viral-video-copywriting

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"]} 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 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： 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： 视频标题 ：视频的标题文字 视频描述 ：创作者发布的描述文字 视频文案 ：视频中的口播文字/字幕内容 背景音乐 ：音乐类型、风格、节奏等描述 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。 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。 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： 核心内容 ：想要表达的核心内容是什么？ 目标受众 ：希望触达什么样的用户群体？ 传递价值 ：希望传递什么价值或情感？ 初步文案 ：是否有初步的文案或关键词？ 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。 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： 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 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 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 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： 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） 风格学习 ：分析对标视频的语言风格和表达技巧 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 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） 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 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） 资源索引 必要脚本：见 scripts/extract_douyin_video.py （用途：提取抖音视频信息） 领域参考：见 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 （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： 将示例数据作为第一步的输入 验证第二步能够生成详细的分析报告 模拟用户提供想法（第三步） 验证第四步能够生成多版文案备选 测试第五步的迭代优化功能 测试命令 # 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"