把采访方向写进关键词

筹备城市交通主题访谈时，可以使用具体领域词或已知姓名作为 keyword。用户搜索帮助你发现需要继续阅读的账号，不能直接筛出已经核验资质的专家。先列出采访希望回答的两三个问题，再判断候选人的公开内容是否涉及这些问题，比按搜索位置挑人更有针对性。

阅读公开表达再判断相关性

用 offset 与 limit 查看不同区间，记录已经检查过的候选，避免重复计数。同名用户必须回到各自主页辨认，不凭头像相似合并。假设某位作者经常讨论通勤规划，仍要区分个人体验、资料整理与专业研究；这些表达可能都值得采访，但适合提出的问题并不相同。

为每位候选保留一条明确理由

你可以自己记录账号来源、相关回答链接、拟提问内容和待确认背景。不要把未公开的联系方式或真实住址补进表格，也不替候选人宣称愿意接受采访。查询得到的只是发现线索，最后的选择需要阅读与正常沟通。名单交给同事时，应能解释“为什么请这位回答这个问题”，而不是只有一个没有依据的专业度评分；无法确认的资质保持待核实状态。

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/zhihu/web/fetch_user_search_v3

参数 类型 必填 含义
keyword string 是 搜索关键词
offset string 否 偏移量
limit string 否 每页用户数量

可以复制的 Python 请求

安装 requests 并在环境变量中设置 TRMESH_API_TOKEN。把示例用户名或作品 ID 换成你要查询的对象。

import os
import requests

# 使用自己的 TRMesh 开发者密钥；不要将密钥写入网页。
url = "https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/zhihu/web/fetch_user_search_v3"
params = {
    "keyword": "YOUR_KEYWORD"
}
response = requests.get(
    url, params=params, timeout=30,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TRMESH_API_TOKEN']}"},
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()
print(payload)  # 先核对真实响应，再提取业务字段

对应接口文档 · 返回免费查询工具

调用接口会使用你的 TRMesh 账号额度，运行前请确认接口价格。