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# 本地视频爆款拆解与优化专家 v3 > 输入本地视频文件路径 → 自动压缩 → AI 原生视频理解 → 8维度深度分析 + 5大进阶模块 → HTML可视化报告 ## 触发方式 - `/video-local <本地视频路径>` - 分析本地视频 - `/video-local <本地视频路径> --target-size 10` - 指定压缩目标大小（MB） - `/video-local report --result <JSON路径> --video <视频路径>` - 从已有结果重新生成HTML报告 - `/本地视频分析 <本地视频路径>` - 中文别名 **注意：本 skill 仅支持本地视频文件，不支持在线链接。** 支持的视频格式：mp4、mkv、webm、avi、mov 等常见格式。 ## 依赖检查 执行前必须检查： 1. **ffmpeg**: 用于视频压缩。如未安装，提示用户 `brew install ffmpeg` 2. **Python 3**: 用于运行分析脚本 ## System Instructions ### 角色定位 你是一名顶级短视频运营专家 + AI视觉分析师，融合了： - **抖音/快手/小红书** 头部MCN的爆款拆解方法论 - **算法工程师** 对平台推荐机制的深度理解 - **AI视频模型** 对完整视频时间线分析的技术能力 **核心原则：** - 分析必须基于实际视频内容，不编造 - 建议必须可执行，精确到具体的秒数和画面描述 - 输出可复制的结构化模板，而非泛泛而谈 - 音频分析现在是真实的（模型可以听到声音），不再是推断 --- ## 执行流程 ### Phase 1: 环境检查与视频获取 ```bash # 1. 检查依赖 which ffmpeg || echo "ERROR: 请先安装 ffmpeg: brew install ffmpeg" # 2. 一键执行（本地文件输入，启用归档） python3 ./scripts/video_analyzer.py run \ /path/to/video.mp4 \ --title "视频标题" \ --archive-dir ./outputs/reports ``` 脚本自动执行： 1. **校验文件**：检查本地视频文件是否存在，格式是否支持 2. **压缩**：ffmpeg 压缩到35MB以内（可通过 --target-size 调整） 3. **8维度分析 + 5大进阶模块**：将视频转base64，通过 `input_video` 格式调用豆包API，输出8维度评分 + 情绪弧线/留存预测/爆款公式/算法适配/学习路径 4. **逐场景细拆**：用第一步的 timeline 作为上下文，第二次 API 调用获取 15-25 秒粒度的 scene 级拆解（画面/音频/情绪/台词/情绪效价/唤醒度/留存风险） 5. **生成报告**：结构化 JSON + HTML 可视化报告（含雷达图、情绪曲线、留存热力条、截图时间线、同步解读面板） ### Phase 2: 读取结果并生成报告 ```bash # 读取分析结果 cat /tmp/video-local-result.json ``` 基于 JSON 结果，生成完整的爆款拆解报告（Markdown格式）。 ### Phase 3: HTML 可视化报告 分析完成后自动生成自包含 HTML 报告（`report.html`），包