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金大哥
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分类: 其它需要 API Key

Maxhub Zhihu

知乎公开内容与用户数据分析技能，通过 MaxHub API 查询问题、回答、文章、专栏、评论、热榜、搜索、AI搜索及用户画像。适用于问答内容研究、KOL分析、舆情监控、选题挖掘和营销洞察。默认只读，agent 根据 recipes 选择相应链路并正确执行。

person作者: xiewxxhubclawhub
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知乎 数据助手

1. 简介

知乎数据查询工具，通过 MaxHub API 接入中文专业问答与知识社区知乎，覆盖问题回答、专栏文章、评论 / 子评论、热榜推荐、视频列表、用户资料、用户关注 / 粉丝 / 文章 / 收藏 / 话题、综合搜索 + AI 搜索 + 多类目搜索（文章 / 用户 / 话题 / 视频 / 专栏 / 学者 / 盐选 / 电子书）等核心能力。专注服务于知乎内容研究、问答营销、KOL 分析、话题追踪与舆情场景，帮助用户深度挖掘知乎高质量内容与专业用户画像。

2. 详细功能

专栏与问答全维度

  • 拉取指定专栏下的全部文章列表，支持持续翻页采集
  • 读取单篇专栏文章的完整正文、作者信息与发布时间
  • 查询专栏的推荐位与关联专栏，挖掘同主题优质内容
  • 获取专栏的关注关系与评论开关配置，判断社区互动状态
  • 拉取任意问题下的全部回答，可按热度或时间排序遍历

评论双链路

  • 拉取一篇回答下的全部主评论，还原顶层讨论氛围
  • 针对任意主评论继续下钻获取子评论，构建完整盖楼讨论树
  • 支持长尾翻页，覆盖高赞回答的海量评论数据

热榜矩阵

  • 查询知乎全站热榜列表，识别当下最热门的问题与话题
  • 获取首页热门推荐流，捕捉算法分发的爆款内容
  • 拉取知乎视频热门列表，洞察视频化内容的流量分布

搜索 13 件套

  • 按关键词检索全站文章，定位垂类领域的优质长文
  • 按关键词检索用户，找到对应行业的活跃创作者与专家
  • 检索话题、专栏、视频、盐选会员内容与电子书，覆盖知乎全部内容形态
  • 检索学者库，定位学术领域的专业作者
  • 获取首页预设搜索词、推荐搜索词、输入联想词，挖掘搜索流量入口

AI 搜索异步链路

  • 向知乎 AI 直答提交问题，触发智能问答任务
  • 支持轮询任务状态，等待 AI 生成完整答复后获取结果
  • 在 AI 检索失败或超时时自动降级到普通文章搜索兜底

用户全景画像

  • 读取任意用户的基础资料、签名、认证身份与统计数据
  • 拉取用户的关注列表与粉丝列表，构建社交关系图谱
  • 查看用户发布的全部文章与收藏过的文章
  • 查询用户关注的专栏、问题、收藏夹、话题，识别其兴趣圈层
  • 拉取知乎给该用户推荐的潜在关注者，扩展账号矩阵研究

📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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：

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

方案 2：终端环境变量

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）

  1. 加载 references/recipes/_index.md，扫 trigger_keywords 列
  2. 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）
  3. 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？"
  4. 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）

  1. 读 references/atoms/_index.md，按 chain_role 列定位起点（starter）和终点（terminal）
  2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
  3. 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
  4. 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）

  1. 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
  2. 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
  3. 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 | 本技能仅用于数据查询和分析，不执行写入 / 账户操作 | | 🚫 禁止臆造路径 | 仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点，不得自行拼接、改 v5/v3 段、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

[ -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 | |---------|---------|---------| | 查文章 / 专栏 / 评论 / 问答 / 热榜 / 视频 | references/post.md | 专栏文章、专栏详情、推荐、关系、评论配置、v5 评论、v5 子评论、问题回答、热门推荐、热榜、视频列表（11 端点） | | 多类目搜索 / AI 搜索 / 联想 | references/search.md | 文章/用户/话题/学者/AI/视频/专栏/盐选/电子书 v3 + 预设/推荐/联想（13 端点） | | 查用户 / 关注 / 粉丝 / 收藏 / 话题 | references/user.md | 用户资料、关注/粉丝、文章、收藏文章、关注专栏/问题/收藏夹/话题、推荐用户（10 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 | 34 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
  • ✅ AI 搜索是异步链路：必须 fetch_ai_search → 轮询 fetch_ai_search_result
  • ❌ 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），尤其确认 web 段与 _v3 / _v5 后缀
  • 收到 400 / 422 → 必须先做防参数臆造自检（6 步），重点检查 answer_id / question_id / article_id / column_id / user_url_token 区分
  • 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 | |---------|------|-------| | 文章 → 详情 → 评论 | fetch_column_articles → fetch_column_article_detail → fetch_comment_v5 | column_id → article_id → answer_id | | 评论 → 子评论 | fetch_comment_v5 → fetch_sub_comment_v5 | comment_id 接力 | | 问题 → 全部回答 → 子评论 | fetch_question_answers → fetch_comment_v5 → fetch_sub_comment_v5 | question_id → answer_id → comment_id | | 热榜 → 问题回答 → 评论 | fetch_hot_list → fetch_question_answers → fetch_comment_v5 | 热榜 → question_id → answer_id | | 关键词 → 文章搜索 → 详情 | fetch_article_search_v3 → fetch_column_article_detail | keyword → article_id | | AI 搜索（异步） | fetch_ai_search → 轮询 fetch_ai_search_result | message_content → message_id | | 用户 → 文章 / 关注 | fetch_user_info → fetch_user_articles + fetch_user_followees + fetch_user_followers | user_url_token 复用 | | 用户搜索 → 主页 → 收藏 / 关注话题 | fetch_user_search_v3 → fetch_user_info → fetch_user_follow_topics | keyword → user_url_token |

防臆造自检清单（强制前置步骤）

收到 404 时（A）：

  1. 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
  2. Method 比对（注意 fetch_scholar_search_v3 是 POST）→ 不等 STOP
  3. 参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
  4. _v3 / _v5 后缀是否写错 → 错段 STOP
  5. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
  6. 全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时（B）：

  1. 参数名严格比对（answer_id / question_id / article_id / column_id / user_url_token / comment_id / message_id 不可混用）
  2. 必填项齐全
  3. 类型与格式严格匹配（pattern / enum）
  4. 传参方式正确（GET 用 query / POST 用 body）
  5. 没有 IN 表外的臆造参数
  6. 全通过才按 message_zh 排查

异步任务最佳实践（仅适用 fetch_ai_search）

  • 轮询间隔：3–5 秒一次
  • 状态语义：未返回最终结果即继续轮询
  • 轮询上限：建议 2 分钟封顶；超时后把 message_id 返回用户
  • 推荐：宿主 Agent 支持子会话时，spawn 子会话专职轮询，主会话保持响应

SKILL 版本更新

| 触发条件 | 推荐操作 | |---------|---------| | 合法路径持续 404 / 410 | skillhub upgrade maxhub-zhihu（国内）或 clawhub upgrade maxhub-zhihu（国际） | | 用户问"版本是多少" | 当前版本 v3.7.2，访问 https://skillhub.cn/skills/maxhub-zhihu | | 多端点连续 410 | skillhub upgrade maxhub-zhihu --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 "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" \|\| echo "missing" | | 查热榜 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/zhihu/web/fetch_hot_list" | | 查问题全部回答 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/zhihu/web/fetch_question_answers?question_id=xxx" | | 查回答评论 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/zhihu/web/fetch_comment_v5?answer_id=xxx" | | 查用户主页 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/zhihu/web/fetch_user_info?user_url_token=xxx" | | 文章搜索 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/zhihu/web/fetch_article_search_v3?keyword=AI" | | 检查 SKILL 更新 | skillhub info maxhub-zhihu 或 clawhub info maxhub-zhihu |

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看 知乎某个回答下的评论」

Agent 执行步骤：

  1. 匹配 recipe：读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
  2. 加载 recipe 详情：读 references/recipes/<domain>.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
  3. 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
  4. risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
  5. 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
  6. 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
  7. 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：知乎内容研究员追踪问题热度

  • 角色：内容研究员
  • 需求：监测某个问题在知乎的全部高赞回答与评论争议焦点
  • 使用方式：fetch_question_answers（order=default 拉高赞）→ 头部回答取 answer_id → fetch_comment_v5 + fetch_sub_comment_v5 完整还原讨论
  • 预期收益：构建问题级的内容 + 评论数据集，识别用户共鸣点与反对观点

场景二：问答营销团队挖掘投放机会

  • 角色：知乎问答营销
  • 需求：在垂类话题下识别高曝光低回答数的"蓝海问题"
  • 使用方式：fetch_article_search_v3 + fetch_topic_search_v3 拉问题列表 → fetch_question_answers 看回答数与赞数 → 链式调 fetch_user_info 看头部回答者画像
  • 预期收益：精准锁定高 ROI 投放问题，营销转化率提升 3 倍

场景三：KOL 分析师构建知乎大 V 画像

  • 角色：MCN / 公关分析师
  • 需求：从 user_url_token 出发完整还原 KOL 的内容矩阵与圈层关系
  • 使用方式：fetch_user_info → fetch_user_articles + fetch_user_followees + fetch_user_follow_topics + fetch_user_follow_columns 全维度并行
  • 预期收益：知乎 KOL 完整画像 + 关注图谱，识别其立场与圈层影响力

场景四：舆情研究员监测话题趋势

  • 角色：品牌舆情监控
  • 需求：周期性监测品牌词在知乎的文章 / 视频 / 专栏 / 用户多维度提及
  • 使用方式：fetch_article_search_v3 + fetch_video_search_v3 + fetch_column_search_v3 + fetch_user_search_v3 并行检索 → 异常增长贴进 fetch_column_article_detail + fetch_comment_v5 深度复盘
  • 预期收益：知乎舆情多维监测 + 高优先级讨论快速触达，缩短危机响应时间

6. 项目架构

目录结构

maxhub-zhihu/
├── 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        # 34 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                         # 内容域：专栏/文章/评论/问答/热榜/视频（11 端点）
    ├── search.md                       # 搜索域：文章/用户/话题/学者/AI/视频/专栏/盐选/电子书（13 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：资料/关注/粉丝/文章/收藏/话题（10 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 / POST 请求，参数通过 query string 或 body 传递 | | 数据接口 | MaxHub API | https://www.aconfig.cn/api/v1/zhihu/web/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权 | | 路径校验 | YAML 硬白名单 | endpoints_whitelist.yaml 提供 34 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）+ 搜索域降级矩阵 | | 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 | |------|--------|---------------| | 内容（Post / Content） | 11 | post.md | | 搜索（Search） | 13 | search.md | | 用户（User） | 10 | user.md | | 合计 | 34 | — |

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）
  • AI 搜索异步契约：fetch_ai_search + 轮询 fetch_ai_search_result + 超时降级到 v3 文章搜索
  • 链式调用图谱：字段流字典（article_id / answer_id / question_id / column_id / user_url_token / comment_id / message_id）+ 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）+ 搜索域降级矩阵