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📦 短视频爆款拆解（叙事式）

v2.0.1

把一段抖音/小红书短视频拆成「故事 + 心理学」式爆款拆解报告——选题/一句话总结/内容描述/视频结构(开头-中间-结尾)/事件推进/落幕文案/受众启示/核心爆点/节奏/BGM。给运营拍同款、写脚本、做分镜时直接当弹药。当用户说"拆解视频""分析这条视频""帮我看这段抖音""短视频结构""卡点在哪""这条爆款怎么...

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jack-yang-ai 头像by @jack-yang-ai
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high confidence
代码与运行说明与技能的声明一致：它按描述把本地 mp4 上传到 StepFun，调用 StepFun 的视觉/ASR 模型生成拆解报告；唯一需要注意的是视频会被上传到外部 API（StepFun）并使用 STEP_API_KEY。
评估建议
这个技能本身在目的、代码和依赖上是一致的：它会把你指定的 mp4 上传到 https://API.stepfun.com 并调用 StepFun 的视觉/ASR 模型来生成拆解报告. 在决定安装/运行前请考虑： - 隐私与合规：上传的视频会发送到第三方服务（StepFun）。不要上传含敏感个人信息或受版权/隐私限制的内容，除非你信任该服务并确认其数据保留与删除策略。虽然脚本会尝试在完成后删除文件（删除_file），但 API 端的真实保留策略取决于 StepFun。 - API 密钥管理：为 STEP_API_KEY 使用有最小权限和短期有效性的密钥，避免把长期密钥写入公共仓库或共享 .env。不要复制 README 中示例 key 当真实 key。若可能，用可撤销/受限的 key。 - ASR 与音频数据：启用 --with-asr 会提取音轨并以 base64 形式发送到 StepFun ASR 端点（体积会膨胀），这会把语音/潜在敏感对话上传到外部服务。若音轨包含敏感信息，请不要启用。 - 临时文件与清理：脚本会在异常/成功后尝试清理临时文件并删除云端文件，但删除请求可能失...
详细分析 ▾
✓ 用途与能力
技能名/描述为“短视频拆解”，所需文件、依赖（ffmpeg、openAI/httpx/jinja2）、以及脚本（上传视频、可选 ASR、渲染报告）都与目标一致，没有请求与目的不符的外部凭据或二进制。调用的模型和 API（step-1o-turbo-vision、stepaudio-2.5-asr、API.stepfun.com）与功能匹配。
ℹ 指令范围
技能.md 与脚本指示会把视频文件上传到 StepFun 文件 API，并（可选）抽音轨、将 PCM base64 化并 POST 到 StepFun 的 ASR SSE 端点；分析流程会把 ASR 文本和 video file_id 一并发给 StepFun 的 vision 模型。行为在文档中有说明 (上传/自动删除/--keep-上传)，但这意味着用户视频与可能包含的个人信息会被发送到第三方服务（StepFun）。此外 analyze.py 会读取 技能 根目录的 .env 作为 STEP_API_KEY 的后备来源。
✓ 安装机制
这是 instruction+script 型 技能：没有下载不明二进制或通过不受信任 URL 拉取代码。依赖通过 pip / 系统包（ffmpeg）声明，代码打包在 技能 中。压缩.py 有一个未实现的 TODO（功能/质量问题而非安全问题）。
✓ 凭证需求
仅要求 STEP_API_KEY（StepFun 平台凭据），这与把视频上传并调用 StepFun 模型的目的相符。脚本会在缺少环境变量时回退读取 技能 根目录的 .env。README/图形界面des 示例里展示了一个示例 key 字符串（仅示例），用户不应把真实长期密钥写入公共仓库或共享位置。
✓ 持久化与权限
manifest flags 表示 always=false，技能不会被强制常驻或修改其他技能配置。运行时会上传文件并在 finally 块里尝试删除（除非使用 --keep-上传），没有请求提升平台权限或修改全局 代理 设置。
安全有层次，运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

安装命令

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官方npx clawhub@latest install video-deconstruct
镜像加速npx clawhub@latest install video-deconstruct --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

video-deconstruct (v2.0) 这个 技能 干啥

扔一段 mp4，吐一份叙事式爆款拆解报告。覆盖 10 个章节：

选题介绍 — 一句话主题（≤ 12 字，可直接进选题库） 一句话总结 — 主角关系 + 核心冲突 + 结局（≤ 100 字） 内容描述 — 按时间线复述剧情，含转场+心理动机+元注释（300–600 字） 视频结构分析 — 开头/中间/结尾各自的"设计点 + 效果分析" 中间事件推进过程 — 3–8 条具体事件，每条"动作 + 隐含矛盾" 视频结尾 + 落幕文案 — 收尾设计 + 字幕原文 + 受众启示 核心爆点 — 为什么会火，必须涉及底层心理机制（120–250 字） 节奏（辅助）— 时间轴段落表，钩子/铺垫/转折/高潮/收尾 BGM（辅助）— 卡点位置、换歌点（纯视觉推断） 评论区 — v1 跳过，v2 接入 快速开始 导出 STEP_API_KEY=sk-xxx python scripts/analyze.py /path/to/your-video.mp4 # 报告生成在 ./输出/your-video-报告.md

# 强烈推荐：启用 ASR 把对白也喂进去 python scripts/analyze.py /path/to/your-video.mp4 --with-asr

详细步骤见 图形界面des/01-quick启动.md。

想改输出风格？ 改 prompts/analysis_rubric.txt 的字段定义/写作风格指引 改 prompts/系统.txt 改 AI 的角色设定（默认是"资深拆解师"） 改 templates/报告.md.j2 调整报告版式 详见 图形界面des/03-prompt-engineering.md 与 StepClaw 代理 框架的衔接 manifest.json 已声明 entry / 输入s / 输出s / triggers / 模型s，可被 StepClaw 代理 直接 dis补丁 默认 STEP_API_KEY 走环境变量或 技能 根目录的 .env 输出路径 输出/{video_stem}-{报告.md, analysis.json} 是固定 模式，下游 代理 可直接读取 ASR 与 vision 模型都走 https://API.stepfun.com/v1，不需要额外 端点 限制 输入必须是 mp4。默认 128MB 以内直传 StepFun 文件 API；只有超过 128MB 才会自动两遍 ffmpeg 压缩（长视频可能降到 240p/低帧率，但 rubric 仍能分析节奏/卡点/事件；详见 scripts/压缩.py） 没有对视频长度的硬限制，但超过 128MB 后会进入压缩兜底：3 分钟内通常可保 480p+，超长视频可能退化到近似 240p 幻灯片 运行时会先把（必要时压缩后的）文件上传到 StepFun 云端（临时），分析完后自动删除（除非加 --keep-上传）；压缩产物也会在处理完后清理 BGM 维度仍以视觉线索为主（详见 图形界面des/02-叙事式拆解说明.md）。--with-asr 启用后对白文本会作为辅助上下文喂给视觉模型，但不会直接做识曲 真识曲不做（要的话改成 ACRCloud / Audd.io，见 v3 路线）

数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库