К основному содержанию
скилл CX Codex

comment-mining — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Скилл собирает и анализирует комментарии из соцсетей для исследования аудитории. Он выявляет частые вопросы, возражения, идеи для контента и покупательский интерес.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add ScrapeCreators/social-media-research-skills --skill comment-mining -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает comment-mining

Скилл автоматизирует разбор публичных комментариев под видео и публикациями. Он обращается к эндпоинтам ScrapeCreators для TikTok, YouTube, Instagram, Facebook, Reddit и Rumble через инструменты WebFetch или Bash. Модель не просто оценивает позитив или негатив. Она разбивает высказывания по категориям: вопросы, возражения, жалобы, запросы новых функций, шутки и прямые сигналы о готовности купить.

Рабочий процесс состоит из пяти шагов. Агент выгружает комментарии с пагинацией, очищает текст от спама и дубликатов, сохраняет сленг и группирует находки по темам. На выходе получается структурированный отчёт с цитатами, оценкой частоты тем и формулировками для лендингов или отдела продаж.

Для работы обязательно нужен ключ SCRAPECREATORS_API_KEY в переменных окружения. Без этого ключа запросы к API завершатся ошибкой авторизации.

Какие задачи решает

  • выгрузить комментарии и ветки ответов из публичных постов в соцсетях
  • собрать повторяющиеся возражения и жалобы потенциальных клиентов
  • найти идеи для контента и тем будущих публикаций
  • выделить точные фразы аудитории для текстов на посадочных страницах

Примеры запросов агенту

  • Проанализируй комментарии под постом на Reddit и собери основные вопросы и боли пользователей.
  • Найди возражения и сигналы о покупке в комментариях к последнему видео на YouTube.
  • Сделай отчёт по комментариям к рилсу в Instagram и выдели точные цитаты аудитории для лендинга.

Как установить comment-mining

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add ScrapeCreators/social-media-research-skills --skill comment-mining -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/comment-mining/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/comment-mining/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора12

trend-discovery Ищет тренды в TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts, Reddit и Pinterest. Превращает находки в готовые идеи для контента. CX Codex +1 1 300установок influencer-prospecting Скилл ищет блогеров по открытым данным YouTube, Instagram и TikTok, оценивает кандидатов по шкале от 1 до 5 и выгружает готовую таблицу для аутрича в CSV. CX Codex +1 1 200установок content-repurposing Перерабатывает публичные видео, транскрипты и посты в черновики для разных форматов. Нужен, когда одну идею надо адаптировать под несколько площадок. CX Codex +1 1 200установок product-demand-research Скилл собирает жалобы, запросы и возражения покупателей из Reddit, соцсетей и комментариев к видео. Пригодится, когда нужно проверить идею продукта до разработки. CX Codex +1 1 200установок audience-research Оценивает аудиторию блогеров и брендов по открытым метрикам соцсетей, языку и демографии TikTok. Помогает проверить совпадение с целевым рынком перед интеграцией. CX Codex +1 1 200установок creator-profile-teardown Разбирает публичный профиль автора или бренда: позиционирование, контентные рубрики, выбросы по результатам и повторяемые приёмы. Нужен для анализа чужих публикаций и проверки идей. CX Codex +1 1 200установок social-listening-brief Собирает публичные упоминания бренда, продукта или темы в Reddit, TikTok, YouTube и других платформах и делает отчёт с цитатами и темами. CX Codex +1 1 200установок transcript-intelligence Достаёт транскрипты видео из TikTok, YouTube, Instagram и других соцсетей и вытаскивает из них хуки, цитаты и готовые идеи для контента. CX Codex +1 1 300установок

Похожие

brand-monitoring Nexscope AI Скилл собирает упоминания бренда в Reddit, Google News, YouTube и DuckDuckGo, считает тональность и показывает всплески негатива. CX Codex +1 1 100установок tracking-brand-sentiment-across-platforms apidojo Собирает посты о бренде в Twitter, Reddit и TikTok, считает тональность по каждой площадке и выдаёт общий балл здоровья бренда от 0 до 100. CX Codex +1 767установок extracting-youtube-comments-for-research apidojo Тянет комментарии с YouTube-видео и каналов через Apify и раскладывает их по темам, вопросам и тональности. Нужен, когда надо понять, о чём пишут зрители. CX Codex +1 794установок apify-easy-competitive-intelligence chocholous Скилл собирает живые данные о конкурентах через Apify-акторы: отзывы, цены, вакансии, SERP. Пригодится, когда нужен разбор рынка, а не ответ по памяти модели. CX Codex +1 325установок reddit-research lignertys Скилл для семантического поиска по Reddit: находит жалобы, боли и обсуждения ниши по смыслу, а не по ключевым словам. CX Codex +1 10 600установок pinned-comment charlie947 Готовит закреплённый комментарий для LinkedIn и промпт для изображения в голосе автора. Нужен, когда посту требуется спокойная самоироничная подпись. CX Codex +1 1 300установок

Рядом в теме «Маркетинг и контент»

Всё по теме «Маркетинг и контент» →

Вопросы о comment-mining

Как установить comment-mining в Claude Code?

Выполните команду npx skills add ScrapeCreators/social-media-research-skills --skill comment-mining -a claude-code. Файл навыка сохранится по пути ~/.claude/skills/comment-mining/SKILL.md.

Что делает скилл comment-mining?

Он выгружает комментарии из поддерживаемых соцсетей, чистит спам и формирует отчёт с темами, вопросами, возражениями и точными цитатами подписчиков.

Что требуется для работы скилла comment-mining?

Необходима переменная окружения SCRAPECREATORS_API_KEY с действующим ключом сервиса. Скилл использует её для обращения к эндпоинтам парсинга через WebFetch или Bash.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: comment-mining
description: Use when the user wants to mine comments and replies for audience reactions, customer language, questions, objections, complaints, product ideas, buying intent, sentiment, or voice-of-customer insights from public social posts and videos.
allowed-tools: Bash, Read, Write, WebFetch

version: 1.0.0
author: ScrapeCreators
license: MIT
homepage: https://scrapecreators.com
repository: https://github.com/ScrapeCreators/social-media-research-skills
metadata:
  openclaw:
    requires:
      env:
        - SCRAPECREATORS_API_KEY
    primaryEnv: SCRAPECREATORS_API_KEY
    homepage: https://scrapecreators.com
    tags:
      - social-media
      - research
      - scrapecreators
---

# Comment Mining

## Overview

Mine public comments for what people actually ask, complain about, want, misunderstand, or repeat. The output should help with product research, content ideas, copywriting, objection handling, and audience understanding.

## When to Use

Use this skill when the user asks to:

- analyze comments on a TikTok, YouTube video, Instagram Reel, Facebook post, Reddit post, or Rumble video
- find audience questions, objections, complaints, or buying intent
- extract voice-of-customer language
- find content ideas from comments
- understand sentiment around a post, creator, product, or topic

## Comment Sources

| Platform | Endpoint |
|---|---|
| TikTok comments | `/v1/tiktok/video/comments` |
| TikTok replies | `/v1/tiktok/video/comment/replies` |
| YouTube comments | `/v1/youtube/video/comments` |
| YouTube replies | `/v1/youtube/video/comment/replies` |
| Instagram comments | `/v2/instagram/post/comments` |
| Facebook comments | `/v1/facebook/post/comments` |
| Facebook replies | `/v1/facebook/post/comment/replies` |
| Reddit comments | `/v1/reddit/post/comments` |
| Rumble comments | `/v1/rumble/video/comments` |

## Workflow

1. **Fetch comments**
   - Use the post/video URL whenever possible.
   - Paginate when the endpoint supports it and the user wants depth.
   - Preserve comment text, author if public, like/upvote count, timestamp, and source URL.

2. **Clean lightly**
   - Remove obvious spam/duplicates.
   - Keep slang, misspellings, and emotional wording if it is useful customer language.
   - Do not over-normalize exact quotes.

3. **Classify each useful comment**
   Use these buckets:
   - questions
   - objections
   - complaints/pain points
   - praise
   - confusion
   - requests/feature ideas
   - buying intent
   - controversy/debate
   - jokes/memes/culture signals

4. **Cluster themes**
   - Group similar comments.
   - Score themes by frequency and intensity.
   - Highlight exact quotes for each theme.

5. **Turn insights into actions**
   Depending on the user's goal, produce:
   - content ideas
   - FAQ ideas
   - landing page copy angles
   - product ideas
   - objection-handling bullets
   - sales/support notes

## Output Format

```markdown
# Comment Mining Report

## Summary
- Source(s): {urls}
- Comments analyzed: {count}
- Confidence: High/Medium/Low

## Top Themes
| Theme | Type | Frequency | Intensity | Representative quote |
|---|---|---:|---|---|

## Audience Questions
- "..."

## Objections and Concerns
- **Objection:** ...
  - Evidence: "..."
  - Response angle: ...

## Buying Intent / Demand Signals
- "..."

## Exact Language to Reuse
- "..."
- "..."

## Content Ideas From Comments
1. ...
2. ...
```

## Quality Guardrails

- Label sample size and confidence.
- Separate one loud comment from a repeated pattern.
- Preserve exact quotes for useful language.
- Avoid claiming broad market sentiment from one post's comments.
- Call out moderation/platform bias when relevant.

## Common Pitfalls

- Do not flatten comments into generic sentiment. The value is in questions, objections, and exact wording.
- Do not include personally identifying details unless they are already public and necessary.
- Do not treat bot/spam comments as audience signal.
- Do not skip Reddit post context. For Reddit, read both the original post and comments.

© ScrapeCreators · MIT · ScrapeCreators/social-media-research-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой