《微博开放平台官方CLI开源了：60+API一行搞定，AI Agent原生支持》

环境要求：Node.js 18+ · 支持 macOS / Linux / Windows 工具地址：open.weibo.com/cli

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背景

调用微博开放接口的常规做法是手写 HTTP 客户端：维护 OAuth token 刷新逻辑、处理分页、实现错误重试，鉴权与基础设施代码通常占整个脚本的 70% 以上，业务逻辑反而是少数。

微博开放平台发布的官方 CLI 工具 weibo-cli 将上述基础设施内置，把微博开放平台的能力封装成可直接执行的终端命令，并作为 AI Agent 的原生调用入口。

核心能力：覆盖发布、互动、检索、趋势分析等 60+ 个接口；支持 JSON / Table 输出；可作为 MCP 工具直接集成进 Agent 工作流。

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一、安装与鉴权

1.1 安装

<BASH>
# npm 全局安装
npm install -g @weibo-ai/weibo-cli
# 或使用官方安装脚本（建议先下载审查再执行）
curl -fsSL https://open.weibo.com/cli/install.sh -o install.sh && bash install.sh
# 确认安装版本
weibo-cli version

1.2 前置条件

调用接口前需在微博开放平台完成以下步骤（顺序不可颠倒）：

步骤	操作	说明
1	开发者实名认证	在「基本信息」页提交认证，未通过无法创建授权
2	开通套餐或试用	在「套餐订阅」页选择方案，获取额度与积分
3	绑定本机设备	在「设备授权」创建授权后执行登录命令

状态检查：

<BASH>
weibo-cli doctor               # 逐项检查认证与套餐状态
weibo-cli me --output table    # 查看当前账号、余额与套餐信息

1.3 登录

<BASH>
# 桌面环境（浏览器 OAuth）
weibo-cli auth login
# 无头环境（SSH / Docker / CI）
weibo-cli auth login --device

登录后可用 weibo-cli auth whoami --output json 验证当前登录状态。

1.4 套餐说明

方案	额度	价格
Free	5 次/小时，仅本人数据	免费
Basic	3,000 Credits	¥29 / 月
Plus	7,500 Credits	¥69 / 月
Pro	32,000 Credits	¥299 / 月
Ultra	100,000 Credits	¥899 / 月

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二、命令体系概览

<BASH>
# 列出当前套餐下可用的全部命令
weibo-cli commands list --available
# 查看某条命令的参数、必填字段和适用套餐
weibo-cli commands show search statuses/limited

CLI 覆盖九个能力模块：

模块	典型命令	说明
内容发布	statuses update · statuses upload	文字微博、图片微博发布
内容读取	statuses user_timeline/other · statuses show_batch/biz	用户时间线、批量获取微博
互动管理	comments to_me/biz · comments reply	评论读取与回复
内容检索	search statuses/limited	关键词、话题微博搜索
趋势分析	search hot_word/biz · search hot_word_cate/biz	热搜主榜、分类榜单
粉丝画像	friendships followers/biz · friendships followers/age_group_count	粉丝列表与行为分析
用户信息	users show/biz · users show_batch/other	当前用户及批量查询
表态	attitudes create · attitudes show/biz	点赞与赞列表
影视榜单	wbindex ranking/tvHot · wbindex ranking/showHot	剧集、综艺热播/待播榜

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三、典型命令详解

3.1 关键词内容检索

适用场景：竞品选题分析、赛道热度排查。

<BASH>
weibo-cli search statuses/limited \
  --q "防晒霜" \
  --type 1 \
  --sort hot \
  --count 20 \
  --output json > result.json

参数说明：

参数	类型	必填	默认值	说明
--q	string	✅	—	检索关键词，不能含 {、}、" 等特殊字符
--type	int	✅	—	获取类型：1 微博、2 评论、3 私信
--count	int	❌	10	返回条数，最小 10，最大 50
--sort	string	❌	time	time 时间倒序 / hot 热门度 / fwnum 转发数 / cmtnum 评论数
--output	string	❌	table	json / table

输出示例（--output json）：

<JSON>
{
  "total_number": "140473",
  "statuses": [
    {
      "id": 5316534266232939,
      "text": "用了3年防晒，总结出这套懒人公式",
      "attitudes_count": 5590215,
      "comments_count": 12300,
      "reposts_count": 8800,
      "user": {
        "id": 1234567890,
        "screen_name": "护肤研究员小林",
        "followers_count": 280000
      }
    }
  ]
}

3.2 实时热搜趋势

<BASH>
weibo-cli search hot_word/biz --output json

输出为结构化对象，data 数组包含 id（排名）、word（热搜词）、num（热度值）字段，可直接管道至 python3 做二次过滤。

<BASH>
# 筛选包含指定关键词的热搜条目
weibo-cli search hot_word/biz --output json | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)['data']
for item in data:
    if '护肤' in item['word']:
        print(f"{item['id']}. {item['word']} 热度:{item['num']}")
"

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四、AI Agent 集成

weibo-cli 的所有命令均为机器可调用的结构化接口，可在用户授权范围内直接嵌入 Agent 工作流，无需额外封装 API Wrapper。

适用场景

• 定时抓取指定话题热度，触发内容策略更新
• 基于热搜关键词自动检索微博并生成摘要报告
• 按评论情感分级，批量标记待回复内容

完整示例：热点监控 + 自动报告生成

<BASH>
# Step 1：获取护肤相关热搜词
weibo-cli search hot_word/biz --output json | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)['data']
matches = [x for x in data if '护肤' in x['word']]
if matches:
    print(matches[0]['word'])
" > trending_keyword.txt
# Step 2：基于热搜词批量检索微博
KEYWORD=$(cat trending_keyword.txt)
weibo-cli search statuses/limited \
  --q "$KEYWORD" \
  --type 1 \
  --sort hot \
  --count 30 \
  --output json > statuses.json
# Step 3：输出至 LLM 生成报告（接 Claude / GPT 均可）
cat statuses.json | llm-cli summarize \
  --prompt "分析以上微博的内容分布与互动趋势，输出今日护肤赛道热点摘要"

安全说明：涉及发文、评论等写操作时，建议在 Agent 工作流中保留人工确认节点，避免指令误解导致非预期执行。凭证（access token）不应提交至版本控制或出现在公开日志中。如怀疑泄露，在控制台「我的信息」→「授权列表」中撤销对应会话。

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五、实战场景

场景一：话题热度监控告警

每小时检测指定关键词是否进入热搜榜，达到阈值后触发通知。

<BASH>
#!/bin/bash
# monitor_topic.sh
KEYWORD="AI工具"
THRESHOLD=50000
HEAT=$(weibo-cli search hot_word/biz --output json | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)['data']
kw = '$KEYWORD'
matches = [x for x in data if kw in x['word']]
print(matches[0]['num'] if matches else '0')
")
if [ "$HEAT" -gt "$THRESHOLD" ]; then
  curl -s -X POST "$FEISHU_WEBHOOK" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "{"text": "[告警] $KEYWORD 当前热度 $HEAT，已超过阈值 $THRESHOLD"}"
fi

加入 crontab 定时执行：

<BASH>
0 * * * * /path/to/monitor_topic.sh

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场景二：竞品账号内容采集

拉取指定账号近期微博，导出 JSON 供后续分析。

<BASH>
# 通过昵称获取目标账号 UID
weibo-cli users show_batch/other \
  --screen_name "目标账号昵称" \
  --output json > target_user.json
USER_ID=$(python3 -c "
import json
users = json.load(open('target_user.json'))['users']
print(users[0]['id']) if users else exit(1)
")
# 拉取最新 50 条微博
weibo-cli statuses user_timeline/other \
  --uid "$USER_ID" \
  --count 50 \
  --output json > timeline.json
echo "采集完成，共 $(python3 -c "import json; print(len(json.load(open('timeline.json'))['statuses']))" ) 条记录"

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场景三：评论分流自动回复

过滤含特定关键词的评论，进行统一回复处理。

<BASH>
# 拉取最新 100 条收到的评论
weibo-cli comments to_me/biz \
  --count 100 \
  --output json > comments.json
# 筛选含咨询意图的评论（python 替代 jq）
python3 -c "
import json, re
comments = json.load(open('comments.json'))['comments']
pattern = re.compile(r'多少钱|在哪买|怎么买|链接')
inquiry = [c for c in comments if pattern.search(c.get('text', ''))]
print(f'筛选出 {len(inquiry)} 条咨询类评论')
with open('inquiry.json', 'w') as f:
    json.dump(inquiry, f, ensure_ascii=False, indent=2)
"
# 批量回复（执行前建议先确认 inquiry.json 内容）
python3 -c "
import json, subprocess
inquiry = json.load(open('inquiry.json'))
for c in inquiry:
    # 需要同时提供微博 ID (--id) 和评论 ID (--cid)
    mid = c['rootidstr']   # 被评论的微博 ID
    cid = c['idstr']       # 评论 ID
    subprocess.run([
        'weibo-cli', 'comments', 'reply',
        '--id', mid,
        '--cid', cid,
        '--comment', '感谢咨询，详情可私信了解～'
    ])
"

注意：comments reply 需同时传 --id（微博 ID）和 --cid（评论 ID），批量执行前务必 dry-run 确认数据正确。

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六、小结

weibo-cli 的核心价值在于将接口调用的基础设施成本转移到工具层，开发者只需关注业务逻辑本身。AI Agent 原生支持是其区别于同类工具的关键特性，适合需要将微博运营动作编排进自动化工作流的场景。

使用前需完成开发者认证和套餐开通，个人测试可从 Free 方案起步，weibo-cli doctor 可快速定位配置问题。

参考链接

• 官方文档：https://open.weibo.com/cli/index
• 使用手册：https://open.weibo.com/cli/quickstart