review-radar

显示器评测视频情报提取。给 OpenClaw 一个 B 站/YouTube 评测视频链接，自动转写口播音频并产出结构化评测情报卡（实测数据、优缺点、博主结论、竞品提及），也可批量处理多个链接并汇总。当用户提到"总结评测视频""显示器评测报告""批量看评测""评测情报"时使用。

Review Radar Skill

调用本机 Review Radar 服务（localhost:8787），把评测视频变成结构化情报。

前置检查

先确认服务在线：bash scripts/health.sh 若不在线，提示用户启动：cd <review-radar目录> && python cli.py serve

常用操作

1. 单个视频出报告（同步等待结果）： bash scripts/submit.sh <视频URL> 输出 Markdown 情报卡。视频较长时可能需 1-3 分钟（字幕直取通常秒级）。

2. 批量处理： bash scripts/batch.sh <URL1> <URL2> ... 提交后异步执行；用 bash scripts/status.sh <job_id> 逐个查询， 全部 done 后用 bash scripts/report.sh <job_id> 逐个取回，再汇总对比。

3. 手动文本兜底（视频接口失效时）： bash scripts/submit_text.sh <文本文件路径> [标题] 文本支持 [mm:ss] 内容 格式带时间戳。

4. 报告库检索： bash scripts/list_reports.sh [产品型号关键词]

输出解读

• 报告每个数据点带原文引用和时间戳回跳链接，✅=已通过证据校验
• job.status 为 degraded 表示多条引用未通过校验，采信度需打折
• 转写来源 source: caption(字幕直取) > audio_asr(本地ASR) > manual(手动文本)

聚合建议

拿到多个报告后，按产品型号分组，生成「共识/分歧矩阵」： 哪些实测指标多个博主一致、哪些观点存在分歧——这是给产品/研发最有价值的产出。