你拍了一段编绳教程，评论里有人问“这里怎么绕过去”，有人问绳子多粗，还有人只是夸好看。下一条视频应该补拍手部动作，还是说明材料？先把不同问题分开，才能回应真正卡住的人。

先确认评论对应哪条演示

按 photo_id 查询评论，需要时用分享文本取得作品详情并打开原视频。保留来源和查询时间，确认是同一款编法，别把相似成品的教程混在一起。原帖描述里的材料信息若已写清，也要检查观众的问题是否来自不容易找到，而非完全没有解释。

楼中楼可能已经给出答案

对关键评论，使用 photo_id 和 root_comment_id 查询回复，并保存实际 pcursor 翻页范围。有人回复了一个方法不代表原提问者已经解决，读清是否有确认。把作者回答、其他观众猜测和提问者反馈分别记下，不要截取一句话就生成确定的操作结论。

按缺少的画面安排补充

人工将问题分为动作看不清、材料规格不明、长度估算和成品调整等实际出现的类别。表格可列评论来源、卡住的位置、现有回复、补拍内容和待测量尺寸。若很多人问同一动作，可以优先演示，但这只是样本中的重复，不代表所有观众都不会。图示、近景和慢动作各自适合什么问题，由你依据内容决定。

验证材料后再给尺寸建议

用自己的绳材重新做一次，实际测量后再写长度或粗细说明。AI 可把评论归并为问题清单，不能根据成品照片猜精确用量，也不能代替操作验证。完成后留下补拍分镜和需要在正文补充的说明；没有足够条件的问题则形成追问。API 负责提供讨论材料，不会自动剪辑、回复观众或发布新教程，这些动作需要另行完成。

这篇用到的接口

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/kuaishou/app/fetch_video_comment

参数 类型 必填 含义
photo_id string 是
pcursor string 否

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/kuaishou/app/fetch_video_comment"
params = {
    "photo_id": "3x7gxp2zhgjv832"
}
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。