BiliBili-Danmaku-Analyzer-v1

B站视频弹幕舆情与节奏分析。输入B站视频链接，自动提取弹幕数据，通过大模型分析弹幕的舆情倾向、情感演变、节奏热度分布等。

B站弹幕舆情分析 Skill

专注于弹幕舆情与节奏分析的智能工具，输入B站视频链接，自动提取弹幕数据并生成专业的分析提示词，供大模型深度解读舆情走向、情感演变和互动节奏。

核心功能

• ✅ 弹幕提取 - 提取视频所有弹幕（滚动、底端、顶端等全部类型）
• ✅ 时间分段分析 - 将弹幕按视频时间轴分10段，便于分析节奏变化
• ✅ 情感统计概览 - 统计正面/负面/疑问关键词占比
• ✅ 弹幕采样整理 - 每段精选代表性弹幕，生成结构化分析数据
• ✅ Markdown分析报告 - 自动生成完整的Markdown格式舆情分析报告
• ✅ 专业分析提示词 - 生成可直接使用的大模型分析提示词
• ✅ 无需登录 - 使用B站公开API，完全免费

前置条件

1. 环境要求

• Python 3.8+
• 网络可访问 B站 API
• 大模型对话能力（用于生成分析结果）

2. 依赖安装

bash

pip install requests

使用方式

对话中使用

text

@skill://B站弹幕舆情分析 请分析这个视频的弹幕舆情：https://www.bilibili.com/video/BV1xx97xx9xx

命令行使用

bash

# 提取弹幕并生成分析数据
python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx97xx9xx"

# 指定输出目录
python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx97xx9xx" -o /path/to/output

# 使用BV号
python main.py "BV1xx97xx9xx"

工作流程

text

输入B站视频链接
    │
    ▼
1. 提取BV号 (正则匹配)
    │
    ▼
2. 获取视频信息 (标题、UP主、时长、CID等)
    │
    ▼
3. 获取弹幕数据 (XML/压缩格式)
    │
    ▼
4. 数据整理与分析
   ├── 按时间分段（10段）
   ├── 统计弹幕类型分布
   ├── 情感关键词统计（正面/负面/疑问）
   └── 每段采样代表性弹幕
    │
    ▼
5. 生成分析提示词
   └── 输出结构化提示词供大模型分析

输出内容

1. 视频信息

• 标题、BV号、UP主、时长、弹幕总数

2. 弹幕统计概览

• 弹幕类型分布（滚动/底端/顶端等）
• 正面关键词占比
• 负面关键词占比
• 疑问句占比

3. 时间分段弹幕（10段）

每段包含：

• 时间范围
• 弹幕数量
• 精选弹幕样本（每段最多10条）

4. 大模型分析提示词

生成结构化的分析提示词，包含以下维度：

舆情分析

• 整体情感倾向
• 情感演变轨迹
• 情感峰值时段

节奏分析

• 高能预警点
• 讨论热度分布
• 弹幕密度变化

内容特征

• 主要话题
• 梗与玩梗
• 用户互动类型

舆情风险点

• 潜在负面点
• 风险预警

技术实现

核心API接口

数据	接口URL	参数
视频信息	https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid={bvid}	bvid
弹幕数据	https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid={cid}	oid(视频cid)

请求头设置

python

DEFAULT_HEADERS = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...',
    'Referer': 'https://www.bilibili.com/',
    'Origin': 'https://www.bilibili.com'
}

情感关键词

正面关键词: 牛、强、棒、好、赞、顶、泪目、感动、喜欢、爱、甜、炸、绝、完美、厉害、超

负面关键词: 烂、差、垃圾、废物、蠢、尴尬、难、崩、无语、失望、难看、无聊、扯、假

疑问关键词: ？、?、怎么、为什么、什么、如何、是不是、能不能

输出文件

JSON格式 (xxx_弹幕分析数据.json)

json

{
  "video": {
    "bvid": "BV1xx97xx9xx",
    "title": "视频标题",
    "owner": "UP主名称",
    "duration": 600,
    "duration_str": "10:00"
  },
  "statistics": {
    "total_count": 1234,
    "type_distribution": {"滚动": 1000, "底端": 200, "顶端": 34},
    "positive_keyword_count": 150,
    "negative_keyword_count": 50,
    "question_keyword_count": 80,
    "positive_rate": 12.15,
    "negative_rate": 4.05,
    "question_rate": 6.48
  },
  "time_segments": [...],
  "sampled_danmakus": [...]
}

分析提示词文件 (xxx_分析提示词.txt)

可直接复制给大模型的完整分析提示词，包含：

• 视频信息
• 弹幕统计
• 分段弹幕内容
• 分析要求（舆情、节奏、内容特征、风险点）

Markdown分析报告 (xxx_弹幕舆情分析报告.md)

自动生成的完整Markdown格式分析报告，包含：

报告结构

• 视频信息: 标题、BV号、UP主、时长、弹幕总数
• 弹幕统计概览: 类型分布、正面/负面/疑问关键词占比
• 弹幕时间分布: 密度分布图、高密度时段TOP3
• 分时段弹幕详情: 每段代表性弹幕样本
• 舆情分析: 整体情感倾向、情感峰值时段、高能预警点
• 节奏分析: 弹幕密度变化特征
• 主要发现: 弹幕内容特征总结
• 风险提示: 舆情风险预警
• 总结: 核心发现总结

报告示例

markdown

# B站视频弹幕舆情与节奏分析报告

## 视频信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 标题 | xxx |
| BV号 | BV1xx |
| 弹幕总数 | 1234 条 |

## 弹幕统计概览
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 正面关键词占比 | 10.39% |
| 负面关键词占比 | 3.78% |

## 弹幕时间分布
| 时段 | 弹幕数 | 密度 |
|00:00-01:13 | 201 | ######---- |
|01:13-02:27 | 165 | #####----- |

## 舆情分析
**整体情感倾向**: 正面
**结论**: 观众对该视频的整体情感倾向为正面...

脚本参数

参数	说明	示例
url	B站视频链接或BV号	BV1ky97B9Efn
-o, --output	输出目录	-o ./output

注意事项

1. 无需登录: 脚本使用B站公开API，无需登录即可提取弹幕
2. 弹幕采样: 为控制数据量，每段时间弹幕最多采样20条
3. 频率限制: 建议控制请求频率，避免触发风控
4. 大模型分析: 脚本仅生成分析提示词，实际分析需大模型完成

故障排除

问题	原因	解决
获取弹幕为0	CID获取失败或视频无弹幕	检查网络或视频有效性
412/403错误	风控拦截	添加延时或稍后重试
视频信息获取失败	BV号无效	检查链接格式是否正确

文件结构

text

B站弹幕舆情分析/
├── SKILL.md                 # 本说明文件
├── _skillhub_meta.json      # Skill元数据
├── main.py                  # 核心脚本
└── requirements.txt         # Python依赖

---

实际案例

案例：三十五年的《宇宙级安全声明》弹幕舆情分析

用户输入：

text

@skill://B站弹幕舆情分析 请分析这个视频的弹幕舆情：https://www.bilibili.com/video/BV1csDuBREjo

执行过程：

1. 提取BV号：BV1csDuBREjo

2. 获取视频信息：

   • 标题：三十五年的《宇宙级安全声明》，东大，开始撤回！
   • UP主：老王聊天
   • 时长：12:17

3. 获取弹幕：通过CID调用弹幕接口，获取到 1800 条弹幕

4. 数据整理：

   • 按时间分10段
   • 统计情感关键词：正面187次，负面68次，疑问182次
   • 每段采样代表性弹幕

5. 生成输出文件：

   • JSON数据文件
   • 分析提示词文件
   • Markdown分析报告 ← 核心新增功能

分析结果：

指标	数值
弹幕总数	1800 条
正面关键词占比	10.39%
负面关键词占比	3.78%
正面/负面比	2.75 倍
整体情感倾向	正面
最高密度时段	11:03-12:17 (290条)

弹幕密度分布：

text

| 时段 | 弹幕数 | 密度 |
|00:00-01:13 |  201 | ######---- |
|01:13-02:27 |  165 | #####----- |
|02:27-03:41 |  146 | #####----- |
|03:41-04:54 |  216 | #######--- |
|04:54-06:08 |   99 | ###------- |
|06:08-07:22 |  136 | ####------ |
|07:22-08:35 |  216 | #######--- |
|08:35-09:49 |  201 | ######---- |
|09:49-11:03 |  130 | ####------ |
|11:03-12:17 |  290 | ########## | ← 高潮阶段

输出成果：

• ✅ 成功提取 1800 条弹幕
• ✅ 自动生成 Markdown 分析报告
• ✅ 报告包含完整舆情分析（视频信息、统计概览、时间分布、舆情分析、节奏分析、风险提示、总结）

报告预览（部分）：

markdown

# B站视频弹幕舆情与节奏分析报告

## 视频信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 标题 | 三十五年的《宇宙级安全声明》，东大，开始撤回！ |
| BV号 | `BV1csDuBREjo` |
| 弹幕总数 | **1800 条** |

## 弹幕统计概览
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 正面关键词占比 | 10.39% |
| 负面关键词占比 | 3.78% |

**整体情感倾向**: 正面

## 舆情分析
**结论**: 观众对该视频的整体情感倾向为正面，正面评价占比10.39%，负面评价占比3.78%，正面是负面的2.75倍。

## 风险提示
**整体舆情**: 弹幕内容积极正面，未发现明显舆情风险点。