hook-lab

name	hook-lab
description	Use when the user gives a TikTok/Instagram Reels/YouTube Shorts URL (or runs /analyze <url>) and wants to know why the video works — extracts metadata and transcript, then breaks down hook, script structure, style tags, viral factors, and rewrite angles for Chinese platforms.

/analyze — 短视频内容拆解

Input

$ARGUMENTS = 一个视频 URL（TikTok / Instagram Reels / YouTube Shorts）。

如果用户没有提供 URL，问他要。

Step 1: Extract

运行提取脚本：

python3 ~/.claude/skills/hook-lab/scripts/analyze-video.py "$ARGUMENTS"

脚本返回 JSON，包含：

• platform: tiktok / instagram / youtube
• metadata: 标题、描述、作者、播放量、点赞、评论、时长等
• transcript: 视频字幕/转写文本（可能为 null）

提取失败的回退策略

如果 metadata._error 存在，按以下顺序尝试回退：

回退 1 — WebFetch： 用 WebFetch 工具访问视频 URL，prompt 设为：

"Extract all video metadata: title, description, author name, author handle, view count, like count, comment count, share count, duration, and any transcript/caption text visible on the page."

回退 2 — 用户提供信息： 如果 WebFetch 也拿不到数据，请用户提供：

• 视频的文案/字幕文本（可以从视频里手动复制）
• 基本数据（播放量、点赞数等，截图也行）

拿到任何数据后继续分析，在输出开头注明数据来源和完整度。

Step 2: Analyze

基于提取到的数据，进行以下分析。用中文输出。

2.1 基础数据面板

用表格展示关键指标：平台、作者、时长、播放量、点赞、评论、转发。 计算互动率 = (like + comment) / view。

2.2 Hook 分析（前 3 秒）

从 transcript 的前 1-3 句提取 hook 文案，分析：

• Hook 类型: curiosity gap / shocking stat / bold claim / question / visual hook / pattern interrupt
• Hook 强度判断: 为什么能让人停下来
• 可优化空间: 如果 hook 不够强，给出改写建议

如果没有 transcript，从 description 和 title 推断 hook 策略。

2.3 脚本结构拆解

将 transcript 按叙事结构分段：

段落	时间估算	内容	作用

典型结构：Hook → Problem/Context → Solution/Reveal → Proof/Example → CTA

分析脚本节奏：信息密度是否合理、转折点在哪、哪里容易流失观众。

2.4 风格与格式标签

给视频打标签（多选）：

• 呈现方式: talking head / voiceover / text-on-screen / skit / montage / screencast / interview
• 内容类型: educational / entertainment / storytelling / review / tutorial / hot-take / news
• 情绪基调: 紧迫 / 好奇 / 幽默 / 震惊 / 共鸣 / 权威

2.5 为什么这条视频能爆

综合分析 2-3 个核心原因。要具体，不要泛泛而谈。 比如不要说「因为内容好」，要说「开头用了具体数字制造反差（$0 → $10K），3 秒内给出明确价值承诺」。

2.6 可借鉴的改写方向

给出 3 个具体的改写角度，每个包含：

• 角度: 一句话概述
• Hook 示例: 写出改写后的 hook 文案
• 适合平台: TikTok / Instagram / 小红书 / 视频号

改写方向要考虑中文创作者的场景。

Step 3: Output

按上面 2.1-2.6 的顺序输出完整分析。格式用 markdown 表格和分段标题，清晰可读。

最后附一行：

数据来源：yt-dlp 提取 | 分析模型：Claude

Step 4: 记录到结果库

分析完成后，往 ~/.claude/skills/hook-lab/results/analyzed-videos.md 追加一条记录（直接 Append，不要覆盖已有内容），格式：

## [YYYY-MM-DD] 作者 — 标题/主题 (平台)

- URL: <原始链接>
- 数据: 播放 X / 赞 X / 评论 X / 转发 X
- Hook 类型: ...
- 为什么能爆: 一句话核心结论
- 可借鉴方向: 一句话核心结论

---

这个文件是跨视频对比的素材库——后续如果用户要"把分析过的几条放一起找规律"，直接读这个文件，不用重新跑提取。

Notes

• 如果没有 transcript，在输出开头注明「未能提取字幕，以下分析基于元数据和描述文本」，分析照做但标注信息置信度较低
• 不要编造数据，metadata 里没有的指标标注「N/A」
• 互动率计算如果缺少 view_count 就跳过
• 全程用中文输出，技术术语保留英文（hook、CTA、talking head 等）