注流": "18.6", "个人主页": "9.4", "其他": "4.6" }
    },
    "topBlogs": [
      {
        "mid": "5127468523698745",
        "weiboText": "今天分享一个有趣的技术话题...",
        "createTimeText": "2026-05-06",
        "hasVid": 0,
        "readTotal": 85000,
        "readFans": 32000,
        "readNonfans": 53000,
        "repostTotal": 320,
        "commentTotal": 580,
        "likeTotal": 2100,
        "interactTotal": 3000
      }
    ],
    "rankDetails": [
      {
        "dt": "20260427",
        "fieldId": 10,
        "fieldName": "科技",
        "period": "2026年第18周",
        "scorePeriod": "04/27-05/03",
        "rank": "128",
        "totalScore": "76.5",
        "details": [
          { "name": "传播影响力得分", "score": "32.1", "fullScore": "40", "avgScore": "28.6" },
          { "name": "私域流量得分",   "score": "12.4", "fullScore": "",   "avgScore": "11.2" },
          { "name": "公域流量得分",   "score": "10.8", "fullScore": "",   "avgScore": "9.5"  },
          { "name": "内容效率得分",   "score": "8.9",  "fullScore": "",   "avgScore": "7.9"  },
          { "name": "内容吸引力得分", "score": "28.4", "fullScore": "35", "avgScore": "24.1" },
          { "name": "被互动得分",     "score": "16.2", "fullScore": "",   "avgScore": "13.8" },
          { "name": "粉丝吸引力得分", "score": "12.2", "fullScore": "",   "avgScore": "10.3" },
          { "name": "主动活跃度得分", "score": "16.0", "fullScore": "25", "avgScore": "14.5" },
          { "name": "主动活跃得分",   "score": "16.0", "fullScore": "",   "avgScore": "14.5" }
        ]
      }
    ]
  }
}

注意事项

  1. 需要有效的 token,可通过 weibo_token 工具获取
  2. 阅读数据为"排水阅读"(去除刷量等异常流量后的真实阅读数)
  3. fansTotal 字段仅昨日(T-1)有值,其余日期可能为 null
  4. 铁粉画像数据为截止昨日的当前值,非趋势数据
  5. topBlogs 最多返回5条近期热门博文
  6. rankDetails 返回最近4次周榜数据;若用户尚未上榜或数据不足,可能少于4条
  7. detailsfullScoreavgScore 为空字符串时表示该项无满分/均值数据
  8. groupSummarygroupDetails 仅在用户开通粉丝群功能后有数据;未开通时可能为 null
  9. videoSummary 仅在用户有视频发布记录时有数据;无视频时可能为 null
  10. fanPortrait 为截止昨日的当前值,非趋势数据;bigvList 最多返回100个大V

数据分析能力

本技能在基础数据之上,提供以下加工数据和分析能力。当用户询问创作数据分析、金橙V升级、V榜排名、粉丝群运营等问题时,综合运用以下能力输出分析报告。


一、加工数据

以下数据由基础数据计算得出,可在分析报告中直接使用:

互动效率数据

加工数据 计算方式 数据来源
日互动总数 当日转发数 + 评论数 + 点赞数 interactTrend30Days 各日
日千阅互动数 日互动总数 ÷ 日总排水阅读数 × 1000 interactTrend30Days + readTrend30Days
单条博文互动总数 转发总数 + 评论总数 + 赞总数 topBlogs[].repostTotal + commentTotal + likeTotal
单条博文千阅互动数 单条博文互动总数 ÷ 单条博文阅读总数 × 1000 topBlogs[]

千阅互动数(每千次阅读带来的互动数)是衡量内容质量的核心指标,数值越高说明内容越能引发读者互动。

博文排行数据

topBlogs 中按不同维度排序,找出 TOP5 博文:

排行类型 排序依据 说明
高阅读量博文 readTotal 降序 近期阅读量最高的博文
高互动量博文 单条博文互动总数降序 近期互动量最高的博文
高千阅互动博文 单条博文千阅互动数降序 近期内容质量最高的博文

增长速率数据

加工数据 计算方式 数据来源
近30天条均阅读量 近30天总阅读量 ÷ 近30天发博总数 readTrend30Days + postTrend30Days
日均新增铁粉数 近7天 newBigFanCount 求和 ÷ 7 fanTrend7Days
日均新增粉丝数 近7天 newFansCount 求和 ÷ 7 fanTrend7Days
近30天阅读量趋势 对比前15天与后15天均值,判断上升/下降/平稳 readTrend30Days

二、金橙V 升级分析

升级标准详见:金橙V 升级标准

若用户询问金V/橙V升级相关问题,请按以下步骤进行分析:

升级标准速查

等级 条件
橙V 已认证黄V + 铁粉数 ≥ 100 + 近30天排水阅读量 ≥ 30 万
金V 已认证黄V + 粉丝量 ≥ 1 万 + 铁粉数 ≥ 1000 + 近30天排水阅读量 ≥ 1000 万

分析步骤

第一步:判断当前状态

根据 userLevel 字段直接判断当前认证等级:

  • 已是黄V,尚未达到橙VuserLevel 为 "黄V",且铁粉数 < 100 或近30天排水阅读量 < 30 万
  • 已是橙V,尚未达到金VuserLevel 为 "橙V",且粉丝量 < 1 万 或 铁粉数 < 1000 或 近30天排水阅读量 < 1000 万
  • 已是金VuserLevel 为 "金V"

第二步:计算各项达标差距

指标 数据来源 计算方式
近30天排水阅读量 readTrend30Days 所有 totalReadCount 求和 目标值 − 当前值
铁粉数 fanTrend7Days 最新一条的 bigFanTotal 目标值 − 当前值
粉丝量 fanTrend7Days 最新一条的 fansTotal 目标值 − 当前值

第三步:预估达标时间

距离达标天数 = 差距值 ÷ 日均增长量
  • 阅读量:差距 ÷ (条均阅读量 × 日均发博数)
  • 铁粉数:差距 ÷ 日均新增铁粉数
  • 粉丝量:差距 ÷ 日均新增粉丝数

若日均增长量为 0 或负数,则说明当前趋势下无法自然达标,需要提升内容质量或发博频率。

第四步:输出分析报告

报告包含:当前状态、各项达标情况(✅/❌ + 差距数值)、增长速率、预估达标时间、提升建议。

示例输出

📊 金橙V 升级分析报告

当前状态:已认证黄V,尚未达到橙V

各项指标达标情况(橙V标准):
  ✅ 已认证黄V
  ❌ 铁粉数:当前 68,目标 100,还差 32(日均新增 2.1,预计约 16 天达标)
  ❌ 近30天排水阅读量:当前 18.5 万,目标 30 万,还差 11.5 万
       近30天共发博 24 条,条均阅读量约 7708
       按当前条均阅读量,每天需发 2 条博文,约 8 天可达标

增长趋势:
  近30天阅读量:整体呈上升趋势(后15天均值高于前15天 23%)
  近7天铁粉增长:日均新增 2.1 铁粉

建议:
  - 保持每天 2 条以上的发博频率,重点提升单条阅读量
  - 多发互动性强的内容,加速铁粉积累

三、V榜数据分析

若用户询问 V榜排名、得分、与同领域博主对比等问题,请按以下步骤进行分析:

分析步骤

第一步:整理最近4周榜单数据

rankDetails 中按 dt 升序排列(最旧 → 最新),对每周提取综合总分、排名、9项明细得分及均值。

第二步:分析总分与排名趋势

判断维度 方法
总分趋势 对比首周与末周总分,判断上升/下降/平稳
排名趋势 对比首周与末周排名(数字越小越靠前),判断进步/退步/稳定
波动情况 观察中间两周是否有明显波动

第三步:分析9项明细数据

将用户得分(score)与同领域同层级均值(avgScore)对比:

avgScore 为空字符串、缺失或无法解析为有效数值,则跳过横向对比,仅分析该项近4周的变化趋势,并在报告中注明"同领域均值缺失,无法进行横向对比"。

差距计算公式(avgScore 为有效正数时):

差距 = |用户得分 - avgScore| ÷ avgScore
  • 领先:用户得分 > avgScore,且差距 ≥ 10%
  • 持平:差距 < 10%
  • 落后:用户得分 < avgScore,且差距 ≥ 10%

同时对比最近4周该项得分变化趋势:

  • 进步:末周得分 > 首周得分
  • 退步:末周得分 < 首周得分
  • 稳定:末周得分 ≈ 首周得分(差距 < 5%)

第四步:输出分析报告

报告包含:总分与排名趋势、领先项(优势)、落后项(需加强)、进步项、退步项、提升建议。

示例输出

📊 V榜数据分析报告(科技领域)

最近4周总分与排名:
  第15周(04/06-04/12):总分 71.2,排名 #156
  第16周(04/13-04/19):总分 73.8,排名 #142
  第17周(04/20-04/26):总分 75.1,排名 #135
  第18周(04/27-05/03):总分 76.5,排名 #128
  → 总分持续上升(+5.3分),排名稳步提升(进步28位)✅

各维度对比(第18周 vs 同领域均值):
  传播影响力:32.1 vs 均值 28.6 → 领先 12.2% ✅(近4周持续进步)
  内容吸引力:28.4 vs 均值 24.1 → 领先 17.8% ✅(近4周稳定)
  主动活跃度:16.0 vs 均值 14.5 → 领先 10.3% ✅

  子维度详情:
  ├ 私域流量:12.4 vs 均值 11.2 → 领先 10.7% ✅
  ├ 公域流量:10.8 vs 均值 9.5  → 领先 13.7% ✅(近4周进步最大)
  ├ 内容效率:8.9  vs 均值 7.9  → 领先 12.7% ✅
  ├ 被互动:  16.2 vs 均值 13.8 → 领先 17.4% ✅
  ├ 粉丝吸引:12.2 vs 均值 10.3 → 领先 18.4% ✅
  └ 主动活跃:16.0 vs 均值 14.5 → 领先 10.3% ✅
总结:
  - 各维度全面领先同领域均值,整体表现优秀
  - 公域流量得分近4周进步最为显著,建议继续保持
  - 主动活跃度满分25分,当前得分16.0,仍有较大提升空间,建议增加发博频率

四、粉丝群数据分析

若用户询问粉丝群运营情况、群活跃度、铁粉在群率等问题,请按以下步骤进行分析:

加工数据

加工数据 计算方式 数据来源
粉丝群发言人数占比 发言人数 ÷ 群成员总数 × 100% groupSummary.speakCountTrend + groupSummary.memberTotalTrend

发言人数占比越高,表明群越活跃,说明更多成员养成了在群内发言的习惯。

分析步骤

第一步:分析群成员总数趋势

groupSummary.memberTotalTrend 中按 date 升序排列(最旧 → 最新),对比首日与末日数值:

  • 增长:末日 > 首日,说明群成员在扩大
  • 下降:末日 < 首日,说明群成员在流失(结合 joinCountTrendleaveCountTrend 分析原因)
  • 平稳:差距 < 5%

第二步:分析群活跃度趋势

groupSummary.speakCountTrend 中分析发言人数近7日变化趋势,并计算每日发言人数占比(发言人数 ÷ 群成员总数):

  • 占比越高,群越活跃
  • 结合 openCountTrend(打开人数)分析:打开人数高但发言人数低,说明用户有阅读习惯但互动意愿不足

第三步:分析铁粉在群率

groupSummary.bigfanInRateTrend 中分析铁粉在群率近7日变化趋势:

  • 铁粉在群率越高,说明通过粉丝群运营铁粉越有效
  • 若铁粉在群率低,建议主动邀请铁粉加入粉丝群

第四步:分析各群详情(如有多个群)

groupDetails 中对比各群的 bigfanRate,以及 speakCountTrendmemberCountTrend 近7日趋势,找出最活跃的群和需要重点运营的群。

第五步:输出分析报告

报告包含:群成员总数趋势、群活跃度(发言人数及占比趋势)、铁粉在群率趋势、各群对比(如有多群)、运营建议。

示例输出

📊 粉丝群数据分析报告

群成员总数趋势(近7日):
  05/08: 1,250人 → 05/14: 1,312人(+62人,增长 5.0%)✅
  进群 85人,退群 23人,净增 62人

群活跃度(近7日):
  发言人数:日均 42人,占比约 3.3%
  打开人数:日均 186人,占比约 14.7%
  → 打开率较高,但发言率偏低,建议增加互动话题引导发言

铁粉在群率(近7日):
  05/08: 18.2% → 05/14: 21.5%(持续上升)✅
  → 铁粉在群率稳步提升,粉丝群运营效果良好

建议:
  - 定期在群内发起话题讨论,提升发言人数占比
  - 主动邀请铁粉加入粉丝群,进一步提升铁粉在群率
  - 关注退群原因,减少群成员流失

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