抖音短视频全解析

抖音短视频一站式解析与创作工场。用户直接输入抖音视频链接加一句简单要求即可：视频转文字（字幕/口播/画面内容）、内容分析总结、爆款视频拆解（按带货/流量逻辑拆结构分段、脚本类型、爆款归因、六维评分报告，照着学照着抄）、视频转脚本（镜头/运镜/转场/情绪/时间线/屏幕文字）、爆款脚本生成（原骨架改写成你的脚本，或按方向/目的/商品原创口播脚本，含分段表与六维质检评分）、视频提示词反推（画面和内容转成 agent 可理解的提示词）。底层经 Cue Omni Reader 远程端点解析（自动绕过抖音反爬），再由大模型按场景加工交付。

panting09266-ai@panting09266-ai

Install

openclaw skills install @panting09266-ai/douyin-video-studio

抖音短视频全解析

输入一个抖音视频链接 + 一句需求，产出可直接使用的文字稿、拆解报告、分镜脚本、原创脚本或生成提示词。管线：Cue Omni Reader 远程端点（解析）→ 大模型（场景化加工）→ 交付。

隐私与数据传输说明

你提供的视频链接会发送至 Cue 远程解析端点（mcp.cuecue.cn）抓取并解析，解析结果由大模型加工后交付。
默认 no_store=true：源文件与解析结果不落盘、不持久化于服务端。
本技能不读取、不收集你的浏览器 Cookie、登录态或任何本地敏感数据；降级方案不含登录态/Cookie 操作。
Cue API Key 仅用于鉴权，推荐用环境变量 CUE_API_KEY 传入，避免明文写入配置文件。

六大场景总览（意图路由表）

#	场景	用户典型说法	交付物
1	视频转文字	转文字 / 文字稿 / 字幕 / 转录 / 提取文字	净稿（分段+小标题+重点）· 口播全文（分段）· 画面文字稿（分组）· 时间线合并稿
2	内容分析总结	总结一下 / 讲了什么 / 分析 / 摘要	主旨 + 结构分段 + 核心要点 + 金句 + 受众分析
3	爆款视频拆解	拆解 / 为什么火 / 对标 / 抄作业 / 照着学	结构分段表 + 脚本类型 + 爆款归因 + 六维评分报告 + 可抄清单
4	视频转脚本	转脚本 / 分镜 / 还原脚本	分镜脚本表（镜头/运镜/转场/情绪/时间线/屏幕文字）+ 口播净稿
5	爆款脚本生成	帮我写脚本 / 改写成我的 / 仿写 / 原创脚本	多条脚本（分段表 + 口播全文 + 六维质检评分）
6	视频提示词反推	反推提示词 / prompt / 提示词	风格提示词 + 分镜提示词序列 + TTS 文案 + 结构化 JSON

路由规则：

仅在用户同时提供抖音视频链接时激活：表中「总结一下 / 分析 / 帮我写脚本」等说法，只有伴随抖音视频链接才触发本技能；无链接的普通对话不激活。
命中多个意图可组合执行（如「拆解并改写成我的脚本」= 场景3 → 场景5）。
只给 URL 无明确要求：默认执行场景 1（精简版）+ 一段内容速览，然后附场景菜单询问是否深入（「需要我进一步做爆款拆解 / 转脚本 / 改写成你的脚本吗？」），不要擅自跑深度场景。
多个 URL：逐个解析（每次一个），报告可合并交付。
抖音图文帖 ≠ 视频：抖音除视频外也有「图文」帖（多图无视频）。给的是图文帖链接时，先告知用户「这条是图文帖、没有视频可解析」，不要硬跑。
分享文案夹杂乱码：用户常直接粘贴整段分享文案（含 1.76 h@B.gO Mws:/ ... 复制此链接，打开Dou音搜索 之类乱码）。先从中只提取干净 URL（v.douyin.com/xxx 或 iesdouyin.com/... 或 douyin.com/video/xxx），丢掉其余文字，再进入预处理。

前置依赖（新用户首次使用只需做这一件事）

Cue API Key：与 cue-omni-reader 技能共用同一把 Key，无需新建。获取：cuecue.cn/hub/api-key（新账号送 500 积分 + 每天 10 免费积分）。积分不够用：打开 https://cuecue.cn/，点击页面左下角获取你的专属邀请链接，邀请好友加入，每邀请一位再得 500 积分。详见「积分不足专项提示」。推荐用环境变量传入，避免明文写盘：
bash
```
export CUE_API_KEY="sk你的key"
```
如确需落盘，可写 ~/.cue/config.json（格式 {"api_key": "sk你的key"}）。
远程端点直连（无需本地 Bridge、无需配置 MCP）：抖音视频解析只走远程端点 https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/（streamable-http），鉴权头 Authorization: Bearer <Cue Key>。不依赖 ~/.mcp.json 注册 MCP，也不装本地 Bridge；本地 Bridge 仅在降级方案中使用。
手动调用依赖：curl（Python 参考实现另需 python3，仅标准库）。实际使用时 Agent 自动完成解析，用户只需给一个抖音视频链接 + 一句需求。
抖音链接前置展开依赖 curl（见步骤 0）。部分环境若无 curl，可用 python3 + urllib 带浏览器 UA 做等价重定向跟随。

API Key 只能由用户本人创建：Agent 既不能代生成、也无权查看用户的 Key，禁止声称"我去生成/查看"。

检测到未配置或失效时，必须主动把下面三步说全（照这个话术说，别只丢一句"请提供 API Key"）：

这个技能要一把 Cue API Key 才能跑，三步就好：

打开 cuecue.cn/hub/api-key，登录后创建一把 Key（新账号送 500 积分 + 每天 10 免费积分）

把 Key 完整复制下来

直接粘贴发给我，我帮你写进配置，然后马上就能跑

用户发来 Key 后，Agent 负责写入 ~/.cue/config.json（格式 {"api_key": "sk..."}），写完即可重跑，无需重启客户端。

Key 纪律：只在用户本机写入，禁止回显到对话、日志或任何文件示例中；用户若把 Key 贴在了对话里，提醒他可以去 cuecue.cn/hub/api-key 轮换一把。

健康检查（跑解析前先验证三件事）

一键诊断（不输出密钥原文）：

bash

CUE_KEY=$(python3 -c "import json,os;p=os.path.expanduser('~/.cue/config.json');print(json.load(open(p)).get('api_key','') if os.path.exists(p) else '')" 2>/dev/null || true)
CUE_KEY=${CUE_KEY:-$CUE_API_KEY}
echo "=== 1/3 API Key ===" && { [ -n "$CUE_KEY" ] && echo "已配置" || echo "未配置！"; }
echo "=== 2/3 远程端点 ===" && curl -sS --max-time 10 -X POST "https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/" \
  -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}' \
  | grep -q '"result"' && echo "已连接（3 工具）" || echo "连接失败"
echo "=== 3/3 curl ===" && { command -v curl >/dev/null && echo "就绪" || echo "未安装！"; }

检查	预期	异常处理
API Key	`已配置`	由用户本人前往 cuecue.cn/hub/api-key 生成后复制发给你（Agent 无法代生成，也无权查看）；话术见上方引用块
远程端点	`已连接（3 工具）`	等 5 分钟重试；仍不通查网络/DNS，或走「降级方案」；报 `Authentication required` = Key 没带上或已失效
curl	`就绪`	系统一般自带；缺失时用 `python3` + `urllib` 带浏览器 UA 做等价重定向跟随（见步骤 0）

配置成功后引导用户跑第一个任务（必须执行）

健康检查三项全绿 = 环境就绪，但这是配置流程的终点，不是任务的终点。三项全绿后若用户还没给出具体任务，必须主动把用户推向第一次真实调用，不要停在"环境已就绪"：

环境已就绪 ✅ 下面这些都可以直接跑，比如：

"帮我解析这个抖音视频 <链接>，把口播转成文字稿并做爆款拆解（六维评分）"

"拆解这个抖音爆款视频，反推出它的分镜脚本和提示词"

挑一个发给我，或直接把你手头的需求告诉我，我现在就跑。

规则：

主动、可复制——示例问题贴合本技能真实用法，可直接复制；别只写"你可以问我任何问题"。
不要等用户自己想——用户没开口时也要主动给；否则用户会停在"验证通过"就散场（实测这是新用户流失最集中的一步）。

关键技术事实（必读）

抖音 URL 必须走 Cue 远程端点：https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/（streamable-http）。抖音 Web 是强反爬站点，本地 Bridge 提交抖音 URL 会立即被拒（REMOTE_REQUEST_REJECTED）；远程端点由 Cue 服务端抓取，可正常解析。
v.douyin.com 短链直连解析会失败：实测直接提交 https://v.douyin.com/xxxx/ 会返回 PARSE_FAILED（retryable:false、file_uploaded:false），即远程端点连抓取都未成功。原因通常是短链做了反爬跳转/签名校验。必须先展开：用浏览器 UA 跟随重定向取到真实地址 https://www.iesdouyin.com/share/video/<video_id>/?...（命令见步骤 0），再提交真实地址。
真实地址带 share_sign / ts 可能过期：iesdouyin.com/share/video/... 的 ts（Unix 秒）与 share_sign 是带时效的访问凭证（实测几小时内有效），过期后解析会失败。每次解析前重新展开短链最稳妥；若用户直接给已展开的 iesdouyin 链接且解析失败，提示其重新复制分享链接。
Accept 头必带：远程端点要求 Accept: application/json, text/event-stream，否则报 Not Acceptable: Client must accept both application/json and text/event-stream。所有调用都必须带此头。
远程端点仅 3 个工具：parse / get_parse_status / cancel_parse，无 read_result。结果在 get_parse_status 返回 completed 时内联携带（result 字段）。
detail 只能用 text：grounded/layout 在远程报 UNSUPPORTED_DETAIL。text 模式的结果已含关键帧画面文字（[画面 mm:ss] 标注）+ ASR 口播稿（[说话人N mm:ss] 标注）。
信封解析：tools/call 返回是 MCP 信封 {content:[{type:"text",text:"<JSON字符串>"}]}，必须先取 content[].text 再 json.loads，否则状态字段永远读不到。响应为 SSE 流（data: 前缀行）。
耗时预期：抖音视频普遍比小红书长——口播/带货常 1–3 分钟，影视解说/剧情常 5–15 分钟。解析耗时通常 3–8 分钟（ASR + 关键帧提取 + 多模态融合）；工作日 9:00-10:00 / 16:00-18:00 高峰期可能排队更久。提交前必须告知用户预计等待时长（如「这条约 14 分钟的影视解说，预计 3–8 分钟，高峰期可能排队」），避免用户误判卡死。
画面误识别高风险（影视解说/剧情类）：抖音大量视频是影视二创——画面为影视剧/电影剪辑片段。视觉模型会把片中人物误判为别的演员、把本剧误判为别的作品（实测《甄嬛传》解说被误识别成《大长今》《王的男人》）。纪律：画面描述里的"这是某剧/某演员"等结论一律不可轻信，剧情与事实以 [说话人] 口播稿为准；交付时如引用画面识别内容，需标注「⚠️ 画面识别，可能误判」。

标准工作流

步骤 0：URL 预处理

从分享文案中提取干净 URL：忽略 复制此链接，打开Dou音搜索，直接观看视频！ 等一切多余文字，只取 https://... 部分。
三种可输入的链接形态：
- 分享短链（必须展开并提交真实地址）：https://v.douyin.com/jhSnHUQwe5A/。不要直接提交，先展开（见下）。
- 分享页真实地址（可直接提交）：https://www.iesdouyin.com/share/video/<video_id>/?region=CN&mid=...&share_sign=...&ts=...。保留全部参数（尤其 share_sign、ts），不要清理——或干脆重新展开短链拿最新有效参数。
- Web 详情页（可尝试提交）：https://www.douyin.com/video/<video_id>。远程端点通常可抓取，但若失败优先改用 iesdouyin.com/share/video/<id>/ 形态。

短链展开（必须用浏览器 UA 跟随重定向）：

bash

UA="Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 16_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/16.0 Mobile/15E148 Safari/604.1"
curl -sS -L --max-time 20 -A "$UA" -o /dev/null -w "%{url_effective}\n" "https://v.douyin.com/<短码>/"
# 输出形如：https://www.iesdouyin.com/share/video/7674946589839969542/?region=CN&mid=...&share_sign=...&ts=...

取该真实地址作为后续 parse 的 source。

图文 vs 视频判断：拿到的是抖音图文帖（多图、无视频）时，本技能不适用，直接告知用户。
时长预判：短视频直接提交；遇到超长视频（>20 分钟）先告知用户解析耗时更长，让其确认。

步骤 1：提交解析（远程端点）

告知用户等待时长后，调用 parse（参考实现见「解析调用手册」）。返回 {"status":"processing","operation_id":"op_..."}，记下 operation_id。

步骤 2：轮询取回

循环调用 get_parse_status（wait_ms: 20000），status=completed 后从 result 字段取出全文。解析结果的三类原料：

[画面 mm:ss] ... —— 关键帧画面 OCR 文字与视觉描述（注意误识别风险，见事实 9）
[说话人N mm:ss] ... —— ASR 口播全文（权威来源）
其余结构化段落 —— 结构化 OCR

步骤 3：场景化加工（大模型）

按「场景交付规范」用解析原料生成对应交付物。事实纪律：口播、画面文字、时间戳一律以解析结果为准；镜头、运镜、转场、情绪等解析结果中没有的信息，由大模型基于画面文字与叙事推断，必须标注「⚠️ 推断」。禁止编造视频中不存在的内容。

步骤 4：交付

输出为 Markdown，存工作区，命名 <video_id或短码>_<场景>.md（如 7674946589839969542_爆款拆解.md）。
含表格的结果主动问一句：「需要转成 Excel / Word / PPT 吗？」——先确认再生成。
长报告先给「一屏速览」（结论先行），再给全文。
影视解说/剧情类：在交付物显著位置提醒「画面识别可能误判剧中人物/作品，关键剧情以口播稿为准」。

场景交付规范

场景 1：视频转文字

格式铁律：禁止输出"一整坨"文字。口播稿、净稿、画面文字稿都必须分段、都必须有小标题、都必须标出重点。把 ASR 结果原样贴出来（几百行 [说话人N mm:ss] xxx，无分段、无重点）是本技能收到最多的差评，不接受。

三件套，按用户需要给全或给精简

A. 口播全文（分段存档稿）：保留 [说话人N mm:ss] 时间戳锚点，但按语义分段，不是按 ASR 行机械切。

每段开头单独给一行小标题：### 【起止时间】本段主题，主题自己概括、≤15 字（如 ### 【00:15–01:02】反转：他其实早就知道）
段内合并碎片行：同一句话被 ASR 切成几行的，拼回完整一句再写
每段至少 1 处加粗：结论、数字、专有名词、产品名/价格

断段依据（满足任一即分段）：话题/论点/剧情切换 · 说话人切换 · 明显停顿 · 结构标识词（「第一 / 接下来 / 另外 / 总结一下 / 最后」）。

B. 净稿（可直接当文案）：在 A 基础上去时间戳、去「嗯 / 啊 / 这个 / 那个」等语气词、补标点断句成文；但分段、小标题、加粗重点全部保留。这是用户最常直接复制带走的一件——不许退化成不分段的大段文字。

C. 画面文字稿：按 [画面 mm:ss] 取屏幕文字（标题卡、字幕条、贴纸、价格牌等），按主题分组（如「封面标题卡」/「剧情字幕条」/「贴纸与价格牌」），不要逐帧罗列；同一内容在多个关键帧重复出现的，合并为一条并保留首次出现的时间戳。画面识别类内容一律标注「⚠️ 画面识别，可能误判人物/作品」，关键剧情以口播稿为准。

D. 时间线合并稿（表格，用户要"全量"时给）：

时间	段落主题	口播（要点）	屏幕文字

精简版 vs 全量

精简版（默认，「意图路由」里说的就是它）：B 净稿（已分段 + 已加粗）+ 一段内容速览。
全量：A + B + C + D，或按用户点名的某一件单独给。

输出骨架（照这个结构写）

markdown

## 口播全文（分段）

### 【00:00–00:15】开场钩子
[说话人1 00:00] 千万别买这个，除非你先看完**这三条**……

### 【00:15–01:02】反转：他其实早就知道
[说话人1 00:15] ……

交付前自检（必须过一遍）

口播稿有 ≥3 个 ### 分段小标题（视频短于 1 分钟则按实际段数）
每一段至少 1 处加粗
净稿同样有分段 + 小标题 + 加粗，不是一大坨
无残留碎片行（被 ASR 切散的句子已拼回）
A 稿的时间戳锚点保留
画面识别内容已带「⚠️」标注

场景 2：内容分析总结

一句话主旨
结构分段：时间轴 → 每段讲了什么（3-6 段）
核心要点：≤10 条，保留关键数字/结论
金句摘录：3-5 句可直接引用的原话（注明时间戳）
目标受众与观看价值
结尾 CTA：视频如何引导关注/行动

场景 3：爆款视频拆解（照着学、照着抄）

基本盘：标题 / 时长 / 博主 / 标签（来自解析结果与用户提供；点赞收藏评论等数据用户提供了才写）。
结构分段表（核心）——按视频实际逻辑二选一或混合：
- 流量逻辑：冷启动钩子(0-5s) → 悬念留存 → 价值交付 → 情绪高潮 → 互动引导 → 转化钩子
- 带货逻辑：痛点唤醒 → 需求放大 → 方案引入 → 信任证明（证言/对比/演示）→ 价格锚点 → 逼单 → 售后兜底
- 影视解说逻辑（抖音高频）：悬念钩子（抛出反常识问题）→ 剧情速览（关键情节）→ 深度解读（人物动机/伏笔）→ 金句升华 → 系列引流（下期预告）
时间轴段落功能时长手法话术摘录
脚本类型判定：口播干货型 / 剧情演绎型 / 混剪解说型（影视解说多属此类）/ 教程演示型 / 测评种草型 / vlog记录型 / 直播切片型……给出判定依据。
爆款归因（两层）：
- 算法层：完播率设计、互动钩子（评论引导/争议点）、转发触发点
- 内容层：选题命中、结构节奏、情绪势能、人设信任
六维评分报告：见「六维评分体系」，表格 + 总分 + 评级（S/A/B/C）+ 每维一句依据。
抄作业清单：可复用的骨架模板（占位符化）、钩子公式、话术库、节奏参数（每段时长配比）。

场景 4：视频转脚本

还原为可拍摄的分镜脚本表：

时间线	镜头（景别/机位）⚠️推断	运镜 ⚠️推断	转场 ⚠️推断	画面内容	屏幕文字	口播/台词	情绪	备注

时间线、屏幕文字、口播 = Omni 实测；镜头/运镜/转场/情绪 = 大模型推断（表头已标注）。
表格之后附口播净稿（去语气词、断句成文）。
若用户要拿去翻拍，主动提示结合场景 5 做改写。

场景 5：爆款视频脚本生成

两种模式，先确认用户要哪种：

模式 A · 骨架改写：先跑场景 3 拿到原片骨架 → 保留钩子结构与节奏配比，替换主题/商品/人设/话术 → 产出「你的版本」。
模式 B · 原创生成：让用户给出方向 / 目的（涨粉·带货·种草·科普·影视解说）/ 商品或主题 / 受众 / 目标时长 → 生成 2-3 条差异化脚本（不同钩子角度）。

每条脚本交付：

分段表：段落功能 | 时长预算 | 口播要点 | 屏幕文字建议
口播全文：成稿，带语气与停顿标记
六维质检评分：生成后自检；任一维度 < 7 分必须改写一轮再交付，并附改写说明

场景 6：视频提示词反推

把画面和内容转成 agent / 生成式 AI 可直接使用的提示词：

整体风格提示词（一段式）：主体 / 场景 / 风格 / 构图 / 色调 / 光线 / 画幅。
分镜提示词序列（表格）：镜号 | 时长 | 画面 prompt（主体-动作-镜头-风格四段式） | 运镜 | 适配工具提示（即梦 / 可灵 / Vidu / Runway / Pika）。
口播 TTS 文案：带停顿（/）与重音（**加粗**）标记。
结构化 JSON 版：{"style_prompt": "...", "shots": [...], "narration": "..."}，供 agent 自动化流水线直接调用。

六维评分体系（场景 3 与场景 5 共用）

维度	考察点	评分 1-10
钩子力	前 3-5 秒留人能力（悬念/冲突/利益点前置）
节奏密度	信息与画面切换频率，无冗余
情绪势能	情绪唤起与曲线（共鸣/好奇/焦虑/爽感）
价值密度	观众实际获得感（干货/娱乐/情绪价值）
转化引导	CTA 清晰度与行动驱动力（关注/点赞/下单）
可复制性	结构与话术可模板化程度（越高越容易抄）

总分 = 六维平均；评级：≥8.5 S / ≥7.5 A / ≥6 B / <6 C。
评分必须附依据（引用具体时间戳与话术），不许拍脑袋。

解析调用手册

curl 三步

bash

# 0）先从分享文案提取短链，并用浏览器 UA 展开为真实地址（关键！v.douyin.com 直连会 PARSE_FAILED）
UA="Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 16_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/16.0 Mobile/15E148 Safari/604.1"
REAL=$(curl -sS -L --max-time 20 -A "$UA" -o /dev/null -w "%{url_effective}" "https://v.douyin.com/<短码>/")

# ① 提交解析（记下返回的 operation_id；务必带 Accept 头）
curl -sS -X POST "https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/" \
  -H "Authorization: Bearer $(python3 -c "import json;print(json.load(open('$HOME/.cue/config.json'))['api_key'])")" \
  -H "Content-Type: application/json" -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/call\",\"params\":{\"name\":\"parse\",\"arguments\":{\"source\":\"$REAL\",\"detail\":\"text\"}}}"

# ② 轮询（每 15-20 秒一次，直到 status=completed）
#    arguments 换成 {"operation_id":"op_xxx","wait_ms":20000}
# ③ completed 后取 result 字段文本 = 解析全文

Python 参考实现（展开短链 → 提交 → 轮询 → 取结果）

python

import json, subprocess, time, os, re

KEY = json.load(open(os.path.expanduser("~/.cue/config.json")))["api_key"]
EP  = "https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/"
UA  = "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 16_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/16.0 Mobile/15E148 Safari/604.1"

def call(name, args, timeout=90):
    body = json.dumps({"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
                       "params":{"name":name,"arguments":args}}).encode()
    p = subprocess.run(["curl","-sS","--max-time",str(timeout),"-X","POST",EP,
        "-H",f"Authorization: Bearer {KEY}","-H","Content-Type: application/json",
        "-H","Accept: application/json, text/event-stream","--data-binary",body],
        capture_output=True, text=True)
    for line in p.stdout.splitlines():
        line = line.strip()
        if line.startswith("data: "): line = line[6:]
        if line.startswith("{"):
            r = json.loads(line)
            if "result" in r:
                txt = "".join(c.get("text","") for c in r["result"].get("content",[]))
                try: return json.loads(txt)      # 拆信封后再解析
                except Exception: return {"_raw": txt}
            raise RuntimeError(json.dumps(r.get("error","unknown"), ensure_ascii=False))
    raise RuntimeError("无响应")

def resolve_real(url):
    """v.douyin.com 短链必须展开；已是 iesdouyin/douyin 真实地址则原样返回。"""
    if "v.douyin.com" in url:
        out = subprocess.run(["curl","-sS","-L","--max-time","20","-A",UA,
                              "-o","/dev/null","-w","%{url_effective}",url],
                             capture_output=True, text=True).stdout.strip()
        return out or url
    return url

url   = resolve_real("<用户给的抖音URL>")
st    = call("parse", {"source": url, "detail": "text"})   # 提交
op    = st.get("operation_id")
if not op:
    raise RuntimeError("提交失败：" + json.dumps(st, ensure_ascii=False))
while st.get("status") == "processing":                      # 轮询
    time.sleep(min(st.get("poll_after_seconds", 10) or 10, 15))
    st = call("get_parse_status", {"operation_id": op, "wait_ms": 20000})
r = st.get("result")
text = r if isinstance(r, str) else (r or {}).get("text") or st.get("text") or ""
# text 即解析全文（含 [说话人 mm:ss] 与 [画面 mm:ss]）

错误处理

错误码	含义	处理
`PARSE_FAILED`（`file_uploaded:false`，提交 `v.douyin.com` 短链时高发）	短链未展开，远程端点连抓取都没成功	用浏览器 UA 展开短链为 `iesdouyin.com/share/video/<id>/` 后重试；`retryable:false` 但换真实 URL 可成功
`REMOTE_REQUEST_REJECTED`	多半是误走了本地 Bridge，或 URL 非规范抖音链接	确认走远程端点、URL 已预处理展开
`SERVICE_TEMPORARILY_UNAVAILABLE`	服务临时不可用（`retryable:true`）	等 10 秒重新提交同一请求
`UNSUPPORTED_DETAIL`	传了 `grounded`/`layout`	改回 `detail:"text"`
`SOURCE_TOO_LARGE` / 超长视频	超出上限	引导用户确认是否继续（抖音长解说偶发）
`INSUFFICIENT_CREDITS`	积分不足	按「积分不足专项提示」主动引导（充值 / 邀请好友得积分 / 等次日免费额度）

积分不足专项提示（必须执行）

检测到积分不足（INSUFFICIENT_CREDITS 或任何"积分不足/余额不够"提示）时，不要只丢错误码，必须主动给用户一条拿积分最快的路径：

你的 Cue 积分不足，本次任务未能启动。两个办法：

邀请好友得 500 积分（推荐）：打开 https://cuecue.cn/，点击页面左下角「获取专属邀请链接」，分享给好友——好友加入后你再得 500 积分。

直接充值：前往 cuecue.cn/pay 订阅（首次充值有优惠）；或等次日免费额度。

规则：

提示要主动、简短、可点——把「首页」和「左下角」两个关键动作说清楚，不要让用户自己找入口。
积分不足不要重试（retryable: false）。
用户回复已充值/已邀请后，用完全相同的命令/请求重跑。

降级方案（远程端点长时间不可用时）

远程端点不可达时，本技能无免登录公开直链降级路径——抖音视频直链需平台登录态与签名，涉及浏览器 Cookie/登录态的本地下载方式本技能不采用。建议：

稍后重试：SERVICE_TEMPORARILY_UNAVAILABLE（retryable:true）时等 10 秒重新提交同一请求；偶发过载通常几分钟内恢复。
换时段：避开工作日 9:00-10:00 / 16:00-18:00 高峰，错峰解析更稳。
若为本地已有视频文件，可经本地 Bridge（OMNI_ALLOWED_ROOTS 授权目录内）以 detail:"text" 解析，需用户确认文件路径。

首选仍是远程端点；本技能不读取、不收集浏览器 Cookie 或登录态。

质量与合规

拆解 ≠ 搬运：结构、手法可学；逐字洗稿发布有版权与平台风险，商用需获授权。
影视解说版权红线：抖音影视解说大量使用受版权保护的影视片段，二创与商用需遵守平台与版权方规则；交付物中明确指出"本视频含影视二创素材"，不协助规避版权保护的技术措施。
带货脚本红线：功效宣称遵守广告法（禁「最/第一/根治」类绝对化用语），事实性内容提示用户人工核查。
推断必标注：分镜的镜头/运镜/情绪等推断信息一律带 ⚠️，与 Omni 实测数据区分。
画面误识别警示：影视解说/剧情类视频的画面识别（剧中人物/作品）极易出错，交付时提醒用户以口播稿为准。
不解析：涉密、明显侵权、违反平台规则的内容。

FAQ

Q: 用户直接丢了一整段抖音分享文案（含乱码 h@B.gO 之类）？ 只从中提取 https://... 部分的干净 URL（通常是 v.douyin.com/xxx 或 iesdouyin.com/...），丢掉其余文字再解析。

Q: 提交 v.douyin.com/xxx 直接报 PARSE_FAILED？ 抖音短链直连解析会失败（file_uploaded:false）。必须先用浏览器 UA 跟随重定向展开为 www.iesdouyin.com/share/video/<id>/?... 真实地址再提交，重试即可成功。

Q: 展开后的 iesdouyin 链接又解析失败了？ 该链接的 ts/share_sign 是带时效的访问凭证，可能已过期。让用户重新在抖音 App 复制分享链接，再走一遍展开流程。

Q: 解析结果里把《甄嬛传》识别成了《大长今》/别的韩剧？ 这是影视解说类视频的典型误识别——画面是二创剪辑素材，视觉模型会把片中人物/作品张冠李戴。关键剧情与事实以 [说话人] 口播稿为准，画面描述仅作辅助并标注「⚠️ 可能误判」。

Q: 解析结果只有口播没有画面文字？ 该视频可能没有文字版面（纯真人出镜口播，或画面文字太花识别不出）。detail:"text" 已是画面信息最全的模式，layout/grounded 当前不可用，勿再尝试。

Q: 视频很长（>15 分钟）？ 抖音影视解说经常 5–15 分钟甚至更长。若遇到，先告知用户解析耗时更长（可能 8 分钟以上），确认后再提交。

Q: 积分/额度？ 与 cue-omni-reader 共用：新用户 500 积分 + 每天 10 免费积分，同一视频重复解析会复用结果不重复扣费。提示积分不足时，两个办法：推荐邀请好友——打开 https://cuecue.cn/，点击页面左下角获取专属邀请链接，好友加入后你再得 500 积分；或前往 cuecue.cn/pay 充值（首次充值有优惠），也可等次日免费额度。

Q: 想要的不是转录稿，而是爆款脚本？ 用场景 5：先说「改写成我的脚本」或给方向/目的/商品，或先跑场景 3 拿骨架再改写。

参考

解析底座：cue-omni-reader 技能（远程端点调用规范、错误码总表）
同族技能：xiaohongshu-video-studio / bilibili-video-studio（场景化加工规范可互参）
在线体验：https://cuecue.cn/hub/omni-reader
API Key 管理：https://cuecue.cn/hub/api-key
订阅付费页面：https://cuecue.cn/pay

抖音短视频全解析

Install

抖音短视频全解析

隐私与数据传输说明

六大场景总览（意图路由表）

前置依赖（新用户首次使用只需做这一件事）

健康检查（跑解析前先验证三件事）

配置成功后引导用户跑第一个任务（必须执行）

关键技术事实（必读）

标准工作流

步骤 0：URL 预处理

步骤 1：提交解析（远程端点）

步骤 2：轮询取回

步骤 3：场景化加工（大模型）

步骤 4：交付

场景交付规范

场景 1：视频转文字

三件套，按用户需要给全或给精简

精简版 vs 全量

输出骨架（照这个结构写）

交付前自检（必须过一遍）

场景 2：内容分析总结

场景 3：爆款视频拆解（照着学、照着抄）

场景 4：视频转脚本

场景 5：爆款视频脚本生成

场景 6：视频提示词反推

六维评分体系（场景 3 与场景 5 共用）

解析调用手册

curl 三步

Python 参考实现（展开短链 → 提交 → 轮询 → 取结果）

错误处理

积分不足专项提示（必须执行）

降级方案（远程端点长时间不可用时）

质量与合规

FAQ

参考

Related skills