Bilibili Trending

获取 B 站热门数据 → 自动调用子 Agent 分析 → 持久化储存 → 趋势预测

安全说明

• 仅调用公开 API：使用 B 站公开排行榜 API，不涉及登录、Cookie、用户信息
• 无个人信息：只获取热门视频数据，不采集任何用户身份信息
• 本地存储：数据保存在本地工作区，不上传到任何外部服务器
• 标准请求头：仅使用标准 User-Agent，无特殊权限
• 注意：频繁请求可能触发 API 限流（-352 错误），建议降低请求频率

环境要求

• Python 3.x
• requests 库
• OpenClaw 环境（用于自动调用子 Agent）

支持 21 个榜单

使用方式

以下命令在 skill 目录下执行（脚本会根据相对于工作区的位置自动创建所需目录）

抓取并分析单个榜单

cd skills/Bilibili-trending/scripts
python bilibili_all.py --rank \x3C榜单>

示例：

python bilibili_all.py --rank game    # 游戏榜
python bilibili_all.py --rank tv      # 电视剧榜
python bilibili_all.py --rank anime   # 番剧榜
python bilibili_all.py --rank all     # 全站榜

列出所有榜单

python bilibili_all.py --list

手动模式（不调用子 Agent）

python bilibili_all.py --rank game --manual

完整流程

Step 1: 抓取数据

脚本自动完成：

1. 调用 B 站 API 抓取数据
2. 处理数据（计算互动率、提取关键词）
3. 保存 JSON 到 {工作区}/json/output_{rank_type}.json
4. 更新趋势数据到 trend.json

Step 2: 自动分析

脚本自动 spawn 子 Agent，发送分析 prompt

Step 3: 保存报告

分析完成后，报告自动保存到：

{工作区}/memory/bilibili-analysis/{榜单名称}_{时间}.md

例如：游戏_2026-04-02-15-30-45.md

趋势分析命令

在 skills/Bilibili-trending/scripts 目录下执行

查看趋势

python bili_trend.py trend          # 全局趋势
python bili_trend.py trend game     # 单榜单趋势

生成周总结

python bili_trend.py weekly         # 全站周总结
python bili_trend.py weekly game    # 单榜单周总结

生成月总结

python bili_trend.py monthly        # 全站月总结
python bili_trend.py monthly game   # 单榜单月总结

非 OpenClaw 环境

如果没有 OpenClaw 环境：

• 脚本检测到无法导入 sessions_spawn
• 自动输出 prompt 供手动使用
• 用户可将 prompt 发送给子 Agent 手动分析

关键词提取逻辑

# 1. 正则提取 2-4 字中文
words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]{2,4}', title)

# 2. 统计词频
kw_counter = Counter(words)

# 3. 取 Top 5
top_keywords = [kw for kw, _ in kw_counter.most_common(5)]

输出文件

脚本会在工作区自动创建以下目录结构：

{工作区}/
├── json/                           # JSON 数据目录
│   └── output_{rank_type}.json      # 原始数据
└── memory/bilibili-analysis/        # 分析结果目录
    ├── trend.json                    # 趋势累计数据
    ├── 游戏_2026-04-02-15-30-45.md  # 分析报告
    ├── weekly-2026-W14.md           # 周总结
    └── monthly-2026-04.md          # 月总结

注意事项

• 频繁请求会触发 API 限流（-352 错误），建议降低请求频率或等待后重试
• 趋势数据需长期积累（建议 30+ 次）才能形成可靠预测
• 子 Agent 分析完成后报告自动保存