viral-video-copywriting git:20260826.f36964aA

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name: viral-video-copywriting
description: 自媒体创作者与运营专员在缺乏爆款方法论、需拆解对标视频时使用。当需要创作短视频文案时，自动提取抖音视频信息并深度拆解开头钩子等爆款因素，一键生成符合爆款规律的原创文案，助你轻松打造高赞爆款内容。
dependency:
  python:
    - yt-dlp>=2024.1.0
    - beautifulsoup4>=4.12.0
    - lxml>=4.9.0
    - requests>=2.31.0
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# 爆款短视频文案创作

## 任务目标
- 本 Skill 用于：通过分析抖音爆款视频，学习其爆款方法论（结构框架、表达技巧、风格特征），帮助用户创作出符合爆款规律的**原创**短视频文案
- 能力包含：提取视频信息、深度拆解爆款因素、学习方法论并创作全新文案
- 触发条件：用户需要创作短视频文案，或有抖音视频对标需求
- **核心原则**：学习方法论，拒绝内容复制

## 前置准备
- 依赖说明：scripts脚本所需的依赖包及版本
  ```
  yt-dlp>=2024.1.0
  beautifulsoup4>=4.12.0
  lxml>=4.9.0
  requests>=2.31.0
  ```

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## 完整执行流程（五步法）

### 第一步：获取对标视频信息

**两种输入方式供用户选择：**

#### 方式A：通过抖音链接自动提取（推荐尝试）

用户提供抖音视频链接后，调用脚本提取视频信息：

```bash
python3 /workspace/projects/viral-video-copywriting/scripts/extract_douyin_video.py <抖音视频URL>
```

**脚本可提取的信息**（如成功）：
- 视频标题
- 视频描述
- 文案内容（字幕）
- 背景音乐信息（部分视频）
- 点赞数、评论数等数据（部分视频）

**重要说明**：
- 抖音平台有严格的反爬机制，视频信息提取可能受限制
- 如果脚本无法提取，请用户直接使用方式B

#### 方式B：手动提供视频信息（100%可靠）

当自动提取失败或用户更方便时，直接提供以下信息：

1. **视频标题**：视频的标题文字
2. **视频描述**：创作者发布的描述文字
3. **视频文案**：视频中的口播文字/字幕内容
4. **背景音乐**：音乐类型、风格、节奏等描述
5. **其他信息**（可选）：点赞数、评论数、创作者名称等

智能体将基于这些信息进行后续分析。

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### 第二步：深度拆解爆款因素（学习方法论）

智能体基于第一步获取的视频信息，站在专业短视频创作者和运营专家角度，进行全方位拆解分析。

**关键目标：提取可学习的方法论，而不是总结内容本身**

**分析维度（参考 `references/analysis-framework.md`）：**

#### 1. 开头钩子分析
- 钩子类型是什么（悬念、痛点、共鸣、反转、利益等）？
- 前3秒用了什么方式吸引注意力？
- 这种钩子方式的**原理**是什么？
- 钩子的吸引强度如何（1-10分）？
- **可复用的钩子技巧**有哪些？

#### 2. 文案结构分析
- 整体结构是什么（问题-解决方案、对比、故事、清单、递进等）？
- 这种结构是如何组织内容的？
- 每个部分的功能是什么（吸引注意→传递价值→促进行动）？
- 各部分的时长占比是多少？
- 内容的转换节奏如何？
- **可复用的结构框架**是什么？

#### 3. 表达风格分析
- 语言风格（接地气/专业/幽默/严肃/温情等）？
- 情感基调是什么（好奇/焦虑/愉悦/感动等）？
- 句式特征是什么（短句/长句/长短结合）？
- 词汇选择特点（口语化/专业/情感词汇）？
- 使用了哪些表达技巧（押韵、排比、金句、对比等）？
- **可复用的表达技巧**有哪些？

#### 4. 时长节奏分析
- 开头、中间、结尾各占多长时间？
- 整体节奏如何（快/中/慢）？
- 转换频率如何？
- **可复用的时长分配规律**是什么？

#### 5. 内容策略分析
- 核心价值点是什么？
- 目标受众是谁（年龄、性别、兴趣、痛点）？
- 击中了什么需求或痛点？
- 差异化优势是什么？

#### 6. 爆款要素提取
- 哪些元素是这条视频成为爆款的关键？
- 按重要性排序列出前3-5个关键因素
- **可复用的规律**有哪些？
- 需要避免的点是什么？

**输出格式：**
智能体将生成一份详细的《爆款方法论拆解报告》，重点提取可学习的技巧、框架、规律，而不是内容本身。

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### 第三步：了解用户需求

智能体引导用户描述自己的创作想法：

**需要了解的信息：**
1. **核心内容**：想要表达的核心内容是什么？
2. **目标受众**：希望触达什么样的用户群体？
3. **传递价值**：希望传递什么价值或情感？
4. **初步文案**：是否有初步的文案或关键词？
5. **其他要求**：是否有特定的风格偏好或限制？

**智能体会主动提出澄清问题**，确保创作方向准确。

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### 第四步：创作爆款新文案

智能体结合对标视频的爆款规律和用户的原创内容，创作新文案。

**核心创作原则（最重要）：**

本 Skill 的核心价值是**学习方法论，而不是复制内容，但文案长度必须严格对标**。智能体必须：

1. **结构学习：借鉴框架，而非照搬内容**
   - 学习对标视频的结构逻辑（如何组织内容、节奏如何安排）
   - 用新的原创内容重新填充这个结构框架
   - 禁止直接复制对标文案的具体文字内容

2. **风格学习：模仿技法，而非照搬语句**
   - 学习对标视频的表达风格（接地气/专业/幽默等）
   - 学习对标视频的句式特征（短句/长句/长短结合）
   - 学习对标视频的修辞手法（对比、排比、金句等）
   - 禁止直接复制对标文案的具体句子或段落

3. **内容原创：100%原创内容**
   - 新文案的所有文字必须是用户原创的内容
   - 可以借鉴故事结构框架，但故事本身必须完全不同
   - 可以借鉴表达技巧，但具体表述必须原创

4. **长度对标：严格对标字数和时长**
   - 文案总字数：误差在±5%以内
   - 开头字数：误差在±5%以内
   - 中间字数：误差在±5%以内
   - 结尾字数：误差在±5%以内
   - 预计视频时长：误差在±5%以内
   - 用户可以主动要求调整长度，但默认情况下必须严格对标

**创作流程：**

1. **结构学习**：分析对标视频的结构框架（钩子类型、内容组织方式、节奏安排）
2. **风格学习**：分析对标视频的语言风格和表达技巧
3. **内容创作**：基于用户的原创内容，按照学习到的结构和风格创作
4. **原创检查**：确保新文案没有直接复制对标文案的任何句子或段落

**输出格式：**
智能体将提供2-3版不同风格的文案备选，每版包含：

#### 文案版本A

**完整文案内容：**
```
[开头钩子：约X字，预计X秒]
[中间内容：约X字，预计X秒]
[结尾总结：约X字，预计X秒]
总计：约X字，预计X秒
```

**对标参数对比：**

| 参数 | 对标文案 | 新文案 | 偏差 | 要求 |
|------|---------|--------|------|------|
| 总字数 | X字 | X字 | X% | ±5%以内 |
| 开头字数 | X字 | X字 | X% | ±5%以内 |
| 中间字数 | X字 | X字 | X% | ±5%以内 |
| 结尾字数 | X字 | X字 | X% | ±5%以内 |
| 预计时长 | X秒 | X秒 | X% | ±5%以内 |
| 结构类型 | XXX | 学习对标 | 一致 | 借鉴框架 |
| 语言风格 | XXX | 学习对标 | 一致 | 借鉴风格 |
| 句式特征 | XXX | 学习对标 | 一致 | 借鉴技法 |

**原创性声明：**
- 新文案内容：100%原创，未复制对标文案任何句子或段落
- 借鉴内容：仅借鉴结构框架、表达技巧、风格特征等**方法论**
- 对标原则：学习"怎么写"，而不是"写什么"
- 长度对标：严格对标字数和时长，误差控制在±5%以内

**设计思路说明：**
- 开头钩子：采用_______类型（学习对标视频的钩子方式），内容为原创
- 文案结构：采用_______结构（学习对标视频的内容组织逻辑），内容为原创
- 表达风格：采用_______风格（学习对标视频的语言风格），具体表述为原创
- 句式特征：保持_______特征（学习对标视频的节奏感），具体句子为原创
- 长度控制：严格对标字数，总字数控制在±5%范围内

**亮点标注：**
- 开头钩子："_______"（吸引注意）
- 金句："_______"（易于传播）
- 转折点："_______"（制造记忆点）

**对标元素迁移：**
- 对标文案元素："_______"
- 新文案迁移："_______"
- 迁移效果：_______

**建议的拍摄/表现方式：**
- 语速建议：_______（对标视频：_______）
- 情绪基调：_______（对标视频：_______）
- 画面配合：_______

#### 文案版本B（同上格式）
#### 文案版本C（同上格式）

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### 第五步：迭代优化（可选）

如果用户对创作结果有反馈，智能体支持多轮迭代优化：

- 根据用户反馈调整文案
- 优化开头钩子
- 调整结构或节奏
- 改进表达风格

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## 使用示例

### 完整流程示例

**用户输入：**
```
我创作一个知识科普类的短视频，这是对标视频的链接：
https://www.douyin.com/video/7300000000000000000

我的想法是讲"如何提高工作效率"，目标受众是职场新人
```

**第一步：获取视频信息**
- 脚本尝试提取，成功获取：
  - 标题："3个小技巧让你工作效率翻倍"
  - 描述："职场必备技能，建议收藏！#职场 #效率"
  - 文案："你知道吗？90%的人都在浪费时间。今天分享3个技巧..."

**第二步：深度拆解分析**
智能体生成分析报告：
- 开头钩子：悬念型（"你知道吗？90%的人都在浪费时间"）
- 文案结构：问题-解决方案结构
- 表达风格：接地气，口语化
- 核心价值：提升工作效率的方法
- 爆款要素：开头悬念 + 具体方法 + 收藏引导

**第三步：了解用户需求**
- 核心内容：提高工作效率
- 目标受众：职场新人
- 传递价值：实用方法，快速上手

**第四步：创作新文案**
智能体提供3版文案备选（详细格式见上文）

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## 资源索引
- 必要脚本：见 [scripts/extract_douyin_video.py](scripts/extract_douyin_video.py)（用途：提取抖音视频信息）
- 领域参考：见 [references/analysis-framework.md](references/analysis-framework.md)（何时读取：第二步拆解分析时）
- 示例数据：见 [references/sample-video-data.md](references/sample-video-data.md)（用途：演示完整流程）

## 注意事项
- 抖音平台有严格的反爬机制，视频信息提取可能受限
- 建议优先尝试方式A（自动提取），失败时使用方式B（手动提供）
- 背景音乐提取依赖平台开放程度，不是所有视频都能获取
- 拆解分析时注重提取可复用的规律，而非简单模仿
- 创作新文案时平衡"借鉴爆款"与"保持原创性"
- 充分利用智能体的语言分析和创作能力
- 用户提供的信息越详细，创作结果越精准

## 测试验证

### 测试流程
使用 `references/sample-video-data.md` 中的示例数据，可以完整测试整个流程：

1. 将示例数据作为第一步的输入
2. 验证第二步能够生成详细的分析报告
3. 模拟用户提供想法（第三步）
4. 验证第四步能够生成多版文案备选
5. 测试第五步的迭代优化功能

### 测试命令
```bash
# 测试脚本提取功能
python3 /workspace/projects/viral-video-copywriting/scripts/extract_douyin_video.py "https://www.douyin.com/video/7300000000000000000"
```