wx-video-breakdown-to-script

name wx-video-breakdown-to-script description 给微信视频号/抖音/小红书短视频赛道做"对标账号拉片 → 共性公式 → 批量生成可执行脚本 → 导出带图 Word"的完整工作流。当用户提到对标账号、拉片、视频脚本批量生产、综评/升学规划短视频、口播视频复刻、视频骨架拆解，或者想把对标账号的内容打法复制到自己账号上时，立即触发这个 skill。不要等用户明确说"用 skill"才用——只要看到他们在做短视频内容矩阵生产、参考别家账号做选题、或者要给拍摄/剪辑团队派工，就该用。 微信视频号对标拉片 → 脚本批量生成 这个 skill 帮你做什么 把"看到一个做得好的对标账号 → 拉片分析 → 提炼内容公式 → 批量复刻"这条工作流自动化。 输入：用户下载的对标视频（mp4 文件夹）+ 用户的账号定位 输出： 拉片报告 （duibiao_breakdown.md）—— 选题盘 + 样本逐条拆解 + 横向对比 + 共性公式 分镜模板 （script_template.md）—— 4 套骨架的空白模板 选题库 （topics.csv）—— N 个开盘选题 批量脚本 （scripts_batch/*.md）—— 每条片含拍摄准备 / 发布文案 / 分镜表 / 后期自检 带图 Word 合集 （.docx）—— 给团队的可执行手册 完整工作流（5 步） 每一步都要先看，再决定要不要做下一步。 不要默认全跑完 ——用户可能只想拉片，不想生成脚本。 Step 1 · 准备视频素材 用户需要先下载对标视频到一个目录。如果用户问怎么下载微信视频号视频，读 references/wechat_download_setup.md 给指引。 视频典型存放位置： ~/Downloads/对标账号/*.mp4 Step 2 · 拉片（结构化拆解对标视频） 参考 references/breakdown_method.md 的拉片维度（钩子层/结构层/收尾层/视听语言/选题套路）。 操作 ： ls 视频目录 → 让用户/你判断挑哪 3-5 条做精拉（一类一条交叉对比） 用 scripts/extract_frames.py 批量抽关键帧 用 Read 工具看抽出的帧图，逐镜还原（ 字幕通常和口播一致，能 80% 还原 ） 输出一份 duibiao_breakdown.md 报告：账号选题盘归类 / 样本拆解 / 横向对比表 / 共性公式 抽帧策略（已硬编码在 extract_frames.py ）：前 3 秒每秒 1 帧（钩子层细看）+ 中段每 3 秒 1 帧 + 最后 5 秒每秒 1 帧 + 自动缩到 1/2 尺寸（jpg 75% 质量）便于 Read。 Step 3 · 提炼公式 → 写分镜模板 基于 Step 2 的横向对比，把"共性公式"写成 script_template.md ，参考 references/skeleton_taxonomy.md 里的 4 套骨架（A 干货拆解 / B 学员采访 / C 探校 / D 深聊大盘）。 关键产出 ： 4 套骨架的空白分镜模板 选题矩阵（院校 × 主题 × 角度 × 骨架） 选题库 topics.csv （一行一个选题） 参考 templates/topics.csv 和 templates/script_template.md 的格式。 Step 4 · 批量生成脚本 每条脚本一个 .md 文件，放在 scripts_batch_YYYYMMDD/ 目录。 脚本必含 6 个模块 （参考 references/script_format_spec.md ）： 一句话定位 📱 发布文案 ×3 平台（视频号/抖音 + 小红书 + 公众号导流） 🎬 拍摄准备清单（场地/服装/道具/B-roll/拍摄时长） 🎤 完整逐字稿（每段标时长，飞学长能直接背） 🎞️ 分镜表（时间/画面/口播/字幕色规） ✅ 后期自检清单 + 🏷️ 发布标签 字幕色规铁律 （写进每条脚本）：数字必黄 #E89B1A / 结论必红 #C00000 / 旁白必白 #FFFFFF / 品牌红框 #D33A2C 。 Step 5 · 导出带图 Word（可选，但推荐） 如果用户想给拍摄/剪辑团队一份"打开就能用"的文档，用 scripts/build_word.js 模板生成带图 Word。 步骤 ： 复制 scripts/build_word.js 到工作目录 替换 IMG_DIR 指向抽出的关键帧目录 在 JS 文件底部填入每条脚本的数据（title、tagline、shootPrep、vo、storyboard、publish、afterCheck、tags） NODE_PATH=~/.npm-global/lib/node_modules node build_word.js 用 docx skill 的 validate.py 校验 输出的 Word 包含：封面 + 系列总览 + 字幕样式参考（图）+ 场地实拍参考（图）+ N 条脚本详情。 触发判断（这个 skill 什么时候用） ✅ 应该触发 ： "帮我拉片这个账号的视频" "我要做综评/升学规划短视频，参考升途教育的打法" "把我下载的这些视频拆开，告诉我怎么照葫芦画瓢" "我们对标 XXX 账号，要批量生产脚本" "帮我把对标账号的内容公式提炼出来" "给拍摄团队一份带图的拍摄手册" 用户已经在做这个工作流的某一步（继续往下推进） ❌ 不应触发 ： 用户要拍真正原创的、没有对标的内容 单纯问"怎么写文案"（这个 skill 是基于拉片复刻，不是从零创作） 长视频脚本（>3 分钟）—— 这个 skill 是给口播短视频赛道的 常见错误避免 不要凭空写数字 —— 政策类内容（如某校招生人数、降分幅度）必须问用户官方数据， 不要猜 。在脚本里留"[待校对]"占位符，并提醒用户去对官方简章。 B 骨架采访片必须单机位一镜到底 —— 这是该类视频的核心规则，不要写多机位切换。 不要写超过 9 个标签 的固定标签包 —— 视频号/抖音末尾固定挂 9 个，多了反而被压。 字幕色规不可妥协 —— 黄色=数字、红色=结论、白色=旁白，不要混。 生成脚本前确认骨架对应 —— 看 references/skeleton_taxonomy.md 的对应表，别拿采访片套干货骨架。 文件组织建议（产出结构） 建议输出到一个统一目录，例如 ~/Documents/我的账号/短视频/ ： 短视频/ ├── 01_拉片报告/ │ ├── duibiao_breakdown.md │ └── 拉片关键帧/（抽出的 jpg） ├── 02_拍摄剪辑指南.docx ← 这是另一份"赛道总指南" ├── 03_分镜模板.md ← 4 骨架空白模板 ├── 04_选题库.csv ← N 个开盘选题 └── 05_脚本批次_YYYYMMDD/ ← 本批次脚本 ├── 01_xxx.md ├── ... └── 系列合集.docx ← 给团队的带图 Word 参考资源 读以下文件获取细节： references/wechat_download_setup.md —— Mac 下载视频号视频的工具和操作步骤 references/breakdown_method.md —— 拉片的 5 大维度 + 抽帧策略 references/skeleton_taxonomy.md —— 4 套骨架的定义 + 字幕色规 + 选题对应表 references/script_format_spec.md —— 每条脚本的 6 模块规范 脚本工具 scripts/extract_frames.py —— 批量抽视频关键帧（cv2，无需 ffmpeg） scripts/build_word.js —— Word 生成器模板（docx-js，需 npm i -g docx ） 模板 templates/topics.csv —— 选题库表头 + 示例 templates/script_template.md —— 单条脚本骨架（6 模块占位符）