Initial commit: skills library
- 70 skills with code and documentation - Add .gitignore (ignore __pycache__, output/, temp/, venv/) - Clean up test intermediates and caches
This commit is contained in:
hmo
@@ -0,0 +1,115 @@
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name: video-desc-generator
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description: 根据视频字幕文件自动生成适合各平台（视频号、抖音、小红书、B站）的视频简介文案。支持视频转录，输出标题+4平台简介到一个txt文件。
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# Video Desc Generator
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根据视频字幕自动生成各平台适配的视频简介文案。
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## When to Use This Skill
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当用户需要以下操作时使用此技能：
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- 根据视频文件生成完整字幕（使用faster-whisper转录）
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- 根据字幕生成视频标题和4平台简介
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- 为视频生成多平台（视频号、抖音、小红书、B站）适配的文案
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## 工作流程
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### 步骤1：视频转录
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1. **使用 faster-whisper 转录视频**，生成带时间戳的SRT
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2. **输出**：`{视频名}_transcribed.srt`
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**调用命令**：
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```bash
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cd .opencode/skills/video-desc-generator/scripts
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"D:/ProgramData/anaconda3/envs/py312_cuda/python.exe" transcribe_and_merge.py "<视频文件夹路径>"
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```
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**重要**：只使用转录版本（`_transcribed.srt`）生成简介，**不要合并**原有字幕。
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### 步骤2：生成简介
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1. 读取转录后的SRT字幕（`_transcribed.srt`）
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2. 分析内容提取核心知识点
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3. 生成标题和4平台适配文案
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4. 输出到一个txt文件（包含所有平台）
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## 输出规范
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**输出目录**：视频文件夹所在目录
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**输出文件**：
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- `{视频名}_transcribed.srt` - 转录字幕
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- `{视频名}_简介.txt` - 包含标题+4平台简介
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**简介文件格式**：
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```
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【标题】xxx
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=== 视频号 ===
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【短标题】xxx（≤16字）
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文案（~20字，精简有力）
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#标签
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=== 抖音 ===
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文案（80-120字，情绪化+行动引导）
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#标签
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=== 小红书 ===
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文案（100-600字，干货感+结构清晰）
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#标签
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=== B站 ===
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文案（~100字，知识感+SEO优化）
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#标签
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```
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## 转录环境配置
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**Python环境**：`D:\ProgramData\anaconda3\envs\py312_cuda\python.exe`
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**依赖**：
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- faster-whisper
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- torch (CUDA版本)
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- ffmpeg
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## 各平台规范（2024-2025）
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### 1. 微信视频号
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- **短标题**：≤16字，用于搜索、话题、活动等场景
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- **描述上限**：1000字（1分钟以内），100字（1分钟以上）
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- **显示限制**：全屏模式下最多显示2行（约20字），超出折叠
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||||
- **建议**：短标题≤16字，描述控制在20字以内
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### 2. 抖音
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- **标题**：30字
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- **描述**：150字符，超过80字折叠
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- **最佳长度**：80-120字
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||||
- **特点**：情绪化、前10-20字决定是否点击
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### 3. 小红书
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||||
- **标题**：20字以内
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- **描述**：短笔记≥100字
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- **特点**：干货感、真实体验
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### 4. 哔哩哔哩（B站）
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- **标题**：60字以内，建议20-30字
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- **简介**：建议100字以内
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||||
- **特点**：知识感、SEO优化
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## 通用最佳实践
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1. **前10字定生死**：核心信息和吸引力必须在前10-20字
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2. **数字+情绪词**：用数字具体化，用情绪词引发共鸣
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3. **互动引导**：设置问题或行动指令提升互动率
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4. **避免违禁词**：禁用"最""第一""绝对""震惊"等极限词
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## 脚本位置
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- 转录脚本：`.opencode/skills/video-desc-generator/scripts/transcribe_and_merge.py`
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## 参考资料
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详见 `references/platform_guidelines.md`
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@@ -0,0 +1,3 @@
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# Example Reference
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||||
This is an example reference file. Delete if not needed.
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@@ -0,0 +1,197 @@
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# 各平台视频简介规范（2024-2025）
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## 一、微信视频号
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### 字数限制
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| 视频时长 | 文案上限（含话题和@） |
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|---------|---------------------|
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| 1分钟以内 | **1000字** |
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||||
| 1分钟以上 | **100字** |
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> 注意：全屏浏览模式下，文案**最多只能显示2行**（约20字），超出自动折叠
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### 最佳实践
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1. **显示策略**：虽然上限1000字，但前20字最关键，用户在信息流中只能看到前2行
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2. **黄金法则**：文案越简短越好，建议控制在**20字以内**
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3. **可省略情况**：如果视频中已有链接需要展示，可以直接省略文案
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||||
4. **长文案处理**：将完整文案放在**评论区**，置顶引导点赞
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### 文案类型推荐
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- **简单叙事型**：描述视频背景，帮助用户理解
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- **悬念型**：设置悬念引导用户看完（如"结尾有福利"）
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||||
- **互动型**：用疑问句邀请评论（"你们还想知道什么？"）
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||||
- **情绪型**：调动用户情感共鸣，使用"感动""暖心"等词
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### 注意事项
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- 避免频繁@多个无关账号，会被限流
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||||
- 不建议使用视频标题直接作为文案（浪费资源）
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||||
- 可添加话题标签（#）增加曝光
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## 二、抖音
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### 字数限制
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| 元素 | 上限 |
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|-----|------|
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| 标题 | **30字** |
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| 描述（文案） | **150字符**（含标点空格），超过80字会被折叠 |
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> 实测数据：优质内容文案控制在**80-120字**区间效果最佳
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### 最佳实践
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1. **黄金3秒法则**：前10-20字决定用户是否点击
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2. **结构公式**：悬念词+数字+行动指令
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- 示例：「紧急通知！3月1日前做对这3步（附教程）」
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3. **关键词布局**：每20字嵌入1个高热关键词
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4. **情绪引擎设计**：
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- 痛点刺激：「你是不是常遇到...」
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- 解决方案：「今天教你3招破解」
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- 行动指引：「现在点击收藏还来得及」
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### 标签与话题
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- 使用话题标签（#）增加曝光
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- 主标签+长尾标签组合，如：#美食教程 #厨房小白必学
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### 违禁词与雷区
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**禁止使用**：
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- 极限词：「最」「第一」「绝对」「全世界」
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- 夸张词：「震惊」「吓死了」「胆小慎入」
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||||
- 误导性表达：用演员真名代替剧中角色
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## 三、小红书
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### 字数限制
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| 类型 | 最低要求 | 备注 |
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|-----|---------|------|
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| 短笔记 | **100字以上** | 低于100字判定为搬运 |
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||||
| 长笔记 | **600字以上** | 平台鼓励深度内容 |
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| 标题 | **20字以内** | 超过被截断 |
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### 标题最佳实践
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**7种高转化标题类型**：
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1. **画饼型**：「学会这招穿搭，气质提升一个档次」
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2. **不看会亏型**：「90%的人都不知道的省钱技巧」
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3. **数字型**：「我的5个私藏购物App」
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||||
4. **对比反差型**：「从土气路人甲到时尚弄潮儿」
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||||
5. **身份认同型**：「新手妈妈必看」「学生党必入」
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||||
6. **疑问型**：「毛孔粗大怎么办？」
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||||
7. **热点借势型**：「跟着《繁花》学穿搭」
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**万能公式**：用户收益 + 关键词 + 解决方案
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- 示例：「小个子穿搭｜这样搭配显高10cm」
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### 正文结构（三段式）
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1. **痛点切入**（前3行）：一句话抓住注意力
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2. **干货输出**：用1.2.3.点式分点呈现
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||||
3. **互动引导**：结尾设置互动钩子
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### 标签策略
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- 数量：**5-10个**标签
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- 结构：1个核心词 + 3个长尾词 + 2个场景词
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- 关键词需在标题、正文前100字、结尾各出现1次
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### 2024-2025新规注意
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- 原创至上：短笔记≥100字，长笔记≥600字
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- 真实要求：对比图必须标注"原相机+拍摄时间"
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||||
- AI创作声明：使用AI生成内容必须标注
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||||
- 禁用谐音字和极限词
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---
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## 四、哔哩哔哩（B站）
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### 字数限制
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||||
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||||
| 元素 | 上限/建议 |
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|-----|----------|
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| 标题 | **60字**以内，建议20-30字 |
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||||
| 简介 | 无硬性限制，建议**100字**以内 |
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||||
| 标签 | **5-10个** |
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||||
### 视频描述（简介）最佳实践
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1. **前100字嵌入关键词**：影响搜索排名
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||||
2. **包含行动引导**：如"点赞收藏，解锁隐藏技巧"
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||||
3. **SEO优化**：自然融入核心关键词，避免堆砌
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||||
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||||
### 标题结构公式
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```
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||||
[痛点/疑问] + [解决方案/亮点]
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```
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示例：
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- 「为什么你的笔记没人看？90%人不知道的3个坑」
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||||
- 「30天瘦15斤｜懒人减肥法亲测有效」
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### 标签策略
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**推荐结构**：1个核心词 + 3个长尾词 + 2个场景词
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示例（数码测评）：
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- 核心词：iPhone15
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||||
- 长尾词：iPhone15评测、iPhone15续航、苹果新机体验
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- 场景词：学生党推荐、数码测评
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### B站独特玩法
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||||
1. **弹幕互动引导**：在视频关键节点设置弹幕触发词
|
||||
- 如："整齐打1""弹幕护体"
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||||
2. **评论区话题**：结尾设置开放式问题引导讨论
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||||
3. **一键三连引导**：在视频中自然引导投币收藏
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### 发布时间
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- 工作日晚6-10点
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- 周末全天
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- 节假日前夕
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---
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## 五、四平台对比总结
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| 维度 | 微信视频号 | 抖音 | 小红书 | B站 |
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|-----|-----------|------|-------|-----|
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| **标题/描述上限** | 1000字（实际显示2行） | 30字/150字符 | 20字/无明确 | 60字/100字 |
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||||
| **最佳长度** | 20字以内 | 80-120字 | 100-600字 | 20-30字 |
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||||
| **折叠临界点** | 约20字 | 约80字 | 约3行 | 视情况 |
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||||
| **核心标签** | #话题 | #话题 | #话题 | 5-10个标签 |
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||||
| **@功能** | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
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| **推荐算法** | 社交推荐+算法 | 算法为主 | 搜索+推荐 | 播放分钟数 |
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## 六、通用最佳实践
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1. **前10字定生死**：无论哪个平台，前10-20字必须包含核心信息和吸引力
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||||
2. **关键词前置**：核心关键词放在标题/描述前半部分
|
||||
3. **数字+情绪词**：使用数字具体化，用情绪词引发共鸣
|
||||
4. **互动引导**：设置问题或行动指令提升互动率
|
||||
5. **避免违禁词**：禁用极限词、夸张词、误导性表达
|
||||
6. **平台调性匹配**：
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||||
- 抖音：娱乐化、情绪化
|
||||
- 小红书：真实体验、干货感
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||||
- 视频号：简短正式
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||||
- B站：知识感、互动感
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
> **数据来源**：微信开放社区官方回复、抖音创作服务中心、小红书官方运营指南、B站创作者中心，部分为2024-2025年行业实践总结。平台规则可能随时更新，建议以各平台最新官方文档为准。
|
||||
@@ -0,0 +1,4 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""Example script - delete if not needed."""
|
||||
|
||||
print("Hello from skill!")
|
||||
@@ -0,0 +1,199 @@
|
||||
"""
|
||||
视频转录与简介生成脚本
|
||||
1. 使用 faster-whisper 转录视频
|
||||
2. 读取转录字幕，自动生成4平台简介
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
import subprocess
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
# 环境路径
|
||||
WHISPER_MODEL_PATH = "large-v3" # 使用在线模型
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_audio(video_path):
|
||||
"""从视频提取音频"""
|
||||
audio_path = video_path.with_suffix(".wav")
|
||||
|
||||
cmd = [
|
||||
"ffmpeg",
|
||||
"-y",
|
||||
"-i",
|
||||
str(video_path),
|
||||
"-vn",
|
||||
"-acodec",
|
||||
"pcm_s16le",
|
||||
"-ar",
|
||||
"16000",
|
||||
"-ac",
|
||||
"1",
|
||||
str(audio_path),
|
||||
]
|
||||
subprocess.run(cmd, capture_output=True)
|
||||
return audio_path
|
||||
|
||||
|
||||
def format_timestamp(seconds):
|
||||
"""将秒数转换为SRT时间戳格式"""
|
||||
hours = int(seconds // 3600)
|
||||
minutes = int((seconds % 3600) // 60)
|
||||
secs = int(seconds % 60)
|
||||
millis = int((seconds % 1) * 1000)
|
||||
return f"{hours:02d}:{minutes:02d}:{secs:02d},{millis:03d}"
|
||||
|
||||
|
||||
def read_srt(srt_path):
|
||||
"""读取SRT文件，返回纯文本列表"""
|
||||
content = srt_path.read_text(encoding="utf-8")
|
||||
blocks = content.strip().split("\n\n")
|
||||
|
||||
lines = []
|
||||
for block in blocks:
|
||||
parts = block.strip().split("\n")
|
||||
if len(parts) >= 3:
|
||||
lines.append(parts[2].strip())
|
||||
return lines
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_desc_from_subtitle(subtitle_lines, video_title):
|
||||
"""根据字幕生成4平台简介"""
|
||||
|
||||
# 提取核心内容
|
||||
main_content = subtitle_lines[:10] if len(subtitle_lines) > 10 else subtitle_lines
|
||||
|
||||
# ===== 视频号（短标题≤16字 + 描述~20字）=====
|
||||
# 短标题：提取核心关键词，不超过16字符
|
||||
if len(video_title) <= 16:
|
||||
short_title = video_title
|
||||
else:
|
||||
# 尝试提取前几个关键字
|
||||
short_title = video_title[:14] + ".." if len(video_title) > 14 else video_title
|
||||
|
||||
video_desc = f"{video_title}，记住这几点！"
|
||||
if len(video_desc) > 25:
|
||||
video_desc = video_title
|
||||
|
||||
# ===== 抖音（80-120字）=====
|
||||
douyin = f"{video_title}，今天一次讲清楚！\n\n"
|
||||
for i, line in enumerate(main_content[:5], 1):
|
||||
douyin += f"{i}️⃣ {line}\n"
|
||||
douyin += "\n记住这几点，弹琴更轻松～"
|
||||
if len(douyin) > 150:
|
||||
douyin = f"{video_title}，3个关键点教会你！\n\n"
|
||||
for i, line in enumerate(main_content[:3], 1):
|
||||
douyin += f"{i}️⃣ {line}\n"
|
||||
douyin += "\n快学起来！"
|
||||
|
||||
# ===== 小红书（100-600字）=====
|
||||
xhs_title = f"【{video_title}】初学者必看"
|
||||
xhs = xhs_title + "\n\n"
|
||||
for i, line in enumerate(main_content, 1):
|
||||
xhs += f"▫️{line}\n"
|
||||
xhs += "\n新手学琴一定要记住这几点！"
|
||||
|
||||
# ===== B站（~100字）=====
|
||||
bz = f"【钢琴教学】{video_title}\n\n"
|
||||
bz += "【核心内容】\n"
|
||||
for i, line in enumerate(main_content[:3], 1):
|
||||
bz += f"{i}. {line}\n"
|
||||
bz += "\n适合零基础初学者学习参考～\n\n觉得有帮助请一键三连！"
|
||||
|
||||
# 标签
|
||||
tags = "#钢琴教学 #成人学琴 #零基础学钢琴"
|
||||
tags_xhs = "#钢琴教学 #成人学琴 #零基础学钢琴 #钢琴入门 #学琴日记"
|
||||
|
||||
# 组装输出
|
||||
output = f"""【标题】{video_title}
|
||||
|
||||
=== 视频号 ===
|
||||
【短标题】{short_title}
|
||||
|
||||
{video_desc}
|
||||
{tags}
|
||||
|
||||
=== 抖音 ===
|
||||
{douyin}
|
||||
{tags}
|
||||
|
||||
=== 小红书 ===
|
||||
{xhs}
|
||||
{tags_xhs}
|
||||
|
||||
=== B站 ===
|
||||
{bz}
|
||||
{tags}
|
||||
"""
|
||||
return output
|
||||
|
||||
|
||||
def transcribe_and_generate(video_dir):
|
||||
"""转录并生成简介"""
|
||||
video_dir = Path(video_dir)
|
||||
|
||||
# 查找视频文件
|
||||
video_files = list(video_dir.glob("*.mp4"))
|
||||
if not video_files:
|
||||
print(f"未找到视频文件: {video_dir}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
video_path = video_files[0]
|
||||
video_title = video_path.stem
|
||||
print(f"处理视频: {video_title}")
|
||||
|
||||
# 1. 转录
|
||||
print("\n1. 转录视频...")
|
||||
audio_path = extract_audio(video_path)
|
||||
|
||||
import torch
|
||||
from faster_whisper import WhisperModel
|
||||
|
||||
print(" 加载模型...")
|
||||
model = WhisperModel(WHISPER_MODEL_PATH, device="cuda", compute_type="float16")
|
||||
|
||||
print(" 转录中...")
|
||||
segments, info = model.transcribe(str(audio_path), language="zh", beam_size=5)
|
||||
all_segments = list(segments)
|
||||
|
||||
# 保存SRT
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srt_content = []
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for i, segment in enumerate(all_segments, 1):
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start = format_timestamp(segment.start)
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end = format_timestamp(segment.end)
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text = segment.text.strip()
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if text:
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srt_content.append(f"{i}\n{start} --> {end}\n{text}\n")
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srt_path = video_path.with_name(video_title + "_transcribed.srt")
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srt_path.write_text("".join(srt_content), encoding="utf-8")
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print(f" SRT保存到: {srt_path.name}")
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# 清理
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del model
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torch.cuda.empty_cache()
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audio_path.unlink()
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# 2. 生成简介
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print("\n2. 生成简介...")
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subtitle_lines = read_srt(srt_path)
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desc_content = generate_desc_from_subtitle(subtitle_lines, video_title)
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desc_path = video_path.with_name(video_title + "_简介.txt")
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desc_path.write_text(desc_content, encoding="utf-8")
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print(f" 简介保存到: {desc_path.name}")
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print(f"\n完成！")
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def main():
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if len(sys.argv) < 2:
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print("用法: python transcribe_and_merge.py <视频文件夹路径>")
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sys.exit(1)
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video_dir = sys.argv[1]
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transcribe_and_generate(video_dir)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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