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## 🔥 成功原因总结

1. [核心爆款因素]
2. [情感共鸣点]
3. [创新/独特之处]

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## 总结

[视频的核心内容和亮点]

视频内容分析器

自动下载视频并用AI分析内容，提取完整的语音文案，分析视频结构和节奏。

功能

1. 1. 视频下载 - 支持B站、抖音、YouTube等主流平台
2. 音频提取 - 用ffmpeg提取视频中的音频
3. 语音转写 - 用OpenAI Whisper API转写为文字
4. 内容分析 - AI分析视频结构、节奏、钩子等

前置要求

必须安装的工具

bash

安装 yt-dlp (视频下载)

pip3 install --break-system-packages yt-dlp

安装 ffmpeg (音频处理)

Mac: brew install ffmpeg

Ubuntu: sudo apt install ffmpeg

API Key

需要设置 OpenAI API Key（用于Whisper转写）：
bash
export OPENAIAPIKEY=your-api-key

或在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置：
json
{
skills: {
openai-whisper-api: {
apiKey: your-api-key
}
}
}

使用方法

输入

用户提供视频链接，例如：

• - B站: https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo
• 抖音: https://www.douyin.com/video/xxx
• YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=xxx

输出

完整的分析报告，包括：

1. 1. 📝 完整文案（语音转写）
2. 🎬 视频结构分析（章节/时间节点）
3. 🪝 钩子分析
4. ⏱️ 节奏分析
5. 💡 内容总结

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工作流程

1. 1. 输入视频链接

↓

1. 2. yt-dlp 下载视频

↓

1. 3. 获取视频时长，计算关键帧数量

↓

1. 4. ffmpeg 提取关键帧（每30秒1帧）

↓

1. 5. 获取弹幕数据（若有）

↓

1. 6. Whisper API 转写（若有API）

↓

1. 7. AI 分析画面+弹幕+文案

↓

1. 8. 输出完整报告

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关键帧提取（优化版）

自动提取策略

bash

视频时长 / 30 = 关键帧数量

例如：8分钟视频 → 16-17张关键帧

提取关键帧（每30秒1帧）

ffmpeg -ss 00:00:00 -i video.mp4 -vframes 1 -q:v 2 frame_001.jpg -y ffmpeg -ss 00:00:30 -i video.mp4 -vframes 1 -q:v 2 frame_002.jpg -y ffmpeg -ss 00:01:00 -i video.mp4 -vframes 1 -q:v 2 frame_003.jpg -y

... 以此类推

帧数建议

视频时长	建议帧数	间隔
< 3 分钟	6-8 帧	每20-30秒
3-10 分钟

12-20 帧 | 每30秒 | | 10-30 分钟 | 30-60 帧 | 每30秒 |

批量提取脚本

python
import subprocess
import os

def extractframes(videopath, output_dir, interval=30):
提取视频关键帧

Args:
video_path: 视频文件路径
output_dir: 输出目录
interval: 帧间隔（秒），默认30秒

# 获取视频时长
cmd = [ffprobe, -v, error, -show_entries,
format=duration, -of, default=noprint_wrappers=1:nokey=1,
video_path]
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
duration = float(result.stdout.strip())

# 计算帧数
num_frames = int(duration // interval) + 1

os.makedirs(outputdir, existok=True)

for i in range(num_frames):
seconds = i * interval
mins = seconds // 60
secs = seconds % 60
ts = f{mins:02d}:{secs:02d}
out = f{outputdir}/frame{i+1:03d}.jpg

cmd = [ffmpeg, -ss, ts, -i, video_path,
-vframes, 1, -q:v, 2, out, -y]
subprocess.run(cmd, capture_output=True)
print(f✓ 已提取 {out})

return num_frames

使用示例

extract_frames(/tmp/video.mp4, /tmp/frames, interval=30)

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命令行示例

手动下载B站视频

bash

下载B站视频（仅音频）

yt-dlp -x --audio-format mp3 -o %(title)s.%(ext)s https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo

下载视频（最佳画质）

yt-dlp -f bestvideo[ext=mp4]+bestaudio[ext=m4a]/best[ext=mp4]/best -o %(title)s.%(ext)s https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo

仅下载字幕

yt-dlp --write-subs --skip-download -o %(title)s https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo

提取音频

bash

从视频提取音频

ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec libmp3lame -q:a 2 output.mp3

或直接用yt-dlp

yt-dlp -x --audio-format mp3 https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo

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输出模板

markdown

📹 视频内容分析报告

视频: [标题]
链接: [URL]
时长: [时长]
平台: [B站/抖音/YouTube]
关键帧数: [数量]

---

📝 完整文案

[Whisper转写的完整语音文案]

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🎬 视频结构（基于关键帧）

时间	画面内容	阶段
0:00	[第1帧描述]	钩子
0:30

[第2帧描述] | 铺垫 |
| 1:00 | [第3帧描述] | 主题展开 |
| ... | ... | ... |

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🪝 钩子分析

[开头画面的钩子设计分析]

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🎯 内容分层

• - 开头 (0-1分钟):
• 中段 (1-5分钟):
• 高潮 (5-7分钟):
• 结尾 (7-分钟):

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💡 爆款元素

元素	分析
情感点	[弹幕高频情感词]
互动点

[弹幕互动热点] | | 记忆点 | [金句/名场面] |

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📊 弹幕热点词

[从danmaku.xml提取的高频弹幕]

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🔥 成功原因总结

1. 1. [核心爆款因素]
2. [情感共鸣点]
3. [创新/独特之处]

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总结

[视频的核心内容和亮点]

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注意事项

1. 1. 📡 网络 - 下载视频需要稳定的网络
2. 💰 费用 - Whisper API按分钟计费（~$0.006/分钟）
3. ⏱️ 时间 - 完整分析需要3-5分钟
4. 📏 长度 - 建议视频时长 < 30分钟
5. 🔐 版权 - 仅供学习分析使用，勿用于商业目的

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故障排除

下载失败

• - 检查网络连接
• 尝试使用代理
• B站可能需要Cookie认证

Whisper转写失败

• - 确认OPENAIAPIKEY正确设置
• 检查API余额
• 音频文件是否损坏

ffmpeg问题

• - 确认ffmpeg已安装: ffmpeg -version
• Mac用户: brew install ffmpeg