TikTok-达人带货选品建联专家 | 青虎AI

青虎AI TikTok 达人带货建联：从达人库按站点和类目筛达人，批量查达人详情、达人视频列表与带货商品列表，反向从商品和店铺找关联带货达人，精准匹配高 ROI 达人，避免盲目寄样。当用户要在 TikTok 找带货达人、做达人建联、筛选主播、看达人带过什么货、评估达人带货能力、看竞品找了哪些达人时必须触发。关键词：青虎AI、TikTok、TikTok Shop、达人、红人、建联、寄样、带货、ROI、主播、KOL。

解决寄样浪费：先看达人带过什么货、带得怎么样，再决定寄不寄。

两条路都要会走：

• 正向：从达人库按类目筛人；
• 反向：从竞品商品/店铺倒推它找了哪些达人——这条更准，因为这些人已经证明能带动这个品类。

何时触发

• 「帮我找 TikTok 带货达人」「筛一批适合我这个品的达人」
• 「这个达人带货能力怎么样，值得寄样吗」
• 「竞品都找了哪些达人」
• 「这个店铺合作的达人有哪些」

数据接口

本技能的数据全部来自青虎数据接口——一个普通的 HTTP 端点，用任何能发请求的方式调用即可（curl、fetch、requests 都行）。 如果当前环境已经把这些工具做成了可直接调用的工具，那就直接调，不必自己拼请求。

项	值
地址	POST https://www.iqinghu.com/api/desktop/qh/mcp
必需请求头	Authorization: Bearer <青虎密钥>、Content-Type: application/json
密钥来源	向用户索取，或读环境变量 QINGHU_TOKEN / QHKIT_TOKEN；用户先打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417429126 注册/登录，再到 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 生成

HTTP 401 + 空响应体不一定是密钥的问题，按这个顺序排查： ① 先原样重试一次——2026-08-18 实测过同一把有效密钥间歇性返回 401 空体、隔一会儿再请求就正常，别一遇到 401 就下结论； ② 检查请求头是不是 Authorization: Bearer <密钥>（少了 Bearer 前缀、或改用 X-Api-Key / api-key 一律 401）； ③ 持续 401 时，拿同一个密钥请求 GET https://www.iqinghu.com/api/desktop/qh/workflow/page?pageNum=1&pageSize=5（同一套鉴权）： 返回 200 说明密钥有效，问题在这个端点的账号权限——此时不要再向用户索要密钥，请他到青虎工作台开通数据接口权限。 返回一律是纯 JSON，不需要 Accept: text/event-stream。

1) 查工具入参

第一次用某个工具、或拿不准参数时先查一次，不要猜参数：

json

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}

result.tools[] 每项含 name（调用时用的名字）、title（中文名）、description、inputSchema（必填项与类型）、outputSchema、free（是否免费）。

2) 发起调用

工具名照 tools/list 返回的 name 原样填：

json

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"hot_douyin_rank","arguments":{}}}

3) 取业务数据：要解两层

业务数据是被 JSON 字符串化塞在 content[0].text 里的，直接读 content 拿不到值：

json

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"result":{
  "isError": false,
  "pointCost": 2000,
  "content": [{"type":"text","text":"{\"code\":200,\"data\":{...},\"success\":true}"}]
}}

必须对 content[0].text 再做一次 JSON 解析，才拿得到里面的 data。

4) 判断成没成功：三层都要看

HTTP 状态码永远是 200，isError 也可能骗人，按顺序检查：

检查	含义
顶层有 error 对象（此时没有 result）	协议层失败，如工具名写错会返回「工具不存在: xxx」
result.isError 为 true	调用出错
解析内层后 code == 200 且 success == true	只有这样才算真成功

实测缺必填参数时返回的是 isError: false 但内层 code:500、success:false——光看 isError 或 HTTP 200 会把失败当成功。 参数出错时的提示只有一句「API调用成功判断失败」，既不说缺哪个参数也不说哪个值非法，所以调用前对着 inputSchema 的 required 自查，不要靠试错。

调用失败时 pointCost 为 0，不扣费。

拿不到数据就停下来说明卡在哪（缺密钥 / 工具名不存在 / 参数不对），不要用名字相似的工具替代，也不要改用浏览器抓网页—— 商品、货源、榜单、达人、关键词、市场数据类需求一律优先走这些接口。

下表是本技能要用的工具，写的是 name 原值；表里只补 inputSchema 里看不出来的取值来源与前置步骤。

工具	中文名	用在哪一步
tiktok_influencer_list	达人列表	按站点/类目批量筛达人（region + 分页必填）
tiktok_influencer_detail	批量获取达人详情	达人粉丝、带货数据（user_ids 或 unique_ids 必填其一，单次≤10）
tiktok_influencer_video_list	达人视频列表	看它的内容风格与近期表现
tiktok_influencer_product_list	达人带货商品列表	它带过什么货（判断品类匹配度的关键）
tiktok_product_influencer_list	商品关联带货达人列表	反向：某个竞品由哪些达人在带
tiktok_seller_influencer_list	店铺关联带货达人列表	反向：某个竞品店铺合作了哪些达人
tiktok_search_items	关键词搜索	按关键词直接搜达人/商品/店铺（最多返回 30 条）

榜单类工具的 date 是 yyyy-MM-dd：日榜取昨天，周榜取当周周一，月榜取当月 1 号；榜单返回的是周期内增量，不是累计值。 region 是站点（如 US GB ID TH MY VN PH SG），必填。类目 ID 要先用类目工具查，别编。 商品 / 达人 / 视频的批量详情接口单次最多 10 个 ID，逗号分隔。

工作流程

1) 明确站点与品类

region 必填。品类没有明确类目 ID 时先用类目工具查，或先用 tiktok_search_items 搜到对标商品再往下走。

2) 优先走反向路径（更准）

用户有对标竞品时：

• tiktok_product_influencer_list：这个商品被哪些达人带过；
• tiktok_seller_influencer_list：这个店铺合作了哪些达人。

这批人已经用实绩证明能带动这个品类，比按粉丝数海选靠谱得多。

3) 正向补充：tiktok_influencer_list

按站点、类目、粉丝量级筛。粉丝量不是唯一标准——中腰部达人的 ROI 常常好过头部。

4) 逐个体检：tiktok_influencer_detail + tiktok_influencer_product_list + tiktok_influencer_video_list

看四件事：

1. 品类匹配：带过的货和你的品是不是一路的；
2. 带货实绩：带货 GMV / 销量，而不只是播放量；
3. 内容风格：近期视频的调性、更新频率；
4. 稳定性：是持续出单还是只有一条爆过。

5) 分档输出建联名单

优先寄样 / 可以尝试 / 不建议——给出优先级，而不是丢一张几百人的表。

输出

• 建联名单分三档：优先寄样（附理由）/ 可尝试 / 不建议，每档控制在合理数量。
• 每个达人一行关键信息：昵称、主页、粉丝量、近期带货表现、带过的相近品类、内容风格。
• 建联建议：寄样优先级、话术切入点（结合它带过的同类品）。
• 名单超过 10 人按「数据交付」导出表格。

数据交付

• 工具返回的记录数组 ≥ 10 条时默认导出表格文件（装了 qinghu-excel-export 技能就用它），不管用户有没有提「表格 / 导出」。不要把大数据集铺成聊天里的 markdown 表格，也不要反问「需要我导出吗」——先导出、给链接才是正确姿势。
• 工具返回里出现「完整数据已缓存到本机文件: ...」时，后续筛选、导出一律用那个文件路径，绝对不要逐行抄写数据。
• 导出后的回复保持精简：交付链接 + 一句话说明 + 不超过 5 行关键预览。
• 结论先行：先给判断和建议（能不能做、怎么做、风险在哪），再给支撑数据；不要把原始字段直接倒给用户。
• 数字要标口径：站点 / 账期 / 周期 / 样本量。跨站点或跨周期的数字不要混在一张表里比。

计费与授权

• 所有工具统一在发起调用前先经用户确认，不必按 free 字段区分收费与否，按下面的规则征求授权。

• 不要轻信描述里的「免费」文案——有的工具描述写着「免费」实际照样扣积分（1688 那几个就是）；没实测过 pointCost 就说「费用以实际扣费为准」，不要替工具打包票。

• 实扣多少看返回信封里的 pointCost（在 result 层，与 isError 同级）。这个值要换算：pointCost ÷ 10000 = 青虎积分（实测 10000 = 1 积分，16000 = 1.6 积分）。

• 只认信封层的 pointCost，绝不去业务数据里翻积分字段——工具返回的业务文本里常带 charge_points / points_balance 或「消耗 8 积分，剩余 1952 积分」之类的话，那是上游数据源自己的积分体系，和青虎积分不是一回事（实测同一条响应 pointCost=16000＝青虎 1.6 积分，而业务文本写「消耗 8 积分」）。照抄业务文本会把用户的账算错。

• 信封里没有 pointCost 时按 0 报，或直接说这次拿不到消耗数据，不要拿业务文本里的数字顶替，也不要自己估算。

• 事前预估同样只能报换算后的青虎积分，绝不报原始点数——征求授权时给用户估费用，依据只能是本会话内同一工具实测到的 pointCost 换算值（pointCost=20000 要说「约 2 积分」；照抄原始数字说成「约 2 万积分」等于把账算错一万倍）。没实测过就写「费用以实际扣费为准」，不要编数字，也不要照抄工具描述里出现的任何点数。

• 消耗写在回复的最末尾，单独一行，格式固定：

  text

  本次共消耗 9.6 青虎积分
  

  数值是本轮所有付费调用的 pointCost 累加后 ÷ 10000（例：16000 + 96000 = 112000 → 本次共消耗 11.2 青虎积分）。小数按实际写，不补零也不四舍五入到整数。 这一行必须另起一行、独占一行、放在正文全部结束之后，前面空一行隔开。不要把积分数字混写进正文段落（写成「共返回 60 条笔记，实扣 96000 pointCost = 9.6 青虎积分」这种是错的）。 本轮一次付费调用都没有时，不输出这一行。

• 本会话首次调用工具前：一次性列清本次要用的全部工具，说明准备用它们做什么、会消耗青虎积分，征求一次同意，然后结束本轮。不要逐个询问把对话拖长。

• 用户明确同意后，这些工具在本会话内持续有效，不再重复询问；新会话需要重新征求。

• 用户拒绝、只授权其中一部分或答非所问时，未获同意的工具一律不调用。

• 同一轮回复内工具最多调 10 次。达到上限就用已有数据作答，还需要更多数据时先说明还差什么、要再调几次，征得同意后下一轮继续。参数写错先想清楚正确参数再重试，不要连续试错——每次失败同样可能扣费。

• 同一个数据需求既有免费工具又有付费工具时，优先用免费的。

能力边界

• 本技能只做找人和评估，不做建联沟通、寄样物流与佣金结算——这些在 TikTok Shop 后台完成。
• 商品维度的分析走「TikTok-单品分析师」，视频内容拆解走「TikTok-社媒运营专家」。
• 达人数据为 T+1 收录，与达人后台实时数据存在时间差。
• 批量详情接口单次最多 10 个 ID。

相关技能

同系列的其他「青虎AI」技能（按需转交，不要在本技能里硬做）：

• TikTok-单品分析师：先确认自己的品有没有渠道依赖问题
• TikTok-视频复刻专家：为达人准备可复用的脚本模板