抖音账号诊断：公开作品样本能说明什么？

douyin-account-diagnosis 是一套抖音账号诊断 Skill：Agent 按公开主页采集作品样本，本地脚本计算样本指标，再按证据整理问题与选题。它适合复盘可见内容，需要有来源的样本，不能据此断言账号被限流。

这是"我的 100 个开源项目"系列的新一篇。看账号时，单条作品的点赞数很容易吸引注意，但真正值得追问的是：这批作品从哪里来，统计了哪些字段，结论有没有超过样本能说明的范围？

先把采集、计算和判断拆开

项目入口是 douyin-account-diagnosis。截至 2026 年 10 月 4 日，manifest 版本为 1.0.1，LICENSE 为 MIT。

仓库里的 SKILL.md 规定了公开页采集、样本去重、证据保留，以及 JSON 和 Markdown 报告的结构；scripts/diagnose.mjs 则接收已经整理好的作品数据，计算指标。脚本本身没有打开浏览器的逻辑，不能只运行它就期待自动抓取主页。

这层区别决定了怎么使用：需要完整诊断时，让能读取 Skill 的 Agent 配合 Easy WebBridge 执行；手头已有样本、只想复算指标时，可以单独运行脚本。当前源码直接返回的 findings 和 topicSuggestions 是空数组，问题优先级、主题判断和选题建议仍需要 Agent 按证据补齐。源码

第一次分析，输入要写清楚什么？

按 Skill 合同，先提供指定账号的公开页、样本数量和采集时间。sampleLimit 默认 10，文档范围为 3--30。需要隔离账号环境时，指定已授权浏览器；不要把登录态或环境标识写进对外报告。

可以给 Agent 这样的任务：

text 复制代码

使用 douyin-account-diagnosis，分析我指定的抖音公开主页。
取最近10条仍可见作品，记录采集时间、作品链接和互动字段原文。
把页面未显示的字段列为缺失；每条问题附证据。
输出 JSON 和 Markdown，并区分观察、计算结果与建议。
遇到登录或安全验证时停止该账号。

这里的"10 条"是任务范围，不是脚本强制校验。源码不会替你检查样本上限，也不会自动截取最新作品。采集步骤要先完成去重与范围确认，报告才能让别人复核。

用两个 mock 样本，看清算法

下面是本地演示数据，不是真实账号效果，也没有执行线上采集。先从公开仓库取得脚本：

bash 复制代码

git clone https://github.com/xxjrq/douyin-account-diagnosis.git
cd douyin-account-diagnosis
node scripts/self-test.mjs

在项目目录保存 sample.json：

json 复制代码

{
  "accountUrl": "https://www.douyin.com/user/mock-account",
  "mode": "mock",
  "works": [
    {"likes": 100, "comments": 10, "shares": 5, "views": 2000},
    {"likes": 80, "comments": 8, "shares": 3, "views": 1500}
  ]
}

再执行：

bash 复制代码

node scripts/diagnose.mjs sample.json > account-diagnosis.json

本次本地复算得到：样本数 2，总点赞 180，总评论 18，总分享 8。averageEngagementRate 是逐作品互动率的算术平均：先对每条作品计算"点赞＋评论＋分享"除以播放量，再对有效结果取平均。本例约为 5.91%。

它不是"全部互动数除以全部播放量"的加权结果。讨论两批作品时，先固定算法与样本范围，否则同名的"互动率"也可能无法比较。自测通过只说明 fixture 与基本失败分支符合断言，不证明平台页面采集已经跑通。

页面没有播放量，怎么处理？

播放量未显示时，不补一个估计值。源码只对有效且大于零的 views 计算互动率；没有可用分母，averageEngagementRate 就可能为 null。这时仍可以复核页面实际显示的点赞、评论与分享，但不能把它们解释成有播放分母的互动率。

还要留意数据清洗：当前脚本用 Number 转换数值，null 和空字符串可能变成 0；缺少的互动字段在计算率时也可能按 0 处理。因此采集记录要保留"页面没显示"这一事实，计算前筛选字段完整的样本，不能把缺失值当成真实零值。它也没有计算发布频率和主题分布的实现，相关结论需要另有证据与分析步骤。

怎样让诊断结果能继续用？

一份可复盘的报告至少留住账号入口、采集时间、样本数量、作品来源、指标定义和限制。问题按 P0/P1/P2 排序时，每条都要说明依据；三条选题建议则解释它对应哪个观察，并把预期写成待验证的尝试。

例如，"最近采到的作品主题分散"需要对应样本标题与主题记录；"账号权重低"没有后台证据，不能从公开互动数推出。样本不足就写不足，页面要求验证码就停下来，mock 文件也始终保留 mock 标记。

如果只想开始一次复盘，先把最近一组作品采全、算清楚，再挑一个有证据的问题继续调整。这比拿几条点赞数给整个账号下结论更容易核对。

项目仓库与操作合同：GitHub、SKILL.md。本文核验了公开源码并运行本地 mock 自测，没有访问或诊断任何真实抖音账号。