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Agent Skill · 待分类

viral-video-analysis(病毒式视频分析)

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式;涉及外部素材、人物肖像或商业发布时,应先核对版权授权和内容审核要求。

viral-video-analysis 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 8,318。

总安装 306周安装 13下载 107核验 2026-05-01
待分类接触敏感数据unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
许可证
unknown

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:viral-video-analysis(病毒式视频分析)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:viral-video-analysis
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需确认分辨率、时长、素材路径和导出格式,涉及外部素材或商业发布时核对版权与审核要求。安装方式未知,建议结合来源仓库和原始 README 进一步核验具体用法。

注意权限范围和维护状态,避免触发联网、命令执行或文件读写风险。

来源仓库内路径:viral-video-analysis

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Local Agent;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 viral-video-analysis。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

viral-video-analysis 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 viral-video-analysis。

viral-video-analysis 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

viral-video-analysis 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

viral-video-analysis 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

viral-video-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 306 次,近一周安装 13 次,下载 107 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

viral-video-analysis 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
viral-video-analysis

病毒式视频分析 · 本页

306—接触敏感数据未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Requirements

  • API Key: Requires MEMORIES_API_KEY from Memories.ai
  • External API: Sends video URLs to https://mavi-backend.memories.ai for transcription
  • Python packages: generate_report.py will auto-install fpdf2, pandas, openpyxl if missing

Privacy Note

  • Video URLs are sent to Memories.ai for transcription
  • Batch analysis reads Excel files with creator/ROI data
  • Review Memories.ai privacy policy before use

Viral Video Analysis

Analyze videos and provide actionable feedback for creators.

Core Insight

High ROI videos: <100 words, ~5s per product, visual-first + background music Low ROI videos: >150 words, >15s per product, too much explaining

The core problem: Creators spend too much time "selling" instead of "showing". Remember: Ads reach non-followers who need to be hooked in 3 seconds.

Quantitative Thresholds

Metric✅ GOOD (High ROI)❌ BAD (Low ROI)
Word Count<100 words>150 words
Time per Product~5 seconds>15 seconds
Shows All Products UpfrontYESNO
FormatVisual + MusicTalking/Explaining

Analysis Workflow

Setup

Requires Memories.ai API key. Get one at https://api-tools.memories.ai

Set environment variable:

export MEMORIES_API_KEY="sk-mavi-your-key-here"

1. Get Audio Transcript (Word Count)

import os
import requests

BASE_URL = "https://mavi-backend.memories.ai/serve/api/v2"
API_KEY = os.environ.get("MEMORIES_API_KEY")
HEADERS = {"Authorization": API_KEY}

def get_transcript(url: str, platform: str = "instagram"):
    resp = requests.post(
        f"{BASE_URL}/{platform}/video/transcript",
        headers=HEADERS,
        json={"video_url": url, "channel": "rapid"},
        timeout=60
    )
    data = resp.json()
    if data.get("success"):
        text = data["data"]["transcripts"][0]["text"]
        return {"text": text, "word_count": len(text.split())}
    return {"error": data.get("msg")}

# Platform detection
def detect_platform(url):
    url = url.lower()
    if "tiktok" in url: return "tiktok"
    if "instagram" in url: return "instagram"
    if "twitter" in url or "x.com" in url: return "twitter"
    return "youtube"

2. Analyze Against Thresholds

def analyze_video(url):
    platform = detect_platform(url)
    result = get_transcript(url, platform)

    if "error" in result:
        return result

    word_count = result["word_count"]

    return {
        "url": url,
        "word_count": word_count,
        "word_count_status": "GOOD" if word_count < 100 else "OK" if word_count < 150 else "BAD",
        "issues": [],
        "transcript_preview": result["text"][:200]
    }

3. Generate Creator Feedback

Based on analysis, provide specific feedback:

If word_count > 150:

"Your video has {X} words. Top performers use <100 words. Try replacing verbal explanations with visual demonstrations - stretch the fabric, spin around, show the fit."

If pace is slow (>15s per product):

"You're spending ~{X} seconds per product. High-performers show each item in ~5 seconds. Try quick cuts - one outfit = one scene transition."

If no upfront overview:

"Show ALL products in the first 2-3 seconds. Let viewers see the full haul immediately - it sets expectations and keeps them watching."

Always remind:

"Remember: Ads reach people who DON'T follow you. You have 3 seconds to grab a stranger's attention - don't waste it on intros."

The Exception: Kirstin Approach

Detailed verbal reviews CAN work if:

  1. Show all products FIRST before explaining
  2. Use low-pressure language: "if it doesn't fit, just return it"
  3. Focus on introducing products, not "selling" them

Word count: 373 words can still perform if structure is right.

Reference Videos

GOOD Examples (share with creators)

  • instagram.com/reel/Cy1zs4gLGFG - 46 words, 15s for 3 outfits, pure visual
  • instagram.com/reel/DEybxPbNeOl - 56 words, quick showcase, background music
  • instagram.com/reel/DHHr5o2s1LG - 91 words, fast cuts, shows product features
  • instagram.com/reel/DBd6NxbOeBb - 91 words, demonstrates fit visually

EXCEPTION Example (detailed review done RIGHT)

  • instagram.com/reel/DCQJ355RWSE - 373 words but works: shows all upfront, low-pressure

BAD Example (avoid)

  • instagram.com/reel/DRCdjLlDcla - 168 words, 30s per outfit, too much explaining

Feedback Template

Hi [Creator],

Thanks for your video! Here's some feedback to help improve performance:

**What's Working:**
- [Specific positive]

**Opportunities:**
1. **Pacing**: Currently ~{X}s per product. Try ~5s per item with quick cuts.
2. **Word Count**: {X} words detected. Top performers use <100. Show more, tell less.
3. **Opening**: Consider showing all products in first 2-3 seconds.

**Key Reminder:**
Ads reach people who don't follow you yet. They need to be hooked in 3 seconds!

**Reference Videos:**
[Link to good example]

Best,
[Team]

Batch Analysis

def analyze_batch(excel_path, sample_size=20):
    import pandas as pd
    df = pd.read_excel(excel_path)
    df.columns = [c.lower().replace('sum of ', '').replace(' ', '_') for c in df.columns]

    # Get top and bottom performers
    top = df.nlargest(sample_size // 2, 'roi')
    bottom = df.nsmallest(sample_size // 2, 'roi')

    results = []
    for _, row in pd.concat([top, bottom]).iterrows():
        url = row.get('video_url') or row.get('row_labels')
        analysis = analyze_video(url)
        analysis['roi'] = row['roi']
        analysis['tier'] = 'TOP' if row['roi'] > 1.0 else 'BOTTOM'
        results.append(analysis)

    return results

Quick Commands

  • "Analyze this video: [url]" → Word count + feedback
  • "Why is this video underperforming?" → Detailed analysis
  • "Give me feedback for [creator]" → Coaching template
  • "Compare these videos" → Side-by-side analysis
  • "Analyze my performance data" → Batch analysis from Excel

平台分布

Local Agent

91.83%
按下载量换算98

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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