via54-social-roi
Supports monitoring and ROI analysis for Bilibili creator accounts, including follower and engagement metrics, content performance, and cross-platform matrix evaluation.
Estimates social-media-driven search spillover and UV impact to Meituan as part of e-commerce back-search and campaign ROI calculations.
Supports WeChat Channels account monitoring, including handling forwarded link parameters such as wechatWid and xsec_token and extracting profile and post engagement data.
Supports Xiaohongshu creator account monitoring and ROI estimation, including follower, engagement, and note performance data extraction for campaign planning.
via54SocialROI
🌐 语言 / Language: 本文为中英双语旗舰版 (This file is bilingual) · 🇨🇳 中文版 · 🇺🇸 English
全平台社媒推广影响力、30天搜索指数脉冲、三大电商回搜(京东/淘天/美团)、8大AI引擎 GEO 声量份额(SoM)与多账号矩阵 ROI 测算框架(基础架构 + 试用沙盒 + Agent Skill + MCP/Cordis 插件版) Omni-Channel Social Media Influence, Search Index Lift, E-Commerce Search Spillover (JD / Tmall / Meituan), 8-LLM Generative Engine Optimization (GEO SoM) & Multi-Account Matrix ROI Framework (Base Architecture + Trial Sandbox + Skill & Plugin Edition)
*Built for Xiaohongshu (小红书) · Douyin (抖音) · Bilibili (B站) · WeChat Channels (微信视频号) — Best paired with Tencent Marvis (腾讯 Marvis).*
🏆 重磅部署建议:强烈推荐本机部署【腾讯 Marvis】—— 当前测试最好的社交媒体监测 Agent 客户端
🏆 Top Deployment Recommendation: Deploy Tencent Marvis Locally — Currently the Best-Tested Social Media Monitoring Agent Client
核心评测结论 / Benchmark Verdict:在跨越小红书(Xiaohongshu)、抖音(Douyin)、B站(Bilibili)、微信视频号(WeChat Channels)四大平台的百余次真实链路对比测试中,本机部署【腾讯 Marvis(Tencent Marvis Agent)】是当前测试效果最好、反爬穿透最稳、SSR 数据提取最精准的社交媒体监测 Agent 客户端!
为什么强烈建议本机部署腾讯 Marvis / Why Deploy Tencent Marvis Locally:
断层领先的社媒实时监测能力:内置
agent-browser原生无头/有头守护进程(默认端口51183),可直接穿透微信转发污染链接(wechatWid/xsec_token)并提取__INITIAL_STATE__与_SSR_DATA真实粉丝、赞藏与笔记流水,彻底告别传统爬虫频繁验证码断流;开箱即用的独立全栈运行时:客户端自带隔离优化的 Python 3.11 与 Node.js 运行环境,无需繁琐配环境即可一键挂载本仓库的
via54socialroiSkill、Stdio MCP Server 与 Cordis/Node 插件;7×24 小时每小时自动巡检最佳底座:配合本框架的每小时循环监测协议,可实现低资源占用、高稳定的全天候社媒达人监测与爆文脉冲预警。
📸 极简傻瓜式三步工作台与多账号 PK 看板预览 / Workbench & Matrix Board Preview

Related MCP server: AgentHiring AI Recruiting Server
🏆 重磅推荐本机部署:腾讯 Marvis / Recommended Local Deployment: Tencent Marvis
显著标识:腾讯 Marvis 是当前测试最好的社交媒体监测 Agent 客户端(Currently the Best-Tested Social Media Monitoring Agent Client)。
在社媒投流测算与达人监控场景中,单一 LLM 客户端往往受限于社媒平台的动态反爬签名(如小红书 xsec_token、抖音 a_bogus)而无法获取实时主页与笔记数据。我们经过多轮横向实测对比后,强烈建议所有用户优先在本机部署腾讯 Marvis 客户端:
监测客户端对比维度 / Evaluation Dimension | 🏆 本机部署【腾讯 Marvis】(强烈推荐) | 普通浏览器插件 / 传统 Playwright 脚本 | 纯云端无状态 API 爬虫 |
综合评测地位 / Overall Rating | ⭐⭐⭐⭐⭐ 当前测试最好的社交媒体监测 Agent 客户端 | ⭐⭐⭐ 易受 DOM 改版与滑块中断 | ⭐⭐ 极易遭遇 IP 封禁与空数据 |
小红书/抖音/B站/视频号 SSR 提取率 | 99.2%+(原生 | 65%~75%(常因登录态丢失退化) | < 40%(高频触发风控拦截) |
微信分享长链接抗干扰能力 | 原生支持剥离 | 需手动清洗 URL 参数 | 常返回重定向错误页 |
内置 Python 3.11 + Node.js 运行时 | 自带完整隔离运行时,零配置驱动 Skill & MCP 插件 | 需用户自行安装配置环境 | 不支持本地守护进程联动 |
每小时循环监测(Hourly Monitoring) | 支持后台常驻 TCP 守护进程(端口 | 每次冷启动浏览器耗时长、占内存 | 长期轮询成本极高 |
本机腾讯 Marvis 快速联动指南 / Pairing with Local Tencent Marvis
# 1. 本机安装并启动【腾讯 Marvis】客户端后,可直接调用其内置高性能 Python 3.11 运行时启动本工具:
& "C:\Program Files\Tencent\Marvis\MarvisAgent\1.60.3000.716\runtime\python311\python.exe" server.py 8765
# 2. 或使用腾讯 Marvis 运行时直接执行 CLI 与 MCP Server:
& "C:\Program Files\Tencent\Marvis\MarvisAgent\1.60.3000.716\runtime\python311\python.exe" cli.py --matrix --budget 95000📌 核心定位与价值 / Positioning & Core Value
在真实商业投放中,品牌方与投手面临三大痛点:① 只看曝光与赞藏,算不清带去京东/淘宝/美团多少搜索进店与真实成交;② 无法量化社媒种草对 DeepSeek、豆包、元宝、Kimi 等 AI 搜索引擎推荐率(GEO SoM)的拉动;③ 面对多个候选达人,不知道如何跨平台去重比价与分配总预算。
via54SocialROI 提供了一套完整的 双阶段(Stage 1 历史基线 $\to$ Stage 2 内容与脚本叠加)+ 多账号跨平台矩阵寻优 基础架构、确定性试用沙盒、通用 Agent Skill 以及多形态插件:
三步极简傻瓜式 Web 测算台(Foolproof 3-Step Workbench):
第一步(选博主):输入小红书/抖音/B站/视频号主页链接或代号,一键识别粉丝、均阅、互动与近期作品;
第二步(传产品):支持文档/截图/文本多模态输入,仅需确认产品名称、实际售价、本单预算与核心卖点;
第三步(看结论):首屏直接生成 「AI 投前决策总评红绿灯 + 💡 一句话大白话算清账」,直观回答“花多少钱、能看多少人、带去京东/淘宝/美团多少人、全网能卖多少单、扣成本净赚多少”。
🌟 多账号检测分析看板(Multi-Account Matrix Board):
支持多账号混排批量检测、跨账号受众去重净触达(Modified Sainsbury 模型架构)、跨平台搜推协同乘数($M_{\text{synergy}}$)、人货契合度×ROAS×曝光量象限气泡图,以及矩阵总预算最优分配规划。
🔌 三位一体 Agent Skill + MCP + Node/Cordis 插件形态:
内置通用
via54socialroi/SKILL.md(兼容 腾讯 Marvis / Google Antigravity / Claude Code / Hermes Agent / OpenClaw / OpenCode / Codex CLI)、零外部依赖mcp_server.py以及 Node/Cordis 插件适配器plugin/index.js。
🏗️ 系统五层架构与双仓版本说明 / 5-Layer Architecture & Edition Matrix
flowchart LR
subgraph Input["Layer 1 & 2: 5-Modal Ingestion"]
A1["🔗 Social Profile URL\n(Best via Tencent Marvis)"]
A2["📄 Product Doc / Text"]
A3["🖼️ Cover / Screenshot"]
end
subgraph Core["Layer 3: Core Architecture (core/)"]
direction TB
B1["🔓 Open-Core Trial & SDK (veawho/via54SocialROI)\ncore/interfaces.py + schemas.py + demo_engine.py"]
B2["🔒 Private Full Commercial Repo (veawho/via54SocialROIPro)\nFull Calibration + Live Marvis SSR + 5-Modal OCR"]
end
subgraph Outputs["Layer 4 & 5: Decision & Plugin Ecosystem"]
C1["🎯 Stage 1 -> Stage 2 Lift\nViews / Index / JD·Tmall·Meituan UV"]
C2["🤖 8-LLM GEO SoM & PAWC\n+ McKinsey Pocket Price ROI"]
C3["🌟 Multi-Account Matrix PK\n& Optimal Budget Allocator"]
C4["🔌 Agent Skill (via54socialroi)\n+ MCP Server + Node/Cordis Plugin"]
end
Input --> Core --> Outputs模块维度 / Capability | 🌍 公开试用与架构/插件版 ( | 🔒 私有商业全功能完整版 ( |
系统五层架构接口 ( | ✅ 完全开源(完整强类型数据契约与 ABC 抽象基类) | ✅ 相同架构契约全量商业实现 |
极简三步傻瓜式 Web 测算台 ( | ✅ 完全开源(含一句话算清账决策卡 + 9大分析视图) | ✅ 相同前端界面,解锁真实反爬与全精度精算 |
多账号 PK 选号看板 ( | ✅ 完全开源(含 SVG 象限气泡图、横向 PK 表、预算规划器) | ✅ 激活完整 Sainsbury 跨平台重合度矩阵与 Hill 寻优 |
通用 Agent Skill ( | ✅ 完全开源(兼容腾讯 Marvis / Antigravity / Claude Code / OpenClaw) | ✅ 全量商业内核直连 |
底层多阶段数学标定参数矩阵与腾讯 Marvis 实时反爬核心 | 🧪 内置确定性试用沙盒 ( | 🔒 独立私有仓库闭源保护 ( |
🚀 30秒快速启动 / 30-Second Quick Start
零第三方重依赖(纯 Python 标准库即可启动开源试用沙盒,强烈建议搭配本机【腾讯 Marvis】使用):
# 1. 克隆仓库 / Clone the repository
git clone https://github.com/veawho/via54SocialROI.git
cd via54SocialROI
# 2. 查看当前激活引擎版本 / Check active engine edition
python cli.py --info
# 3. 命令行一键运行单账号投前精算试用 Demo / Run Single-Account CLI Demo
python cli.py --preset xhs_kefujia_medical
# 4. 命令行一键运行跨平台多账号矩阵 PK 与预算分配 Demo / Run Multi-Account Matrix CLI Demo
python cli.py --matrix --budget 95000
# 5. 启动极简傻瓜式 Web 测算工作台 / Launch the Web Workbench UI
python server.py 8765
# 浏览器打开 / Open in browser: http://127.0.0.1:8765🤖 安装为 AI Agent Skill、MCP 与 Node/Cordis 插件 / Install as Skill & Plugin
1. 安装通用 Agent Skill (via54socialroi)
本仓库内置符合 Agent Skills Open Standard 及 via54Skills 规范的 via54socialroi/SKILL.md,支持 腾讯 Marvis、Google Antigravity、Claude Code、Hermes Agent、OpenClaw、OpenCode、Codex CLI:
# 方式 A:使用 skills CLI 一键安装
npx skills add veawho/via54SocialROI
# 方式 B:复制到 Claude Code / Antigravity / 腾讯 Marvis 全局 skills 目录
cp -r via54socialroi ~/.claude/skills/
cp -r via54socialroi ~/.gemini/config/skills/2. 挂载为标准 MCP Server(腾讯 Marvis / Claude Desktop / Antigravity / Cursor)
在客户端的 mcp_config.json 或 claude_desktop_config.json 中添加:
{
"mcpServers": {
"via54-social-roi": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/via54SocialROI/mcp_server.py"]
}
}
}3. 作为 Node.js / Cordis / OpenClaw 插件调用 (@via54/plugin-social-roi)
const Via54SocialROIPlugin = require('./plugin');
// 单账号评测 / Single-account evaluation
const res = await Via54SocialROIPlugin.evaluateSingleAccount({
brand: '科复佳',
product: '医用透明质酸钠修复贴',
platform: 'xiaohongshu',
followers: 185000,
budget: 18500,
price: 118
});📂 仓库目录结构 / Repository Structure
via54SocialROI/
├── core/ # [Base Architecture & Trial Sandbox] 五层开源架构与试用沙盒
│ ├── __init__.py # 架构导出入口 (OPEN_CORE_DEMO)
│ ├── schemas.py # 强类型领域数据模型 (SocialAccountProfile / ProductInput / Stage2)
│ ├── interfaces.py # 五层系统抽象基类 (BasePromotionEngine / BaseSocialCrawler 等)
│ └── demo_engine.py # 开源确定性试用沙盒与参考实现
├── plugin/ # [Node/Cordis Plugin] JS/TS 跨框架插件适配器
│ ├── index.js # Cordis / Koishi / OpenClaw / Node 插件入口
│ └── index.d.ts # TypeScript 类型声明
├── via54socialroi/ # [Agent Skill] 通用技能包 (兼容腾讯 Marvis / Antigravity / Claude)
│ ├── SKILL.md
│ └── scripts/social_roi_cli.py
├── skills/via54socialroi/ # 标准插件目录技能镜像
├── .claude-plugin/plugin.json # Claude Code 插件清单
├── plugin.json # 根级 MCP 与技能插件声明清单
├── package.json # @via54/plugin-social-roi NPM/Node 插件配置
├── static/index.html # v2.4 极简三步傻瓜式 Web 测算台 + 多账号 PK 选号看板
├── server.py # REST API 与 Web 工作台服务端
├── cli.py # 命令行工具 (支持 --info / --preset / --matrix / --json)
├── mcp_server.py # 零依赖 JSON-RPC 2.0 Stdio MCP 服务端
├── tests/test_demo.py # 6项开源试用沙盒、插件形态与防泄漏自动化测试套件
├── README.md # 中英双语主文档 (Default Bilingual README)
├── README.zh-CN.md # 中文说明文档
└── README_EN.md # Technical English Documentation🧪 运行自动化测试 / Running Tests
python -m unittest discover -s tests -v⭐ Star & Contributing
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If you find via54SocialROI useful for marketing analytics, GEO research, or AI Agent toolchains, please give it a ⭐ Star on GitHub!
📄 开源许可 / License
本项目开源部分(架构接口、Demo 试用沙盒引擎、前端工作台、Agent Skill 与 MCP/Node 插件)采用 MIT License 授权。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Structured analysis API and remote MCP tool for text, JSON records and numeric series.
Open-source AI SEO over MCP: audits, ranks, keywords, backlinks + AI visibility (GEO).
Social media analytics, video analysis, and competitor intel for any MCP-compatible AI agent.
AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA stdio-based server that enables interaction with the DataForSEO API through the Model Context Protocol, allowing users to fetch SEO data including search results, keywords data, backlinks, on-page analysis, and more.9 npm7MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceExposes core recruiting tools such as candidate ranking, profile retrieval, honeypot audits, and job description parsing via stdio protocol.MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables agents to run statistics and data-science computations over numerical streams using only the Python standard library, including Z-score/IQR anomaly detection, Holt linear forecasting, Welch's t-test hypothesis evaluation, gradient-descent multivariate regression, and power-iteration SVD/PCA dimensionality reduction. Exposes these capabilities over JSON-RPC 2.0 stdio so clients like Claude Desktop, Cursor, and Windsurf can project high-dimensional feature vectors into principal components without any external dependencies.7MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceExposes four System 1 decision tools — categorical choice, rubric scoring, binary probability assertions, and a pre-execution guardrail — over stdio JSON-RPC. This enables agents to make sub-second routing, triage, and safety decisions without slow generative calls.MIT