视频案例分析助手 🎬

把一个参考视频，变成一套可以反复调用的视频策划资产。

是什么

输入一个本地视频，或一个可下载的抖音/B站链接，自动完成：

下载/读取视频
→ 抽帧看画面
→ Whisper 提取台词
→ 对齐画面与旁白
→ 拆解叙事框架
→ 提炼脚本模板
→ 生成复用 Prompt
→ 归档到视频案例库

最终输出一套标准化案例文档，方便策划、编导、运营、美术、AI Agent 后续反复调用。

它不是简单的“视频转文字”，而是把视频拆成：

分镜怎么排
节奏怎么走
台词怎么写
框架怎么搭
亮点怎么复用
下次怎么改成自己的项目

核心卖点

全流程案例拆解：一次性提取分镜、画面节奏、旁白台词、叙事结构、脚本句式。
本地视频/抖音/B站链接都能处理：本地视频直接分析；抖音可配合专用下载 Skill，B站优先用 yt-dlp 下载后再分析。
自动生成案例报告：输出适合 Obsidian 管理的 Markdown 笔记，方便搜索、归档、复用。
沉淀视频模板：把参考片提炼成可改写的脚本骨架、镜头语言、节奏公式和 Prompt。
适合视频策划：可以直接服务新皮肤、新角色、活动福利、世界观、品牌宣传等视频方案。
打造团队案例库：按“一个视频 = 一个文件夹”的规范沉淀，越用越像内部视频灵感库。
支持扩展 HTML 交付：默认输出 Markdown；如果用户需要，也可以额外生成 HTML 版案例报告，方便分享或演示。

适合谁用

游戏运营：拆活动、福利、版本宣发视频。
视频策划/编导：学习参考片结构，快速出新脚本。
市场/品牌：沉淀竞品视频案例和传播方法。
美术/动效：查看分镜、画面节奏、视觉关键词。
AI 使用者：把案例变成后续可调用的 Prompt 和模板。

典型使用场景

“这个游戏世界观视频为什么好看？”
“拆一下这个新皮肤介绍视频的节奏。”
“把这个福利活动视频变成我们后续能复用的模板。”
“提取这条抖音的台词和分镜。”
“帮我搭一个团队视频案例库。”
“以后做视频策划时，能不能直接调用这些案例？”

触发词

视频案例 参考视频 拆解视频 抽帧分镜 台词转写 脚本模板 视频策划 视频案例库 Obsidian案例库 抖音链接分析 B站链接分析 无水印下载 yt-dlp

用户怎么说最方便

本地视频

请用 video-analysis-workflow 分析这个视频：<本地视频路径>
保存到：<案例库路径>
案例名：某游戏-世界观介绍-260610

抖音 / B站链接

请用 video-analysis-workflow 分析这个抖音/B站链接：<链接>
保存到：<案例库路径>
案例名：某游戏-皮肤介绍-260610
需要下载视频、台词转写、分镜和脚本模板。

如果环境中没有下载工具，先告诉用户：需要先安装或启用抖音下载能力；拿到本地视频后再进入本 Skill 的标准分析流程。

只给视频，不给案例名

如果用户没有提供案例名，自动按下面规则命名：

项目名-视频类型-YYMMDD

无法判断项目名或视频类型时，先用简短问题确认，不要乱命名。

最小依赖

核心分析只需要：

FFmpeg / FFprobe：读取视频信息、抽帧、生成总览图。
Python + openai-whisper：本地提取旁白/字幕。
Markdown / Obsidian：保存案例报告与标签。

默认不依赖云 API，不强制依赖视频生成工具。

抖音/B站链接下载是可选前置能力；如果同事只有本地视频，不需要它。

新环境第一次使用

纯新电脑先跑安装脚本。

Codex：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File <Skill目录>\scripts\setup-video-case-env.ps1

Claude：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File <Skill目录>\scripts\setup-video-case-env.ps1

OpenClaw / Agents：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File <Skill目录>\scripts\setup-video-case-env.ps1

脚本会准备：

FFmpeg
Python 3.13
Whisper 本地环境：%USERPROFILE%\.video-creator-toolkit\whisper-venv
Python 包：openai-whisper、yt-dlp

平台链接下载说明

抖音

抖音建议使用已有的 douyin 下载 Skill，先把无水印视频保存到案例文件夹，再进入抽帧、转写和分析流程。

B站

B站优先使用 yt-dlp：

$ytdlp="$env:USERPROFILE\.video-creator-toolkit\whisper-venv\Scripts\yt-dlp.exe"
& $ytdlp -o "<案例文件夹>\source.%(ext)s" "<B站视频链接>"

如果遇到需要登录、清晰度受限或会员内容：

先确认用户有合法观看权限。
需要浏览器 cookies 时，必须先获得用户明确授权。
下载后的本地视频再交给标准分析流程。

本 Skill 只用于分析和归档用户有权访问的视频内容。遵守平台规则和版权要求。

标准产物

默认输出 Markdown 案例库：

<案例库根目录>/
  <案例名>/
    案例分析丨<案例名>.md
    抽帧分镜丨<案例名>.md
    台词转写丨<案例名>.md
    脚本模版丨<案例名>.md
    <原视频名>.json
    <原视频名>.srt
    <原视频名>.txt
    <原视频名>.vtt
    <原视频名>.tsv
    抽帧/
      contact-sheet.jpg
      contact-first60.jpg
      f-000.jpg
      f-002.jpg
      frame-075.jpg

可选输出：

案例报告丨<案例名>.html

HTML 用于分享、演示或发给不使用 Obsidian 的同事。若用户没要求，默认不生成 HTML。

四份核心文档

1. 案例分析

回答：这个视频为什么成立？适合怎么复用？

包含：

一句话定位
快速调用关键词
视频基本信息
视觉风格
核心叙事框架
时间轴拆解
镜头语言拆解
文案策略
旁白结构拆解
适用/不适用场景
后续复用 Prompt

2. 抽帧分镜

回答：这个视频画面怎么排？节奏怎么走？

要求把图片直接贴进笔记：

![抽帧总览](./抽帧/contact-sheet.jpg)
![前60秒细分](./抽帧/contact-first60.jpg)
![0秒关键帧](./抽帧/f-000.jpg)

必须包含“画面与旁白同步表”，把每段画面和台词对应起来。

3. 台词转写

回答：原片说了什么？文案怎么推进？

用表格整理：

| 时间码 | 台词 | 结构功能 |
|---|---|---|

可以轻度校正 Whisper 错字，但要保留原始 .json/.srt/.txt 方便复查。

4. 脚本模版

回答：下次怎么照着这个结构写一个新视频？

包含：

模板用途
完整脚本骨架
原片旁白句式模板
视觉关键词
动效关键词
改写规则
后续生成 Prompt

标准流程

确认输入：本地视频路径或抖音链接、案例库位置、案例名。
获取视频：本地视频直接用；抖音链接先下载无水印视频。
读取信息：记录时长、分辨率、帧率、音频情况。
抽帧分镜：生成总览图、前段细分图和关键帧。
转写台词：用本地 Whisper 输出 .json/.srt/.txt。
对齐分析：把画面、旁白、节奏、剪辑结构放在一起看。
生成文档：输出案例分析、抽帧分镜、台词转写、脚本模版。
沉淀模板：提炼可复用 Prompt、句式和视频策划框架。

Obsidian 标签规范

使用“双层属性”：

文首轻量标签

用于 Obsidian 标签检索：

---
tags:
  - 视频案例/游戏世界观
  - 视频案例/悬疑纪录片
case_id: <案例名>
type: 视频案例分析
project: <项目名>
category: <视频类型>
---

文末完整属性

用于 AI 后续调用：

## 笔记属性

```yaml
style:
  - 悬疑纪录片
structure:
  - 世界观填坑
visual_keywords:
  - 大字卡
motion_keywords:
  - 黑场停顿
script_keywords:
  - 玩家代入
source_video: <原视频路径>
local_frames: ./抽帧
source_transcript_json: ./<原视频名>.json
```

分析标准

不要只凭画面猜结构。完整分析必须结合：

画面节奏
+ 抽帧时间轴
+ 旁白/字幕
+ 剪辑结构
+ 文案句式
= 完整视频案例分析

每个主要段落都要说明：

画面功能
旁白功能
观众感受
可复用结构
不适合套用的场景

第二案例验证后的关键规则

抖音下载器优先级

抖音链接不要只依赖一个下载器。推荐顺序：

douyin-video-fetch：优先用于抖音视频下载。实测短链可能失败，但 video_id 下载更稳。
yt-dlp：作为兜底下载器。实测可识别抖音短链并解析 video_id，但常提示需要 fresh cookies。
旧 douyin Skill：当前依赖 nodriver-kit，若 PyPI/GitHub 来源不可用，不作为默认方案。
如果下载器都失败，请用户提供本地视频，继续走分析链路。

抖音短链 fallback

当输入是 v.douyin.com 短链时：

先尝试下载器直接处理短链。
如果失败，观察日志或用兜底解析工具拿到真实视频页，例如 https://www.douyin.com/video/<video_id>。
提取 video_id 后，再调用 douyin-video-fetch。

python <douyin-video-fetch>/scripts/fetch_video.py <video_id> --output-dir <案例文件夹>

实测案例：短链 https://v.douyin.com/-kQU2CX_TAk/ 直接失败，但 7637051403474586943 下载成功。

yt-dlp fallback 规则

如果 yt-dlp 报：

Fresh cookies (not necessarily logged in) are needed

说明它已识别视频，但需要浏览器 cookies。读取 cookies 属于敏感操作，必须先询问用户是否授权。未获授权时，不要读取 cookies。

douyin-video-fetch 依赖

douyin-video-fetch 使用 Playwright + aiohttp。新环境如缺依赖，需要安装：

python -m pip install -U playwright aiohttp
python -m playwright install chromium

如果 OpenClaw 安装器在 Windows 上出现 EPERM rename，但用户已手动安装成功，可以直接读取 %USERPROFILE%\.openclaw\workspace\skills\douyin-video-fetch。

无旁白/低转写视频处理

如果 Whisper 只识别到片尾署名、BGM、空文本，说明视频可能是“画面字卡主导型”。此时不要硬编旁白，应改用视频画面大字卡、发布标题/分享文案、道具/奖励素材文字、抽帧中的可见信息。

在 台词转写 中明确说明：Whisper 未识别到有效旁白，本案例以画面字卡和发布文案作为文案结构来源。

中文路径与写入方式

Windows 中文路径下，避免使用 PowerShell heredoc 管道给 Python 写入 Markdown，例如 @'...'@ | python -，该方式可能导致中文路径变成问号。

写 Markdown 时优先使用：

[System.IO.File]::WriteAllText($path, $content, [System.Text.UTF8Encoding]::new($false))

或使用 Node.js：

await fs.writeFile(path, content, "utf8")

涉及中文文件夹、中文文件名、Obsidian 笔记时，必须使用稳定 UTF-8 写入方式。

交付前检查

案例文件夹是否完整？
原视频路径是否记录？
是否完成抽帧分镜？
是否完成 Whisper 台词转写？
是否有画面与旁白同步表？
是否生成脚本模板和 Prompt？
文首 YAML 是否能被 Obsidian 识别？
Whisper 原始输出是否保留？
如果用户要求 HTML，是否额外生成 HTML 报告？

常见错误

只看画面，不转写旁白。
只输出台词，不分析文案结构。
只做案例报告，不沉淀脚本模板。
把标签只放文末，导致 Obsidian 不识别。
强行套模板，比如把世界观视频结构硬套到福利活动视频。
忘记保留 Whisper 原始文件，后续无法复查。

最短调用语

请用 video-analysis-workflow 分析这个视频：<视频路径或抖音/B站链接>
保存到：<案例库路径>
案例名：<项目名-视频类型-日期>
输出：案例分析、抽帧分镜、台词转写、脚本模版；如方便，也生成 HTML 案例报告。

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