把每一次合作沉淀成你的达人智能资产。
MCNClaw 把小红书、抖音的商业数据、近期作品、评论信号与团队反馈，融合成一份持续生长的达人画像。从匹配、分析到建联，每一次决策都更聪明、可解释、可复用。
- 跨平台数据融合
- 证据可追溯
- 租户私有记忆
- Commerce蒲公英 · 报价 6.5k
- Content近作 20 条 · 评论 146
- Memory团队偏好 · 18 条复用
- 92Candidate 01露营装备达人
- 86Candidate 02户外家庭场景
- 81Candidate 03改装真实党
- + 9 位候选 · 进入复核
达人营销不该是一次性消耗。
传统投放每一次都从零开始：找人、报价、谈判、复盘——结束后所有信息又散回各自的微信和表格。MCNClaw 把每一次合作都沉淀成你的达人智能资产，让下一次决策更聪明。
资产沉淀带来的硬指标。
下面四个口径基于 MCNClaw POC 阶段的内部数据，进入正式合作后会按客户实际场景复盘校准。
从 brief 到 shortlist 平均时长缩短
AI 辅助生成 + 上下文复用
近作 + 评论证据 + 风险提示三层复核
团队反馈沉淀进租户记忆
四层信号，合成一份
可复用的达人判断。
商业价值、内容证据、AI 解释、团队记忆——每条信号都汇入右侧达人卡。
露营装备达人 · 户外家庭场景
- 报价口径6.5k 图文 · 12k 视频
- CPM42.8（同品类 P40）
- 商单密度近 30 天 4 单 · 健康
- 近作调性真实体验为主 · 少硬广
- 评论意图购买意图 22% · 提问 18%
- 内容稳定近 30 天 8 篇 · 互动稳
- 推荐理由调性 + 受众双重匹配
- 反对理由缺乏车品类历史样本
- 待二核近期商单广告占比
- 复用偏好上季品牌 B 已合作 ★
- 真实报价去年图文 5.8k 通过
- 投后反馈ROI +14% · 客户通过
按工作场景进入，共用同一份资产。
匹配、分析和执行不是孤立页面。每一次筛选、证据、备注、淘汰原因和合作反馈都会回到 campaign 与租户记忆里，让团队下一次判断更一致。
真实样本 · 三位达人轮换。
下方是从公开数据 + AI 解读生成的达人决策卡示例。每 6 秒自动切换一个达人，鼠标悬停可暂停，左侧列表点击可定位。
所有证据来自有据可查的源头。
MCNClaw 把官方商业数据、内容平台原始数据和团队反馈融合成一份达人画像。每一条数据都能追溯到来源，每一次 AI 解释都能定位到具体证据。
一行命令，
完整 agent 工作流。
mcnclaw cli 是给习惯 prompt 工作流的高级用户的旁路入口：在你自己的终端里跑完整 agent loop——provider 调试、成本核算、推荐复现、证据采集，全部可脚本化。
- Provider 调试与缓存优先：可见每一次商业数据消耗
- Agent loop 任务复现：同一 brief 同一证据，结果可比对
- 证据落盘：原始响应进 .tmp，token 自动脱敏
$ npx mcnclaw match--query "美妆 30w-100w 互动率高 不投硬广"--platform xhs --budget 8k→ 解析 brief 为 6 维筛选口径→ 拉取 蒲公英 / 小红书近作 / 评论样本→ 12 位候选 · 4 位优先复核✓ shortlist 已写回 campaign · cost 0.42 配额$
什么是公共的，什么是你的。
MCNClaw 的达人智能资产由两层组成：底层的全局画像让你不必从零开始，上层的租户私有记忆让你的判断和谈判结果只属于自己。两层之间有明确边界。
全局画像
公开商业数据、内容平台原始数据和可复用 AI 分析。这一层在所有租户之间共享，让画像基础不必每家从零积累。
- 蒲公英 / 星图 / TikHub 商业指标
- 公开作品、评论样本、内容标签
- AI 通用判断：调性、风险、互动质量
租户私有记忆
客户备注、淘汰原因、真实报价、建联记录、投后反馈——只在你的租户内可见，离职不带走、跨租户不共享。
- Membership × Tenant 模型严格隔离
- 席位与配额按 tenant 计 · 见 ADR 0012/0013
- 支持 Owner/Admin/Member/Viewer 角色权限
和品牌方、MCN 在同一张桌子上
做出来的产品。
MCNClaw 不是闭门造的工具。每一个判断维度、每一条证据呈现方式、每一个工作流断点，都来自真实的 brief、真实的复盘和真实的合作分歧。我们和早期合作团队共同在 POC 中迭代功能边界。
用 72 秒看清
一条推荐是怎样生成的。
演示会走完核心路径: 输入 brief、汇入数据和证据、生成 shortlist、标注风险和待二核项,最后把团队反馈带回下一次投放。