redbook-feedback-analyzer

小红书跑腿类帖子监控与用户反馈分析工具。多关键词搜索（美团跑腿/跑腿/帮买/帮送等），按发帖日期过滤，相关性筛选，深度分类（服务类型/情感/反馈类型），输出 Markdown 报告写入 KM 学城文档。当用户需要分析跑腿产品在小红书的用户口碑、定期舆情监控、竞品用户反馈时使用。触发词：小红书反馈分析、跑腿帖子监控...

小红书跑腿帖子监控工具

工作流

Step 1：抓取数据

node scripts/xhs_search_scraper.mjs \
  --keywords "美团跑腿,跑腿,跑腿帮忙,美团帮忙,美团帮送,跑腿帮送,帮买" \
  --days 3 \
  --limit 50 \
  --out ./output

输出：output/xhs_paotui_<昨天日期>.json

Step 2：分析并生成报告

python3 scripts/analyze_feedback.py output/xhs_paotui_<日期>.json --out ./output

输出：output/report_<日期>.md（同时打印到 stdout）

Step 3：写入 KM 文档

报告写入：https://km.sankuai.com/collabpage/2751219981
新结果放在文档最前面（用 CDP insertText 插入到文档顶部）

参数说明

参数	说明	默认值
--keywords	逗号分隔关键词	7个预设关键词
--days	往前几天（不含今天）	3
--limit	总帖子数上限	50
--out	输出目录	./output
--cdp	Chrome CDP URL	http://127.0.0.1:9222

分析维度

1. 服务类型：帮送/配送、帮买/代购、帮办/跑腿通用
2. 情感：正面、中立、负面
3. 反馈类型：价格问题、配送速度、骑手态度、客服、App体验、丢失损坏、好评、攻略、测评
4. 内容提炼：每篇摘要
5. 帖子链接：全量
6. 精选帖：3篇有产品价值的代表帖

依赖

• playwright（已在全局 node_modules）
• Python 3（系统内置）

定期运行

用 daxiang-scheduled-message skill 设置定时任务，每天早上跑前一天数据：

"每天早上9点帮我运行一次小红书跑腿帖子分析"