monitoring-instagram-hashtag-trends — скилл для Claude Code: анализ
Собирает посты по хештегам Instagram и считает, какие теги дают лучший отклик. Пригодится, когда нужно собрать набор хештегов под пост или сравнить теги для бренда.
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill monitoring-instagram-hashtag-trends -a claude-codeЧто делает monitoring-instagram-hashtag-trends
Скилл тянет свежие посты по каждому хештегу через актор apidojo/instagram-scraper на Apify, а потом считает средние лайки и комментарии на пост, оценивает объём публикаций и выводит opportunity score — отклик относительно конкуренции. Теги разбиваются на три уровня: выше 1M постов, от 100K до 1M и меньше 100K. На выходе — таблица метрик и готовый набор хештегов в пропорции 5 широких, 10 средних и 10 нишевых.
Запуск идёт через node scripts/run_actor.js с флагом --actor "apidojo~instagram-scraper", результат можно сохранить в CSV или JSON. Есть вариант через Apify MCP-сервер и запасной путь через REST API. Для любого из них нужен APIFY_TOKEN в переменных окружения или в .env — без него ничего не запустится.
Если хештег вернул 0 постов, скилл помечает его как забаненный и убирает из стратегии. У совсем новых тегов (меньше 1K постов) метрики считать не на что, они идут с пометкой о нехватке данных. Один и тот же пост может попасть в выборку по нескольким тегам — при подсчёте отклика дубликаты схлопываются, иначе цифры завышаются.
Какие задачи решает
- собрать набор хештегов под конкретную рубрику контента
- сравнить отклик по тегам для бренда
- найти нишевые хештеги, где проще попасть в топ
- вычистить забаненные теги из стратегии
- оценить объём публикаций по тегу перед запуском кампании
Примеры запросов агенту
- проанализируй хештеги Instagram для ниши домашней выпечки и собери рекомендуемый набор
- сравни отклик по хештегам #coffee и #coffeelover, сохрани результат в CSV
- найди новые хештеги в нише фитнеса, которые набирают обороты
Как установить monitoring-instagram-hashtag-trends
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill monitoring-instagram-hashtag-trends -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/monitoring-instagram-hashtag-trends/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/monitoring-instagram-hashtag-trends/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill monitoring-instagram-hashtag-trends -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/monitoring-instagram-hashtag-trends/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill monitoring-instagram-hashtag-trends -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/monitoring-instagram-hashtag-trends/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install apidojo-io/apidojo-skills monitoring-instagram-hashtag-trends2Вручную: положить файлы
.github/skills/monitoring-instagram-hashtag-trends/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill monitoring-instagram-hashtag-trends -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --path skills/intent/monitoring-instagram-hashtag-trendsВручную: положить файлы
.devin/skills/monitoring-instagram-hashtag-trends/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill monitoring-instagram-hashtag-trends -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о monitoring-instagram-hashtag-trends
Как установить monitoring-instagram-hashtag-trends в Claude?
Выполните npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill monitoring-instagram-hashtag-trends -a claude-code. Скилл встанет в ~/.claude/skills/monitoring-instagram-hashtag-trends/SKILL.md.
Что делает monitoring-instagram-hashtag-trends?
Собирает посты по заданным хештегам Instagram и считает средние лайки, комментарии, объём публикаций и opportunity score. По этим данным строит набор тегов с разбивкой по уровню конкуренции.
Что нужно для работы скилла?
Переменная окружения APIFY_TOKEN — в системе или в файле .env. Дополнительно можно подключить Apify MCP-сервер, но есть и запасной вариант через REST API.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: monitoring-instagram-hashtag-trends
description: >
Monitors Instagram hashtag performance and trends using apidojo's Instagram scraper on Apify.
Triggers when the user asks to: track Instagram hashtag performance, monitor trending hashtags
in a niche on Instagram, find the best hashtags for a content category, analyze hashtag reach
and engagement on Instagram, discover new hashtags gaining traction in an industry, compare
hashtag performance for a brand, or build an optimal Instagram hashtag strategy for a post.
Returns hashtag volume, avg engagement per post, growth trend, and top-performing posts per tag.
Ideal for Instagram content creators, social media managers, and brand content teams.
license: Apache-2.0
metadata:
author: apidojo
version: "1.0"
apify-actor: apidojo/instagram-scraper
---
# Monitoring Instagram Hashtag Trends
Analyzes hashtag performance on Instagram to identify which tags drive the best engagement for a content category. Builds a tiered hashtag strategy (broad/mid/niche) based on actual post data.
## Prerequisites
- `APIFY_TOKEN` environment variable set
- Optional: Apify MCP server installed
## Inputs
| Parameter | Type | Required | Default | Notes |
|-----------|------|----------|---------|-------|
| `startUrls` | array | ✅ | `[]` | Instagram URLs — profiles, hashtags, locations, audio pages, reels |
| `until` | string | Optional | — | Scrape posts until this date (YYYY-MM-DD) |
| `maxItems` | number | Optional | Unlimited | Maximum posts to return |
| `customMapFunction` | string | Optional | — | JavaScript function to transform each output object |
## Workflow
```
Progress:
- [ ] Step 1: Scrape recent posts for each hashtag
- [ ] Step 2: Calculate per-hashtag metrics
- [ ] Step 3: Tier hashtags by competition/opportunity
- [ ] Step 4: Build recommended hashtag set
```
### Step 1: Scrape Hashtags
**Recommended — run_actor.js (handles waiting, output, and file saving automatically):**
```bash
# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~instagram-scraper" \
--input '{"param": "value"}'
# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~instagram-scraper" \
--input '{"param": "value"}' \
--output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv
# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~instagram-scraper" \
--input '{"param": "value"}' \
--output YYYY-MM-DD_results.json --format json
```
> `APIFY_TOKEN` must be set in environment or `.env` file.
**If Apify MCP is available:**
```
Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~instagram-scraper"
Input:
{
"keywords": ["[HASHTAG_1]", "[HASHTAG_2]", "..."],
"maxItems": 50
}
```
**REST API fallback:**
```bash
curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~instagram-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -d '{"keywords": ["#[hashtag1]", "#[hashtag2]"], "maxItems": 50}'
```
Run per hashtag (or in batch if MCP supports multiple hashtags in one run).
### Step 2: Calculate Metrics
For each hashtag:
```
avg_likes = mean(likesCount for all sampled posts)
avg_comments = mean(commentsCount for all sampled posts)
engagement_per_post = avg_likes + avg_comments
post_volume_estimate = total posts shown (from platform, if available)
opportunity_score = engagement_per_post / (post_volume_estimate / 10000 + 1)
```
Higher score = better engagement relative to competition.
**Hashtag tier:**
- HIGH_COMPETITION: > 1M posts — hard to rank; use rarely
- MID_TIER: 100K–1M posts — good reach/competition balance
- NICHE: < 100K posts — easier to rank, less reach but more targeted
### Step 3: Edge Cases
- **Hashtag is banned**: If scrape returns 0 posts, hashtag may be banned by Instagram — drop from strategy
- **Very new hashtag** (< 1K posts): Can't calculate reliable metrics; flag as `EMERGING — LOW DATA`
- **Same posts appear across multiple hashtags**: Deduplicate when calculating engagement metrics; report true unique post count
## Output Format
```
# Instagram Hashtag Strategy: [NICHE]
Hashtags tested: [N] | Date: [DATE]
## Performance by Hashtag
| Hashtag | Est. Posts | Avg Likes/Post | Avg Comments | Tier | Opportunity Score |
|---------|-----------|---------------|-------------|------|-----------------|
| #[tag] | [N] | [N] | [N] | MID_TIER | [0.XX] |
## Recommended Hashtag Set (Mix Strategy)
Use 20-30 hashtags per post in this ratio:
- 5 HIGH_COMPETITION tags: [list]
- 10 MID_TIER tags: [list]
- 10 NICHE tags: [list]
## Banned / Restricted Hashtags
Avoid: [list of any hashtags that returned 0 results]
```
## Troubleshooting
**Engagement data varies widely**: Normal for Instagram; use median, not mean, to reduce outlier impact.
**Hashtag has many posts but low engagement**: High volume + low engagement = dominated by bots or spam — low-value for reach; deprioritize.
**Niche hashtag auto-generation produces no results**: Not all niches have well-established hashtag communities — focus on the ones that exist and perform.
© apidojo · Apache-2.0 · apidojo-io/apidojo-skills