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douyin-viral-breakdown抖音病毒分解

Agent Skill

douyin-viral-breakdown 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,403

周安装

139

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,090
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:douyin-viral-breakdown(抖音病毒分解)
来源仓库:https://github.com/csak47mu/douyin-viral-breakdown
安装命令:
openclaw skills install douyin-viral-breakdown
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install douyin-viral-breakdown

简介

抖音短视频爆款拆解分析框架。分析视频为何火爆、触达人群、行为心理。使用场景:用户发送抖音视频链接时自动激活。

SKILL.md

name
抖音视频拆解分析
slug
douyin-viral-breakdown
version
1.2.0
description
抖音短视频爆款拆解分析框架。分析视频为何火爆、触达人群、行为心理。使用场景:用户发送抖音视频链接时自动激活。
metadata
clawdbot
emoji
🎬
requires
bins
[]
os
["linux", "darwin", "win32"]

抖音视频拆解分析技能

触发条件

用户发送抖音视频链接时激活:

  • https://v.douyin.com/xxx
  • https://www.douyin.com/video/xxx
  • 抖音分享口令

分析框架

第一步:提取基础信息

必提取字段:

字段来源说明
视频IDURL解析用于标识
作者昵称页面数据账号定位参考
作者签名页面数据人设背景
发布时间create_time时间节点
视频时长duration_ms内容密度
文案内容desc核心表达
话题标签text_extra流量入口

数据获取方式:

  1. 直接请求抖音短链,解析 HTML 中的 _ROUTER_DATAwindow._ROUTER_DATA
  2. 或使用第三方解析 API(如公共 API、AnyToCopy)

第二步:数据表现分析

核心指标:

指标计算方式行业参考值
点赞数digg_count-
评论数comment_count-
转发数share_count-
收藏数collect_count-
评论率评论/点赞2-5%
转发率转发/点赞3-8%
互动率(评论+转发+收藏)/点赞<10%

评级标准:

指标极高
评论率<3%3-5%5-10%>10%
转发率<5%5-8%8-15%>15%
互动率<10%10-20%20-30%>30%

第三步:火爆原因分析

3.1 选题分析

维度分析要点
热点蹭取是否踩中当前热点?热点周期?
稀缺内容普通人能否获取?原创还是搬运?
话题热度话题标签的流量规模
时间窗口发布时机是否合适?

3.2 开头钩子(3秒黄金)

分析文案/画面开头:

钩子类型示例效果
数字冲击「41000英里」「涨了300%」增强可信度
身份标签「NASA发布」「专家揭秘」激发好奇
痛点直击「别再这样做了」「90%的人都不知道」焦虑驱动
反常识「你以为的XX其实是错的」认知冲突
情绪触发「看到这个我哭了」情感共鸣
动作画面「回望地球」「第一视角」视觉冲击

3.3 情绪触发

情绪触发机制典型内容
敬畏感宏大叙事、震撼画面宇宙、自然奇观
好奇心未知、揭秘、悬念背后真相、隐藏细节
认同感价值观共鸣励志、爱国、亲情
焦虑感错失恐惧、损失厌恶「不知道就亏了」
愉悦感幽默、反转、意外搞笑、神转折
愤怒感不公、对立维权、吐槽

第四步:目标人群画像

4.1 人群分类

人群类型识别特征占比预估方法
核心粉丝关注账号、高频互动粉丝数/播放量
话题受众通过话题标签进入话题热度
算法推荐系统推荐流量-
搜索流量搜索关键词进入-

4.2 人群痛点

痛点类型分析问题
信息痛点缺什么信息?视频提供了吗?
情感痛点什么情绪被触发?为什么?
社交痛点是否满足社交需求?
行动痛点是否提供了行动指南?

第五步:行为心理分析

5.1 为什么点赞?

心理机制说明
认同感「我认可这个内容的价值」
情绪共鸣「我被感动/震惊了」
社交货币「点赞后可以分享给别人」
算法驯化「让算法多推这类内容」

5.2 为什么评论?

评论类型心理动机占比预估
观点表达想说点什么30%
情感宣泄被触动想说25%
互动求关注想被看到20%
质疑/科普想纠正或求证15%
跟风玩梗参与氛围10%

5.3 为什么转发?

转发动机心理机制强度
价值分享「这个很有用,分享给朋友」⭐⭐⭐⭐⭐
情感传递「我被感动了,希望你也被感动」⭐⭐⭐⭐
身份标签转发 = 「我是关注这类内容的人」⭐⭐⭐⭐
话题参与参与话题讨论⭐⭐⭐
利他心理帮助他人⭐⭐⭐

5.4 为什么收藏?

收藏动机说明
反复观看内容值得重复消费
素材保存用于二次创作
知识积累学习参考
稍后阅读暂时没时间看

第六步:可复用规律提炼

6.1 选题公式

热点事件 + 稀缺视角 + 数字冲击 = 高转发

6.2 开头公式

[权威身份] + [具体数字] + [视觉动作] = 3秒钩子

6.3 情绪公式

[核心情绪] + [触发机制] = 高互动

输出格式

标准输出模板

## 🎬 视频拆解分析

### 基础信息

| 项目 | 内容 |
|------|------|
| **标题** | [标题] |
| **作者** | [作者] ([签名]) |
| **时长** | [时长]秒 |
| **发布时间** | [时间] |
| **话题** | [话题列表] |

### 数据表现

| 指标 | 数值 | 评级 |
|------|------|------|
| 点赞 | [数值] | ⭐ |
| 评论 | [数值] | ⭐ |
| 转发 | [数值] | ⭐ |
| 收藏 | [数值] | ⭐ |
| **互动率** | [X%] | ⭐ |

---

## 🔥 火爆原因分析

### 1. 选题精准

[分析]

### 2. 开头钩子

[分析]

### 3. 情绪触发

[分析]

---

## 👥 目标人群画像

[分析]

---

## 🧠 行为心理分析

### 为什么点赞?
[分析]

### 为什么评论?
[分析]

### 为什么转发?
[分析]

### 为什么收藏?
[分析]

---

## 💡 可复用规律

### 选题公式
[公式]

### 开头公式
[公式]

### 情绪公式
[公式]

技术实现

视频画面获取流程(必须执行)

抖音链接 → 提取视频ID → 请求分享页 → 解析_ROUTER_DATA → 获取视频URL → 下载视频 → ffmpeg提取帧 → image工具分析

Step 1: 获取视频ID和元数据

# 请求分享页面
curl -s "https://www.iesdouyin.com/share/video/{video_id}" -H "User-Agent: Mozilla/5.0 (iPhone...)"

# 从HTML中提取 _ROUTER_DATA JSON
# 解析获取:标题、作者、数据、视频URL、封面URL

Step 2: 下载视频

# 视频URL格式:
# https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=xxx&ratio=720p

curl -o video.mp4 "{video_url}" -H "User-Agent: ..." -H "Referer: https://www.douyin.com/"

Step 3: 提取帧

# 提取多个关键帧
ffmpeg -i video.mp4 -ss 00:00:01 -vframes 1 frame_1.jpg
ffmpeg -i video.mp4 -ss 00:00:05 -vframes 1 frame_2.jpg
ffmpeg -i video.mp4 -ss 00:00:10 -vframes 1 frame_3.jpg

Step 4: 分析画面

使用 image 工具分析帧图片:
- 画面主体
- 构图特点
- 色调氛围
- 内容类型(实拍/CGI/动画)

视频数据获取

方法1:直接解析抖音页面

# 请求短链,获取重定向后的页面
curl -s -L "https://v.douyin.com/xxx/" -H "User-Agent: Mozilla/5.0"

# 从 HTML 中提取 _ROUTER_DATA 或 window._ROUTER_DATA
# 解析 JSON 获取视频信息

方法2:使用第三方 API

# 公共 API(有限频)
curl "https://cn.apihz.cn/api/fun/douyin.php?id=xxx&key=xxx&url=xxx"

方法3:浏览器工具

如果以上方法失败,使用 browser 工具访问在线解析网站。


使用示例

用户输入:

https://v.douyin.com/IyqeUd9FiKc/

输出: 完整的视频拆解分析报告(见上方模板)


注意事项

  1. 数据时效性:视频数据会随时间变化,分析时标注获取时间
  2. 数据来源:优先使用官方数据,第三方 API 可能不准确
  3. 分析深度:根据用户需求调整分析深度
  4. 隐私保护:不存储用户发送的视频链接

⚠️ 能力局限(必须诚实说明)

能做到做不到
✅ 提取标题/文案图文作品:HTML 直接获取评论
✅ 提取数据指标视频作品:API 获取评论
✅ 下载视频并提取帧⚠️ 评论回复内容(二级评论)
✅ 分析画面内容-
✅ 判断内容类型(实拍/CGI)-

评论获取能力说明(2026-04-12 验证):

  • 图文作品(note):HTML _ROUTER_DATAcommentListData.comments 可直接获取
  • 视频作品(video):需要额外请求评论 API:
  curl "https://www.iesdouyin.com/web/api/v2/comment/list/?aweme_id=<视频ID>&count=20" -H "User-Agent: Mozilla/5.0" -H "Referer: https://www.douyin.com/"

返回 JSON:comments[].text, comments[].user.nickname, comments[].ip_label, comments[].createTime

数据字段说明:

字段来源路径示例
评论IDcid"7627707489840710459"
评论内容text"@豆包 整理成powershell命令"
评论者昵称user.nickname"道熙"
点赞数digg_count0
IP标签ip_label"广东"
发布时间createTimetimestamp

重要:

  • 画面分析必须通过「下载视频→提取帧→image分析」流程获取,不能编造
  • 如果任何步骤失败,必须诚实说明原因
  • 图文作品评论可直接获取,不要说"做不到"

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

79.85%
按下载量换算870

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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