你准备给同事讲表格清理，找到一条 B 站教程，觉得它讲得很清楚。究竟是开场交代得好，还是每一步都有结果展示？想借鉴它的教学方式，需要把“感觉不错”变成能解释的观察。

先用一个能完成的任务搜教程

将宽泛的表格处理改成“合并重复行并保留金额合计”。按综合搜索文档提供 keyword、order、page 和 page_size 等必要参数，先查一页。选择真正回答该问题的作品，而不是只看标题含有几个关键词。详情接口使用 aid，别把另一条 B 站接口的 BV 参数直接套过来。

把讲解拆成读者会遇到的几个关口

打开原视频，人工记录它什么时候说明输入数据、什么时候展示操作、什么时候检查结果。如果没有提供完整字幕，就通过观看做笔记，不要声称详情接口已经转录整段视频。对每个关键步骤写“读者此刻知道什么、还可能卡在哪里”，比照搬章节标题更能发现教学安排。

用自己的示例数据复现一次

准备一份不含真实个人信息的小表，包含重复项、空白项和金额列。跟着做完，检查结果是否与自己预期一致。记录表可列原视频来源、讲解动作、对应读者问题、自己复现结果和待确认条件。复现结果只有实际操作后才能填写，不能让 AI 为了补齐表格编造“测试通过”。

借鉴结构，保留自己的讲解材料

你可能发现最值得学的是先展示错误结果再解释原因，也可能是每完成一步都检查一遍。将这一观察转成自己的授课安排，用自己的数据和表达重新讲。互动量不能直接证明教学质量，软件版本不同也可能导致操作差异。最终成果是一张教学顺序草图和已验证的例子，不是平台自动给视频的质量评分，更不是复制他人的完整脚本。

这篇用到的接口

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/bilibili/web/fetch_general_search

参数 类型 必填 含义
keyword string 是 搜索关键词
order string 是 排序方式
page integer 是 页码
page_size integer 是 每页数量
duration integer 否 时长筛选
pubtime_begin_s integer 否 开始日期
pubtime_end_s integer 否 结束日期

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/bilibili/web/fetch_general_search"
params = {
    "keyword": "火影忍者",
    "order": "totalrank",
    "page": "1",
    "page_size": "42"
}
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。