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visual-benchmarker视觉对标器

(元技能) 视觉对标视频搜索器,通过指导AI调用其他工具,为项目确认视觉风格。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
安装方式
版本历史

visual-benchmarker

技能名称:视觉对标视频搜索器 (visual-benchmarker)

核心目标

这是一个元技能 (Meta-Skill),它本身不包含代码,而是作为一个行动手册,指导AI通过组合自身能力和外部工具,为项目(如短视频拍摄)确认视觉风格和剪辑风格,从而避免返工。



🧠 工作流程(三步走)

第一步:AI 提取关键词

AI 需要根据用户上传的资料(如文本文件),提取核心品类与搜索关键词。这一步完全依赖 AI 的推理能力,无需代码,只需执行以下提示词:

markdown
提示词模板:

你是一位资深的短视频内容策略师。请仔细阅读以下客户资料,从中提取可用于抖音搜索的“核心品类”和“关键词”。

客户资料:
{此处粘贴用户上传的作战地图/产品资料/启动会录音文本}

要求:

  1. 1. 首先确定核心品类(例如:女装、母婴、知识付费等)。
  2. 然后围绕该品类,提取 3-5 个精准搜索关键词(例如:极简通勤穿搭、亲子互动、职场口才等)。
  3. 以 JSON 数组形式输出,例如:[女装, 通勤穿搭, 轻熟风, 一衣多穿]。

第二步:调用 douyin-video-search 技能获取视频

AI 将第一步生成的关键词,作为参数,调用已安装的 douyin-video-search 技能来获取视频列表。

调用示例 (可移植):

AI应使用工具调用,而不是执行固定路径的脚本

以下为概念性示例,实际调用取决于AI对工具的封装

tools.douyinvideosearch(keyword=科技公司 办公空间, sort=1, publish=7)

AI应优先选择按点赞量排序 (--sort 1) 的结果,以筛选高热度视频,并可使用分页参数 (--cursor) 获取更多结果。

第三步:AI 筛选与输出案例

AI 对第二步获取的视频列表进行筛选,保留点赞量高、视觉风格独特、与项目定位匹配的视频,最终输出 3 个以上的对标视频案例,并附上简要分析。

输出格式示例:

对标视频案例推荐

案例 1:极简通勤穿搭|一衣多穿公式

  • - 视频链接:https://www.douyin.com/video/1234567890
  • 亮点分析:视频开头3秒直接展示穿搭前后对比,节奏紧凑;画面干净高级,符合“极简风”定位。
  • 可借鉴元素:开头的痛点提问方式、快速切换的搭配镜头。

案例 2:小户型收纳|3招让空间大一倍

  • - 视频链接:https://www.douyin.com/video/2345678901
  • 亮点分析:采用第一视角拍摄,代入感强;字幕设计清晰,信息密度高。
  • 可借鉴元素:第一视角运镜、关键信息字幕包装。

🛠️ 使用说明

输入

用户需提供一份包含战略信息的文本文件(作战地图、产品资料等)。

输出

一个包含至少 3 个对标视频的 Markdown 格式报告。

依赖技能

  • - skill:douyin-video-search: 必须已安装并在 config.json 中配置好 tikhubapitoken。

⚠️ 注意事项

  • - 动态调用: AI 在执行第二步时,必须通过工具系统动态调用 douyin-video-search 技能,绝不能依赖或执行任何写死的本地文件路径。
  • 关键词质量: 第一步的关键词提取质量直接影响最终结果,AI 可与用户交互,对关键词进行确认或调整。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 visual-benchmarker-1776022451 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 visual-benchmarker-1776022451 技能

通过命令行安装

skillhub install visual-benchmarker-1776022451

下载

⬇ 下载 visual-benchmarker v1.0.0(免费)

文件大小: 2.77 KB | 发布时间: 2026-4-13 12:29

v1.0.0 最新 2026-4-13 12:29
Initial release of visual-benchmarker (元技能) – a workflow to help projects identify visual styles by orchestrating AI and external tools.

- Defines a 3-step process: extract search keywords, fetch Douyin videos using douyin-video-search skill, and select benchmark cases.
- Provides prompts and templates for AI to extract core categories and search terms from user documents.
- Specifies use of the douyin-video-search tool, with sample calls and usage guidelines.
- Outputs a Markdown report with at least 3 recommended videos, each with links and visual analysis.
- Emphasizes tool-based dynamic calls and quality of keyword extraction.

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