Maxhub Pipixia

皮皮虾（Pipixia）内容数据查询与轻量运营分析 skill，通过 MaxHub API 查询作品详情、统计、评论、首页流、搜索、热搜、话题和用户相关内容。适合内容研究、互动分析、热点追踪和素材筛选。包含 restricted 高风险能力 fetch_increase_post_view_count（增加浏览数/写操作），不属于纯只读 skill；agent 默认不得调用该能力，必须获得用户明确授权并提示平台 ToS 风险。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

XieWxx@xiewxx

Install

openclaw skills install @xiewxx/maxhub-pipixia

皮皮虾数据助手

1. 简介

皮皮虾数据查询工具，通过 MaxHub API 接入字节跳动旗下搞笑短视频与段子社区皮皮虾，覆盖帖子详情、统计、评论、Home Feed、短剧 Feed、综合搜索、热搜词、热搜榜、Hashtag、短链、用户资料、用户作品 / 粉丝 / 关注等核心能力。专注服务于段子创作、短视频选题、搞笑内容研究与用户画像场景，帮助用户快速采集皮皮虾爆款数据、识别热门话题与高互动达人。

2. 详细功能

帖子内容

通过帖子标识直查帖子详情，含标题、正文、视频、图片与作者归属
拉取帖子统计数据，覆盖播放、点赞、评论、转发等核心互动指标
拉取帖子评论列表，作为段子真实共鸣度与槽点的一手参考

Feed 流双链路

拉取综合首页推荐 Feed，聚合平台主推的搞笑短视频与图文段子
拉取短剧专区 Feed，单独定位短剧内容池并跟踪短剧赛道的爆款节奏
双链路可并行采集，互不干扰，适配「全站热门 + 垂类专区」的双视角分析

搜索与热搜

提供关键词综合搜索，按主题、品牌或人物聚合相关帖子内容
拉取热搜词列表，识别平台当前正在升温的关键词与流行梗
拉取热搜榜单与单个榜单的详情内容，定位结构化的官方热点排序
串联热搜词或榜单标题 → 搜索 → 帖子详情，复刻完整热点追溯链路

Hashtag 深挖

拉取话题详情，含话题简介、累计内容数与基础热度指标
按话题拉取相关帖子列表，并支持按热门或最新排序观察话题结构
串联话题 → 帖子 → 评论，输出某个话题的完整内容生态切片

短链工具

将原始内容 URL 转换为平台风格的分享短链，便于在外部场景中传播
输出可直接复制粘贴的分享文本，加速运营素材与对外引流的整理
与帖子详情查询配合，形成「站内采集 → 站外分享」的闭环工作流

用户画像

查询用户资料，覆盖昵称、头像、简介、粉丝量与基础认证信息
拉取用户作品列表，按时间线观察其内容产出节奏与代表作
拉取用户的粉丝与关注列表，用于受众构成与圈层互动分析

写入接口隔离

提供单一标记为写入操作的浏览量上报接口，与所有只读查询严格隔离
调用前强制要求用户对参数进行明确确认，杜绝误触发的副作用
对该接口约束更严格的失败重试规则，避免重复写入造成的异常增长

📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）

第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接、cookie 等参数都会通过 HTTPS 发送到 https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。

UGC 隐私：拉回的评论 / 弹幕 / 动态 / 私信 / 联系人等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。

凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key；禁止传入主力生产账号的 cookie 或 session 凭证。

合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / 平台 ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 MaxHub 控制台注册账号并获取 API Key。

配置 API Key

方案 1：OpenClaw 配置

将 MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

json

{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案 2：终端环境变量

bash

export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。

环境变量配置

环境变量	说明	是否必填	获取方式
`MAXHUB_API_KEY`	MaxHub 数据 API Key	是	MaxHub 控制台

4. 使用指南

🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）

此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。

1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）

步骤	何时读	加载文件	估算 token
① 永远先读	接到任何请求时	`SKILL.md` §0.1（不支持清单）+ §4（本节）	~1K
② 选择 recipe	用户语义清晰时	`references/recipes/_index.md`（仅索引）	~1.5K
③ 加载 recipe 详情	匹配到具体 recipe 时	`references/recipes/<domain>.md` 的对应段落	~500/段
④ 加载端点详情	自定义链路或参数不明时	`references/<domain>.md` 单文件	~3K
⑤ 路径白名单校验	调用前	`grep '<endpoint_id>' references/endpoints_whitelist.yaml`（禁止整体读）	~50 行
⑥ 跨端点字段路由	链式调用时	`references/param-mappings.md` § 字段流字典	~1K

2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）

加载 references/recipes/_index.md，扫 trigger_keywords 列
最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）

3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）

读 references/atoms/_index.md，按 chain_role 列定位起点（starter）和终点（terminal）
优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
字段流（上游 OUT → 下游 IN）由 param-mappings.md § 字段流字典 决定，禁止自行猜 json_path
链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe

4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）

端点 risk	必做自检	步骤数
`risk: low`	① 路径在 endpoints_whitelist.yaml	1 步
`risk: medium`	① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认	4 步
`risk: high`	4 步 + 显式向用户确认参数与意图	5 步
`risk: critical`（restricted）	6 步高风险确认流程（详见 §高风险能力清单）	6 步

旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点（占绝大多数）只校验路径即可。

5️⃣ 错误处理快速决策

现象	行动	重试
404 / 410	§3.1(A) 5 步防臆造自检 → 通过才 STOP；禁止自改路径段重试	0
400 / 422	§3.1(B) 6 步防参数臆造自检 → 通过才修参重试	≤1
401 / 402 / 403	STOP，告知用户去 https://www.aconfig.cn 处理	0
429	读 `Retry-After` 退避；无该头时指数退避+jitter	≤2
5xx	等 3 秒重试 → 仍失败走端点级"降级/替换"	1
HTTP 200 + `code != 0`	读 `message_zh` 报告用户；不重试（业务错误重试无用）	0

6️⃣ 输出契约（与用户对话时）

数据来源声明：每次输出明确告知数据来自 https://www.aconfig.cn 三方接口
缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟

核心约束（强制遵守）

规则	说明
🔒 只读优先	默认仅用于数据查询；`fetch_increase_post_view_count` 为写入接口，须用户明确确认参数后调用
🚫 禁止臆造路径	仅使用 `references/endpoints_whitelist.yaml` 中的端点，不得自行拼接、改版本号、加路径段
📋 数据流向第三方	所有请求发送至 `https://www.aconfig.cn`，请使用独立测试账号并定期轮换 API Key
🔑 凭证保护	不暴露 API Key、Cookie、Token 至日志或对话

基础使用（4 步完成调用）

Step 1 — 检查 API Key

bash

[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"

若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY。

Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference

按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：

用户目标	加载文件	覆盖范围
查帖子 / 评论 / Feed / 搜索 / Hashtag / 短链	`references/post.md`	帖子详情、统计、评论、Home Feed、短剧 Feed、搜索、热搜词、热搜榜、Hashtag、短链、view_count 写入（13 端点）
查用户 / 作品 / 粉丝 / 关注	`references/user.md`	用户资料、作品列表、粉丝、关注（4 端点）
跨端点参数查询 / 字段流追溯	`references/param-mappings.md`	全局红线 + 端点路由 + 字段流字典 + 错误处理总览
路径白名单硬校验	`references/endpoints_whitelist.yaml`	17 个端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
SKILL 版本检查与升级	`references/update.md`	SkillHub / ClawHub / GitHub 三通道更新

Step 3 — 构建最小调用计划

✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
✅ 写入端点（fetch_increase_post_view_count）调用前必须让用户确认参数
❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用

Step 4 — 执行并验证

调用前比对 endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认）
收到 404 → 必须先做防路径臆造自检（5 步）
收到 400 / 422 → 必须先做防参数臆造自检（6 步）
收到 业务 code != 0 → 读 message_zh 报告用户，不重试

高级使用

链式调用图谱（Chain Recipes）

用户场景	链路	字段流
Feed → 帖子详情 → 评论	`fetch_home_feed` → `fetch_post_detail` → `fetch_post_comment_list`	`cell_id` 复用
帖子 → 统计数据	`fetch_post_detail` → `fetch_post_statistics`	`cell_id` 复用
关键词 → 搜索 → 详情	`fetch_search` → `fetch_post_detail`	`keyword` → `cell_id`
热搜词 → 搜索 → 详情	`fetch_hot_search_words` → `fetch_search` → `fetch_post_detail`	热词 → `keyword` → `cell_id`
热搜榜 → 榜详情	`fetch_hot_search_board_list` → `fetch_hot_search_board_detail`	`block_type` 接力
Hashtag → 帖列表 → 详情	`fetch_hashtag_detail` → `fetch_hashtag_post_list` → `fetch_post_detail`	`hashtag_id` → `cell_id`
用户 → 作品 → 粉丝 / 关注	`fetch_user_info` → `fetch_user_post_list` + `fetch_user_follower_list` + `fetch_user_following_list`	`user_id` 复用
短剧专区 → 详情	`fetch_home_short_drama_feed` → `fetch_post_detail`	`cell_id` 接力

防臆造自检清单（强制前置步骤）

收到 404 时（A）：

路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
Method 比对 → 不等 STOP
参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时（B）：

参数名严格比对（cell_id / hashtag_id / user_id / keyword / block_type 不可混用）
必填项齐全
类型与格式严格匹配（pattern / enum）
传参方式正确（query vs body）
没有 IN 表外的臆造参数
全通过才按 message_zh 排查

写入端点最佳实践（仅适用 fetch_increase_post_view_count）

风险等级：risk: medium / write_operation: true
调用前：必须把 cell_id 与 cell_type 明确告知用户并获得确认
重试规则：5xx 失败重试 ≤ 1 次，避免重复增长 view_count 引起异常

SKILL 版本更新

触发条件	推荐操作
合法路径持续 404 / 410	`skillhub upgrade maxhub-pipixia`（国内）或 `clawhub upgrade maxhub-pipixia`（国际）
用户问"版本是多少"	当前版本 v3.7.2，访问 https://skillhub.cn/skills/maxhub-pipixia
多端点连续 410	`skillhub upgrade maxhub-pipixia --force`
401 / 402 / 403	不是版本问题，去 https://www.aconfig.cn 处理

常用命令速查表

场景	命令
查 API Key	`[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" \|\| echo "missing"`
查帖子详情	`curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/fetch_post_detail?cell_id=xxx"`
查 Home Feed	`curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/fetch_home_feed"`
查热搜榜列表	`curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/fetch_hot_search_board_list"`
查用户作品	`curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/fetch_user_post_list?user_id=xxx"`
检查 SKILL 更新	`skillhub info maxhub-pipixia` 或 `clawhub info maxhub-pipixia`

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看皮皮虾某个 cell_id 作品的详情」

Agent 执行步骤：

匹配 recipe：读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
加载 recipe 详情：读 references/recipes/<domain>.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
链式传递：上游响应的 json_path 字段（如 $.data.bvid）按 recipe 的 extract 列绑定为变量，传给下游端点
错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"

反例（agent 不要这么做）：

❌ 全文加载 endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文）
❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
❌ 链式调用时忽略 recipe 的 extract 列，自己猜 json_path

5. 使用场景

场景一：段子创作者寻找爆款选题

角色：搞笑内容创作者
需求：从皮皮虾 Home Feed 与热搜榜中识别近期爆款段子结构
使用方式：fetch_home_feed + fetch_hot_search_board_list 拉热门 → fetch_hot_search_board_detail 取榜内贴 → 链式调 fetch_post_detail + fetch_post_statistics 提取互动指标
预期收益：高效复用爆款叙事结构，提升单条作品互动率 2 倍以上

场景二：短视频团队挖掘选题与素材

角色：短视频内容运营
需求：从皮皮虾搜索 + Hashtag 中批量采集垂类素材
使用方式：fetch_hashtag_detail → fetch_hashtag_post_list（sort_type=hot）→ 批量取 cell_id → fetch_post_detail 提取标题 + 视频结构
预期收益：构建分类素材库，加速二创短视频生产流水线

场景三：用户画像分析师研究皮皮虾达人

角色：MCN 数据研究员
需求：分析皮皮虾达人的内容产出节奏与粉丝黏性
使用方式：fetch_user_info → fetch_user_post_list 拉作品 → fetch_user_follower_list 拉粉丝构成
预期收益：识别真实活跃达人，过滤刷量账号，输入达人合作决策

场景四：舆情研究员监测搞笑赛道热点

角色：内容生态研究员
需求：周期性监测皮皮虾热搜词与热搜榜，识别新兴梗与话题
使用方式：fetch_hot_search_words + fetch_hot_search_board_list 定时拉取 → 关键词进入 fetch_search → fetch_post_detail 验证内容形态
预期收益：搞笑赛道的趋势日报输出，输入内容选题与广告投放节奏

6. 项目架构

目录结构

text

maxhub-pipixia/
├── SKILL.md                            # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md                           # 英文项目说明
├── README_CN.md                        # 中文项目说明
├── _meta.json                          # 版本元信息（version: 3.7.2）
└── references/
    ├── endpoints_whitelist.yaml        # 17 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
    ├── param-mappings.md               # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理）
    ├── post.md                         # 帖子域：详情/统计/评论/Feed/搜索/Hashtag/短链/写入（13 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：资料/作品/粉丝/关注（4 端点）
    └── update.md                       # SKILL 更新机制（SkillHub / ClawHub / GitHub）

技术栈

组件	技术	说明
调用方式	`curl` + Bearer Token	HTTP GET 请求，参数通过 query string 传递
数据接口	MaxHub API	`https://www.aconfig.cn/api/v1/pipixia/app/*`，通过 `MAXHUB_API_KEY` 鉴权
路径校验	YAML 硬白名单	`endpoints_whitelist.yaml` 提供 17 端点的逐字符校验 + 4 步 Pre-call 协议
错误处理	决策表 + 自检清单	HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检（A/B 双轨）+ 写入端点重试规则
输出格式	JSON Standard MaxHub Response	`{code, message, message_zh, data, cache_url}`
更新通道	SkillHub / ClawHub / GitHub	国内 ⭐⭐⭐ SkillHub（腾讯云 CDN）/ 国际 ⭐⭐⭐ ClawHub / 降级 GitHub

API 覆盖范围

领域	端点数	Reference 文件
帖子（Post）	13	`post.md`
用户（User）	4	`user.md`
合计	17	—

关键设计理念

防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
写入端点隔离：fetch_increase_post_view_count 单独标记 + 强制确认 + 5xx ≤ 1 次重试，避免重复扣配额或异常增长
链式调用图谱：字段流字典（cell_id / hashtag_id / user_id / keyword / block_type）+ Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动
错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ 写入端点重试规则