| name | video-analysis |
| description | 对视频进行结构化拉片分析，提取镜头语言、色调、节奏、叙事结构等创作参数，存入案例库并优化提示词矩阵。触发词：「拉片」「分析视频」「视频分析」「拆解这个视频」「学习这个广告」「提取创作参数」。 |
拉片分析技能
TL;DR
视频输入 → 启动检查点确认 → 6维度拆解 → 案例归档 → 反馈优化提示词矩阵
对视频进行结构化拆解，提取创作参数，存入案例库，持续优化提示词矩阵和智能体系统。
启动检查点
激活后先确认：
- 视频来源：本地文件 / URL / 截图描述？
- 分析目的：学习竞品 / 建案例库 / 提取提示词参数？
- 输出去向：存入案例库 / 直接用于提示词生成？
确认后再开始拆解，避免方向偏差。
核心工作流
视频输入 → 视觉拆解 → 参数提取 → 案例归档 → 反馈优化
↓
┌───────────────┼───────────────┐
↓ ↓ ↓
prompt-matrix 行业技能 导演风格库
拆解维度
1. 镜头语言 (Visual)
| 维度 | 提取内容 | 记录格式 |
|---|
| 景别 | 全景/中景/近景/特写序列 | 全景→中景→特写 |
| 运镜 | 推/拉/摇/移/跟/固定 | 缓慢推近, 手持微动 |
| 角度 | 俯/仰/平/斜/鸟瞰 | 低角度仰拍 |
| 构图 | 负空间/三分法/对称/前景遮挡 | 60%负空间, 前景遮挡 |
| 画幅 | 16:9/2.35:1/9:16/1:1 | 2.35:1 Cinemascope |
2. 光影色调 (Cinematic)
| 维度 | 提取内容 | 记录格式 |
|---|
| 色调 | 主色/辅助色/点缀色占比 | 黑白60% 金铜20% 苍青20% |
| 光源类型 | 自然光/人工光/混合 | 侧逆光, 单一强光源 |
| 光影氛围 | 明亮/暗调/高对比/柔和 | 高对比, 戏剧性光影 |
| 质感 | 胶片/数字/颗粒/锐度 | 16mm胶片, 轻微颗粒, 过曝1/3档 |
3. 叙事结构 (Narrative)
| 维度 | 提取内容 | 记录格式 |
|---|
| 时长 | 总时长 | 15s |
| 镜头数 | 镜头切分数量 | 4个镜头 |
| 时间戳 | 每镜头起止时间 | [00:00-00:04] |
| 节奏 | 长镜头/快切比例 | 长镜头70% 快切30% |
| 叙事阶段 | 引入/发展/高潮/结尾 | 4幕结构 |
4. 声音设计 (Audio)
| 维度 | 提取内容 | 记录格式 |
|---|
| BGM风格 | 钢琴/电子/弦乐/无 | 氛围电子, 极简钢琴 |
| 音量 | 极轻/正常/渐强 | 音量极轻 |
| 音效 | 环境音/特效音/静音 | 极简环境音(风声) |
| 人声 | 有/无/画外音 | 无对话, 纯视觉叙事 |
5. 情绪表达 (Emotion)
| 维度 | 提取内容 | 记录格式 |
|---|
| 主导情绪 | 孤独/温暖/紧张/平静/强烈 | 孤独疏离感 |
| 情绪曲线 | 起承转合 | 引入→探索→高潮→落版 |
| 克制程度 | 极度克制/适度/外放 | 长镜头凝视60% 静默留白30% |
生成成本估算
每次分析完成后，输出基于视频时长的 API 处理成本估算：
生成成本估算（Gemini 2.5 Flash 基准）：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 时长: Xs │
│ 预计 tokens: ~X,000 tokens │
│ 预计 API 成本: $0.00XXX │
│ │
│ FPS 推荐: │
│ - 静态内容（访谈/产品特写）: 1fps │
│ - 运动内容（舞蹈/动作/场景）: 2fps │
│ - 快节奏内容（混剪/转场）: 4fps │
│ │
│ 分段策略: │
│ - ≤60s: 单次处理 │
│ - 60-180s: 建议分2段处理 │
│ - >180s: 建议分段，每段独立分析 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
Token 计算规则：
- 视频 ~300 tokens/second @ 默认分辨率
- 音频 ~0.5 tokens/second
- 截帧图 ~50 tokens/帧
参考来源：claudekit/ai-multimodal token 计算方法
案例库格式
每条案例存储为JSON，存入 ~/.claude/case-library/ 目录：
{
"case_id": "uuid",
"source": "平台/品牌/作品名",
"url": "视频链接或本地路径",
"industry": "美妆护肤/金融/香水/...",
"style_line": "高定线/通用线",
"duration": "15s",
"extracted_parameters": {
"visual": {
"shots": [
{"timestamp": "[00:00-00:04]", "shot_type": "远景", "movement": "缓慢横移", "angle": "俯拍", "composition": "极简留白"}
]
},
反馈闭环机制
案例 → prompt-matrix 优化
- 从案例中提取有效参数（色调/光影/节奏）
- 对比现有 prompt-matrix 配方
- 如有新组合有效，更新 prompt-matrix 技能
案例 → 行业技能优化
- 识别案例所属行业
- 检查案例与现有行业技能配方差异
- 如案例突破现有配方，更新行业技能版本
案例 → 导演风格库
- 提取导演风格特征
- 更新导演风格引用对照表
- 扩充"有效捷径"库
拆解流程
Step 1: 视频信息登记
- 记录来源平台/品牌/作品名
- 记录URL或本地路径
- 记录时长/分辨率/格式
- 记录首次观看印象（情绪关键词）
Step 2: 逐镜头拆解
- 每3-5秒一个镜头单元
- 记录景别/运镜/角度/构图
- 截图保存关键帧
- 记录时间戳
Step 3: 参数提取
- 识别色调主辅点缀比例
- 识别光源类型和方向
- 识别节奏模式
- 识别叙事结构
Step 4: 案例归档
- 生成case_id (UUID)
- 填充JSON模板
- 存入case-library/
- 更新索引文件
Step 5: 反馈分析
- 对比现有技能配方
- 识别新增或改进点
- 记录待验证假设
- 如需更新，触发技能版本升级
使用场景
screenwriter/director 使用此技能时：
- 收到参考视频 → 用拉片分析提取参数
- 对比案例库 → 找到相似案例参考
- 提取有效手法 → 路由到 prompt-matrix 生成提示词
- 验证后归档 → 案例库持续积累
输出格式
导演视角分析报告
## [作品名] 拉片分析
**基本信息**: 平台 | 品牌 | 时长 | 画幅
**第一印象**: 情绪关键词
---
### 镜头拆解
| 时间戳 | 景别 | 运镜 | 角度 | 构图 | 关键帧 |
|--------|------|------|------|------|--------|
| 00:00-00:04 | 远景 | 缓慢横移 | 俯拍 | 极简留白 | [img] |
### 色调/光影
- 色调: [主色%+辅助色%+点缀色%]
- 光源: [类型+方向+氛围]
- 质感: [胶片型号/颗粒/曝光]
### 叙事结构
- 阶段: [引入→探索→高潮→落版]
- 节奏: [长镜头%/快切%/静默%]
### 声音设计
- BGM: [风格]
- 音效: [类型]
- 人声: [有/无]
### 情绪曲线
- 主导情绪: [情绪词]
- 克制程度: [程度词]
---
### 创作参数提取
**可复用手法的关键点**:
1. [具体手法描述]
2. [具体手法描述]
**平台适配提示词**:
[Seedance中文提示词]
**案例库索引**: `case-library/[case_id].json`
案例库管理
索引文件 case-library/index.json
{
"last_updated": "2026-04-04",
"total_cases": 0,
"by_industry": {
"美妆护肤": ["case_id_1", "case_id_2"],
"金融": ["case_id_3"]
},
"by_style": {
"高定线": ["case_id_1", "case_id_3"],
"通用线": ["case_id_2"]
},
"by_platform": {
"seedance": ["case_id_1"],
"vidu": ["case_id_2"]
检索命令
grep -l '"industry": "美妆护肤"' ~/.claude/case-library/*.json
grep -l '"黑白.*金色' ~/.claude/case-library/*.json
grep -l '"孤独' ~/.claude/case-library/*.json
质量检查清单
