夜雨聆风
我用AI写了一个B站评论抓取工具,全程只靠「说话」
为什么要做这个工具？
作为一个B站内容创作者，我经常需要分析热门视频的评论区——看看观众在讨论什么、关心什么、吐槽什么。但B站的评论区翻起来太痛苦了，尤其是几百上千条评论的视频。
我想：能不能有个工具，给我一个B站链接，自动把所有一级评论和二级回复都抓下来，存成JSON方便分析？
说干就干。
第一轮：一句话启动
我的第一条提示词非常简单：
“我想要一个只要我提供bilibili视频地址，就能去抓取视频下面的一级和二级评论的软件。”
Claude Code立刻进入了Plan模式（规划模式），它没有急着写代码，而是先问我3个关键问题：
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这几个选择其实很关键。选Python是因为生态成熟、B站API资料多；选Web界面是因为我不想每次跑命令行；JSON格式则方便后续用AI分析评论内容。
第二轮：自动生成完整方案
Claude Code给我生成了一份详细的实现方案：
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方案里包含了：
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B站API端点（一级评论 x/v2/reply/main，二级评论x/v2/reply/reply） -
wbi签名机制（B站2024年新增的反爬策略） -
SSE实时进度推送 -
JSON输出结构设计
看完方案，我直接说“通过”，Claude Code就开始写代码了。
第三轮：代码自动生成
不到5分钟，4个文件全部生成完毕：
- requirements.txt — 依赖声明
- bilibili.py — 330行，B站API核心封装
- app.py — Flask Web应用
- templates/index.html — 完整的前端界面
我运行 python app.py，浏览器打开 http://localhost:5000，界面就出来了。粘贴一个B站链接，点击「开始抓取」——
第一个坑：错误 -352
然后就报错了：
错误： 获取评论失败： -352
我把这个错误直接告诉Claude Code：
它立刻分析出原因是B站的wbi签名验证失败，代码在遇到-352时没有自动重试wbi签名。于是它：
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新增了 _signed_request()统一请求函数 -
遇到 -352/-403 自动用wbi签名重试 -
默认启用wbi签名（ use_wbi=True）
第二个坑：签名后仍然 -352
重启后再试，新的错误：
“错误： wbi签名验证失败（-352），请更新Cookie(SESSDATA)”
这次签名生效了，但验证还是失败。Claude Code又做了两件事：
- 参数隔离 — 每次请求用params的副本，避免重试时旧wbi字段污染签名
- 错误信息优化 — 把单行错误改成多行，附带操作指引
第三个坑：账号未登录
我按指引拿到了SESSDATA，配置后再试：
“错误： 获取nav信息失败： 账号未登录，请检查Cookie”
这次Claude Code做了Cookie格式兼容处理——不管你粘贴的是纯值、带前缀、还是完整Cookie串，都能自动识别。
但问题还是没解决。
关键转折：我指出了真正的原因
我把上面的错误也发给了豆包，豆包给了我一个重要的排查线索，我直接告诉Claude Code：
“排查最常见的配置坑：只填了SESSDATA，但缺少其他必填Cookie字段。B站的登录态鉴权不止需要SESSDATA，部分程序会校验完整的Cookie链，缺少这些也会报未登录。必须补充：DedeUserID（用户ID）、bili_jct（CSRF Token）。这个说法你考虑到了吗？”
这条提示词是整个开发过程的转折点。
Claude Code立刻重构了Cookie配置模块：
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从单输入框 → 三个独立字段（SESSDATA、DedeUserID、bili_jct） -
新增「一键粘贴完整Cookie」模式 -
所有字段自动保存到localStorage，下次不用重新填 -
Cookie格式自动规范化
最终效果
重启服务，配置好完整Cookie，粘贴一个B站视频链接——
成功了。实时进度显示：
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最终输出的JSON长这样：
完整提示词记录
以下是我在这次开发中说的每一句话：
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7轮对话，从零到可用。
我的3点感悟
1. AI编程的关键不是“会写代码”，而是“会描述问题”
整个过程我一行代码都没写。但我需要知道：我要什么、报了什么错、B站的鉴权机制是什么。这些领域知识比代码本身更重要。
2. 踩坑是正常的，关键是能精准反馈
第7轮的那条提示词之所以是转折点，是因为我把“领域知识”喂给了AI。它不知道B站需要三个Cookie字段，但我知道。AI负责实现，我负责判断——这就是人机协作。
3. Plan模式值得多用
Claude Code的Plan模式让我在写代码前就看清了整个方案。比起“先写再说”，“先想再做”效率高得多。
3个未来可升级点
1. 评论AI分析面板
目前只是抓取和展示，未来可以接入Claude API，对评论做情感分析、话题聚类、观点提取。比如自动总结“观众最关心的5个问题”，这对内容创作者来说价值巨大。
2. 多视频批量对比
支持同时输入多个视频链接，横向对比评论区数据——哪个选题互动率高、哪种内容引发争议、什么时间段评论最活跃。从“单视频分析”升级为“选题决策工具”。
3. 评论区舆情监控
定时抓取自己视频的新增评论，发现负面舆情自动预警，发现优质评论自动标记。从“被动查询”升级为“主动监控”，让创作者第一时间掌握观众反馈。
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我是老顽童周老师
一个在用正确方式学习AI的普通人