YouTube 评论采集器
AI 驱动的舆情数据挖掘助手
无需复杂的 Python 脚本，轻松穿透数据迷雾。结合 DICloak 专业的指纹防关联技术，您只需通过自然语言指令，即可安全、高效地采集指定 YouTube 视频下的评论内容。将用户反馈瞬间转化为结构化数据，助力深度的市场调研与情感分析。
无需复杂的 Python 脚本，轻松穿透数据迷雾。结合 DICloak 专业的指纹防关联技术，您只需通过自然语言指令，即可安全、高效地采集指定 YouTube 视频下的评论内容。将用户反馈瞬间转化为结构化数据，助力深度的市场调研与情感分析。
将繁琐的数据抓取工作简化为一次简单的对话交互。通过 MCP 协议连接您的 AI 编辑器（如 Cursor/Claude）与 DICloak 指纹浏览器。AI 理解您的采集需求（如数量、排序方式），自动指挥浏览器模拟真人滚动与提取，无需配置 API 即可获取真实的用户声音。
建立 AI 连接 在 Claude Desktop 或 Cursor 中一键配置 DICloak MCP Server。确保 DICloak 客户端已启动，并准备好用于访问 YouTube 的指纹环境。
自然语言控制 直接描述您的采集目标。例如： "请调用 'US_Analyst_02' 环境，访问 YouTube 视频 [插入URL]。帮我把评论区按 '最新' 排序，采集前 50 条评论。请重点提取评论者的用户名、评论内容和点赞数，并过滤掉包含 emoji 的纯表情评论，最后整理成表格给我。"
自动化采集与清洗 AI Agent 将接管浏览器，模拟人类的阅读与滚动行为，抓取评论数据。采集完成后，AI 可直接在对话窗口中对数据进行清洗、分类或生成情感分析报告，实现 "采集-分析" 一步到位。
利用 MCP RPA 更智能地工作 —— 立即开始使用 DICloak！
立即试用解决痛点：舆情监控。快速采集竞品视频下的用户评价，分析消费者对特定功能或产品的真实态度，发现潜在的市场机会或痛点。
解决痛点：粉丝互动管理。批量导出自己热门视频的评论，利用 AI 快速筛选出高质量的观众提问或建议，作为下一期 Q&A 视频的素材来源。
解决痛点：语料获取困难。获取真实、鲜活的社交媒体语料库。通过采集大量评论数据，训练或微调情感分析模型，洞察公众情绪趋势。
解决痛点：需求验证。在相关产品的评测视频下采集用户讨论，了解目标受众对产品的具体槽点（如 "电池不耐用"）和期望，辅助产品改进与选品。
传统爬虫需要处理复杂的 AJAX 加载和反爬策略。MCP RPA 让您只需像跟助理说话一样下达命令，AI 会自动处理页面滚动加载（Infinite Scroll）和 DOM 元素定位。
大规模抓取评论容易触发 Google 的验证码。工具运行在 DICloak 指纹环境内，配合拟人化的滚动速度和鼠标轨迹，极大降低了被识别为机器人的风险，保障业务连续性。
所有的采集过程均在您的本地设备上运行，原始数据直接进入您的 AI 编辑器上下文，不经过任何第三方云端存储，确保您的调研数据和商业机密安全。
完美适配 Claude Desktop 和 Cursor。您不再需要 "采集数据 -> 导出 Excel -> 导入 AI" 的繁琐流程。采集到的评论立刻就能被 AI "阅读" 并进行总结分析。
