Reels 趨勢研究
找出某一利基在選定時間內，Instagram Reels 上爆紅的內容，並解釋原因，產出用戶可據以行動的報告。
核心指標是 作者的觀看中位數倍數（×）：Reel 觀看次數除以該作者近期影片的中位數觀看次數（最低 1000）。這能區分出哪些 Reel 是因為格式而爆紅，哪些只是因為帳號本身很大。
腳本位於 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/，參考筆記位於 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/。每個腳本都將運行資料夾（以下稱為 RUN）作為第一個參數，並輸出其執行內容與花費成本。
開始之前
- Apify 令牌。 檢查
echo ${APIFY_TOKEN:+set}或檔案~/.config/reels-trends/apify_token。如果兩者都不存在，請要求用戶在 https://console.apify.com/settings/integrations 建立令牌，並使用以下指令儲存：mkdir -p ~/.config/reels-trends && read -s T && echo "$T" > ~/.config/reels-trends/apify_token && chmod 600 ~/.config/reels-trends/apify_token。在 Windows 上：setx APIFY_TOKEN "<token>"並重新啟動終端機。請勿列印、記錄或提交令牌。 - Python 套件。
python3 -c "import lingua, PIL"；如果失敗：pip install lingua-language-detector pillow（若 pip 拒絕，請加上--user或使用虛擬環境）。ffmpeg為選用但強烈建議：沒有它，代理只能從封面圖片標註領先者。在 Windows 上，請使用python代替此檔案中的python3。 - 簡報。 僅在一次訊息中詢問您無法推斷的內容，並附上預設值：
- 利基，以用戶自己的話描述（以及要排除的內容，例如「牙科，但不包含牙醫學生」）；
- 市場：國家或語言，或「整個世界」；
- 期間：預設為最近 30 天；結束於今天的時間範圍也可以，較新的 Reel 只是觀看次數較少；
- 預算（美元）：預設為免費 Apify 方案 $5，付費方案 $10-15；
- 報告語言：預設為用戶書寫時使用的語言（UI 字串支援
ru和en）。
工作流程
1. 運行資料夾與設定
在當前專案（或用戶指定的位置；如果專案是 git 倉庫，請將 reels-research/ 加入其 .gitignore）中建立 reels-research/<簡短識別碼>/，並寫入 config.json。請先閱讀 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/config.md：它解釋了每個欄位以及如何撰寫良好的查詢。基本要素：
segments：每個語言或市場一個區段，大型市場使用 8-30 個當地查詢（人們實際輸入的短語、服務名稱、俚語），小型市場使用 3-6 個，並根據市場規模調整min_views。英文查詢會從全世界抓取內容；每個市場的查詢應使用其自身的語言撰寫。relevance_regex：您所搜尋的每種語言中，利基的字詞詞幹（Reel 必須匹配才能被保留）。exclude_regex：絕不應計入的內容（成人服務、垃圾訊息、利基詞彙不相關的含義）。topics：8-12 個子主題，附帶多語言正則表達式，從最具體到最通用排序，加上fallback_topic。focus_topics：您期望跨語言比較的主題。${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/examples/包含一個完整的全球設定檔（按摩，19 種語言）和一個小型免費方案設定檔。
2. 帳戶檢查與成本
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/check.py RUN
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/search.py RUN --dry
check.py 讀取計劃並選擇引擎：付費 Apify 方案使用 memo23（伺服器端支援日期和觀看次數篩選，未命中不計費），免費方案使用 hashtag（memo23 僅為免費帳戶提供一個查詢和少量結果）。用一兩行告知用戶方案、引擎、最壞情況下的成本與預算。腳本絕不會啟動超出剩餘 budget_usd 的運行；只有在用戶同意時才能提高預算。
3. 搜尋與合併
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/search.py RUN # 5-25 分鐘，請在背景執行
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/merge.py RUN
在付費取得任何其他資料前，先閱讀合併摘要：
- 許多
not_in_niche：正則表達式太窄或查詢偏離主題；許多保留的 Reel 離題：正則表達式太寬； - 某語言的 Reel 非常少：在該語言中新增查詢，並執行
search.py RUN --only SEG --tag extra2，然後再次合併（原始檔案會累加）； - 在 hashtag 引擎上，
outside_dates通常為 70-90%：使用 30-60 天的時間範圍、更多且更具體的標籤、更大的search.hashtag_results，或建議使用付費方案。
4. 作者、倍數、領先者
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/profiles.py RUN --dry # 然後不加 --dry
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/score.py RUN
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/leaders.py RUN
僅針對 Reel 高於 profiles.floor_by_lang 的作者擷取個人資料；調整門檻或使用 --max 以符合預算。領先者 = 全球前幾名（按 ×，附帶觀看次數門檻）+ 按觀看次數排名 + 每個語言內按 × 排名。全球運行目標為 100-250 位領先者，單一市場則為 30-80 位。
5. 豐富領先者資料（三個腳本平行執行）
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/transcripts.py RUN
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/about.py RUN # 每個領先者帳戶的國家，僅限付費方案
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/media.py RUN # 4 幀條狀圖 + 封面；CDN 連結數天後過期，請在搜尋後盡快執行
6. 從影片幀標註領先者
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/batches.py RUN --size 20
它會寫入 work/label_prompt.md（標籤指令，已填入此利基的分類法）和每個批次一個檔案（每 20 位領先者一批），並輸出 BATCH 和 OUT 路徑。在單一訊息中啟動每個批次一個子代理，以便它們可以平行執行，使用以下提示：
閱讀 RUN/work/label_prompt.md 中的標籤指令，並嚴格遵循。在那些指令中，{BATCH} = <批次路徑>，{OUT} = <輸出路徑>。
如果沒有子代理可用，請自行使用相同的指令標註批次。標籤必須來自查看影片幀：許多視覺利基的 Reel 沒有語音，而標題通常無法描述畫面內容。使用 python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/labels.py RUN 檢查覆蓋率。
7. 計算前先審查
打開按 × 排名前 20 的領先者的幀，以及所有被代理標記或標記為不相關的 Reel。在 work/overrides.json 中使規則跨批次保持一致（格式請參閱 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/content.md）：例如，僅有運動的 Reel 不算按摩；販售模特兒身體而非服務的內容農場，則放入 "flagged": {"<reel code>": "sexualised"}；轉貼他人影片則加入 "repost"。被標記的 Reel 會保留在資料和報告網格中（預設隱藏），但不會出現在格式表格或點子中。
8. 數據與故事
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/stats.py RUN
閱讀摘要，並找出 6-7 個企業主可以據以行動的發現。在撰寫之前，請用數據驗證每個說法：
- 聲稱某語言缺少某種內容，需要證明您已用正確的詞彙搜尋了該語言（如果沒有，請新增查詢並重新執行）；
- 少於 5 位領先者的格式，需加上「少量 Reel」的備註；
- 使用簡短的 Python 程式碼片段，從
work/scored.json和work/cls/計算任何額外的數字，切勿憑記憶。 然後按照${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/content.md的格式撰寫RUN/content.json：發現、格式/主題/語言的備註、8-10 個點子（標題、用戶可以在鏡頭前說的鉤子、為何有效（附數字）、2-3 個範例 Reel 代碼），以及 12-16 個用於「前幾秒」部分的鉤子。
9. 報告
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/build.py RUN
產生 report/index.html（在瀏覽器中開啟）、report/artifact.html（僅內容版本，若環境有 Artifact 工具，可作為 Claude 成品發布）和 report/reels.json（所有 Reel 及其分數與標籤）。告知用戶報告的位置、運行的總成本（work/spend.jsonl），以及 3-5 個最有用的發現（用白話說明）。
誠實解讀數據
- 搜尋回傳的是值得注意的 Reel，而非所有 Reel，因此中位數會高於一般帳戶。請比較群體之間的差異，而非與用戶自己的數據比較。
- × 是相對於作者而言：小型帳戶會產生最大的倍數。這就是重點（觸及不需要粉絲），但請務必說明。
- 格式表格描述的是領先者，而非整個利基。主題、時長和粉絲數表格則使用所有 Reel。
- 時間範圍最後幾天的 Reel 仍在累積觀看次數。
- 語言不等於國家。請使用
about.py判斷國家。
實際運行中學到的更多經驗教訓，請參閱 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/gotchas.md。在進行全球或多語言運行前，請先閱讀此文件。