Case 62｜API报错了？AI换了个办法，把公众号后台数据全拉下来了
WorkBuddy 案例集 · 第 62 篇 分类：数据分析与可视化
一、场景描述
日更了两个多月的公众号，想看看最近哪些文章受欢迎、哪篇爆了、每天阅读量是涨还是跌。微信后台有「内容分析」功能，本以为应该有接口可以直接拉数据，结果让 WorkBuddy 一查——订阅号没有数据接口权限。微信开放平台的 getarticletotal 只有服务号才能用，订阅号只配肉眼翻页。正门不让进，那就走窗户：让 WorkBuddy 打开浏览器，模拟登录公众号后台，把数据抓下来。
二、想要完成的任务
用 WorkBuddy + Playwright 浏览器自动化技能，模拟登录微信公众平台后台，翻页抓取全部 63 篇文章的标题、日期、阅读量、分享数、收藏数等数据，写 Python 脚本把原始数据结构化成 JSON，然后按任意条件（时间段、系列）进行统计分析。
三、使用的 Skill
| Skill / 能力 | 用途 | 来源 | 所需权限 |
|---|---|---|---|
| Playwright 浏览器自动化 | 打开浏览器模拟登录微信公众平台，翻页抓取已发布内容列表数据 | WorkBuddy 内置 | 微信公众号账号 |
| Python 脚本执行 | 解析原始数据为结构化 JSON，支持多种日期格式识别 | WorkBuddy 内置 | 无 |
| 数据统计与分析 | 按时间段、系列过滤条件统计阅读量、分享数、日均等 | WorkBuddy 内置 | 无 |
四、前置条件
- 已安装并登录 WorkBuddy 客户端
- 拥有微信公众号订阅号或服务号账号
- 能用手机微信扫码登录微信公众平台后台
五、在 WorkBuddy 中的操作
步骤 1：API 路线走不通
让 WorkBuddy 查微信开放平台的数据接口，发现订阅号没有数据接口权限，getarticletotal 只有服务号才能用。 关键步骤：确认 API 不可用后，切换到浏览器自动化方案。
步骤 2：Playwright 打开后台扫码登录
WorkBuddy 用 Playwright 打开微信公众平台后台页面，用手机微信扫码登录。登录后自动跳转到「已发布」内容列表页，每篇文章的标题、日期、阅读量、分享数、收藏数都列在那里。一页 20 条，63 篇得翻 4 页。
步骤 3：逐页抓取原始数据
WorkBuddy 一页一页翻，一条一条记。几分钟不到，63 篇文章的全部数据拉下来了，保存为 wechat-article-data.json 和 wechat-may16-31stats.json。 关键步骤：Playwright 自动翻页抓取，无需手动操作。
步骤 4：写 Python 脚本结构化数据
原始数据标题和数字混在一起，日期格式也不统一（「昨天 14:57」「星期六 18:26」「05月25日」三种格式）。WorkBuddy 写了个 Python 脚本，自动识别日期格式，自动提取系列编号，把阅读量、分享数、收藏数整理干净，放进结构化 JSON。total_articles: 63，total_reads: 77164，avg_reads: 1224.8。
步骤 5：按条件统计
第一次统计 5 月 16 到 31 号的数据，发现多出了两篇非系列文章（「AI实操交流群」「ChatGPT 注册协助服务」）。于是加过滤条件：只统计标题里带「100种用法」的。结果：16 篇系列文章总阅读量 6,360，总分享 140，日均阅读 398。
步骤 6：多维度分析
最火文章：第 48 期（用官方 Skill 让 WorkBuddy 接管微信读书），721 阅读；全系列真正爆款是第 18 期（Gemma 4 接入），16133 阅读，是平均水平的 13 倍。最冷文章：第 57 期（腾讯问卷连接器），201 阅读。趋势：5 月上半月日均 455，下半月日均 340，下降 25%。
六、提示词或任务指令
| 步骤 | 指令 | 作用 |
|---|---|---|
| 1 | （原文未直接引用，为 WorkBuddy 自动查接口发现 API 不可用） | 确认订阅号无数据接口权限，切换到浏览器自动化方案 |
| 2 | （Playwright 自动打开后台扫码登录并翻页抓取） | 模拟登录微信公众平台后台，抓取 63 篇文章全部数据 |
| 3 | （WorkBuddy 自动写 Python 脚本解析原始数据） | 把三种日期格式的原始数据结构化为 JSON |
| 4 | （原文：只统计标题里带「100种用法」的） | 加过滤条件排除非系列文章，统计 5 月 16-31 日数据 |
七、在 WorkBuddy 中的效果
交付物
- wechat-article-data.json：63 篇文章完整数据（标题、日期、阅读量、分享数、收藏数、系列编号）
- wechat-may16-31stats.json：5 月 16-31 日统计数据
- 结构化 JSON（total_articles: 63，total_reads: 77164，avg_reads: 1224.8）
- 5 月 16-31 日系列文章统计表（16 篇，总阅读 6,360，总分享 140，日均 398）
- 多维度分析结论（最火第 48 期 721 阅读/全系列爆款第 18 期 16133 阅读/最冷第 57 期 201 阅读/下半月日均下降 25%）
结果证明
八、验收标准
- [ ] 确认微信开放平台 getarticletotal 接口订阅号无权限
- [ ] Playwright 打开微信公众平台后台并扫码登录成功
- [ ] 自动翻页抓取 63 篇文章数据（每页 20 条，共 4 页）
- [ ] 生成 wechat-article-data.json 和 wechat-may16-31stats.json 文件
- [ ] Python 脚本能识别三种日期格式（昨天/星期X/MM月DD日）
- [ ] 结构化 JSON 包含 total_articles: 63，total_reads: 77164，avg_reads: 1224.8
- [ ] 5 月 16-31 日系列文章统计：16 篇，总阅读 6,360，总分享 140，日均 398
- [ ] 过滤条件排除非系列文章（AI实操交流群、ChatGPT 注册协助服务）
- [ ] 最火文章第 48 期 721 阅读，全系列爆款第 18 期 16133 阅读
- [ ] 最冷文章第 57 期 201 阅读
- [ ] 趋势分析：5 月上半月日均 455，下半月日均 340，下降 25%