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name: apify-influencer-discovery description: 查找和评估品牌合作的网红，验证真实性，并跟踪 Instagram、Facebook、YouTube 和 TikTok 上的合作表现。 risk: unknown source: community

网红发现

使用 Apify Actors 跨多个平台发现和分析网红。

适用场景

• 你需要为外联、合作或活动策划发现创作者或网红。
• 任务是评估跨社交平台的真实性、互动率、细分领域契合度或受众信号。
• 你需要基于 Apify 的数据提取加上合适网红候选人的候选名单或摘要。

前提条件

（无需提前检查）

• 包含 APIFY_TOKEN 的 .env 文件
• Node.js 20.6+（支持原生 --env-file）
• mcpc CLI 工具：npm install -g @apify/mcpc

工作流

复制此检查清单并跟踪进度：

Task Progress:
- [ ] Step 1: Determine discovery source (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema via mcpc
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the discovery script
- [ ] Step 5: Summarize results

步骤 1：确定发现来源

根据用户需求选择合适的 Actor：

| 用户需求 | Actor ID | 最适合 | |-----------|----------|----------| | 网红资料 | apify/instagram-profile-scraper | 资料指标、简介、粉丝数 | | 按标签查找 | apify/instagram-hashtag-scraper | 使用特定标签发现网红 | | Reel 互动 | apify/instagram-reel-scraper | 分析 Reel 表现和互动 | | 按细分领域发现 | apify/instagram-search-scraper | 按关键词/细分领域搜索网红 | | 品牌提及 | apify/instagram-tagged-scraper | 追踪谁标记了品牌/产品 | | 综合数据 | apify/instagram-scraper | 完整资料、帖子、评论分析 | | 基于 API 的发现 | apify/instagram-api-scraper | 快速基于 API 的数据提取 | | 互动分析 | apify/export-instagram-comments-posts | 导出评论用于情感分析 | | Facebook 内容 | apify/facebook-posts-scraper | 分析 Facebook 帖子表现 | | 微型网红 | apify/facebook-groups-scraper | 在细分群组中查找网红 | | 有影响力的页面 | apify/facebook-search-scraper | 搜索有影响力的页面 | | YouTube 创作者 | streamers/youtube-channel-scraper | 频道指标和订阅者数据 | | TikTok 网红 | clockworks/tiktok-scraper | 综合 TikTok 数据提取 | | TikTok（免费） | clockworks/free-tiktok-scraper | 免费 TikTok 数据提取器 | | 直播主播 | clockworks/tiktok-live-scraper | 发现直播网红 |

步骤 2：获取 Actor Schema

使用 mcpc 动态获取 Actor 的输入 schema 和详情：

export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"

将 ACTOR_ID 替换为选定的 Actor（如 apify/instagram-profile-scraper）。

返回内容：

• Actor 描述和 README
• 必需和可选输入参数
• 输出字段（如可用）

步骤 3：询问用户偏好

运行前询问：

1. 输出格式：
   • 快速回答 - 在聊天中显示前几个结果（不保存文件）
   • CSV - 包含所有字段的完整导出
   • JSON - JSON 格式的完整导出
2. 结果数量：基于用例特征

步骤 4：运行脚本

快速回答（在聊天中显示，无文件）：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
  --format csv

JSON：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
  --format json

步骤 5：总结结果

完成后报告：

• 发现的网红数量
• 文件位置和名称
• 可用的关键指标（粉丝数、互动率等）
• 建议的下一步（过滤、外联、深入分析）

错误处理

APIFY_TOKEN not found - 要求用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env mcpc not found - 要求用户安装 npm install -g @apify/mcpc Actor not found - 检查 Actor ID 拼写 Run FAILED - 要求用户检查错误输出中的 Apify 控制台链接 Timeout - 减少输入大小或增加 --timeout

限制

• 仅在任务明确匹配上述范围时使用此技能。
• 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
• 如果缺少所需输入、权限、安全边界或成功标准，请停下来要求澄清。