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视频分析报告生成技能。整合分镜拆解数据和钩子分析结果，生成 Markdown 格式的专业视频分析报告。运行脚本 `python scripts/generate_report.py <breakdown_json> [hook_analysis_json]`，输出完整的 Markdown 报告，包含基本信息、前三秒钩子分析、分镜概览、BGM分析、场景分析等章节。
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基于 SOC 职业分类
| name | report-generator |
| description | 视频分析报告生成技能。整合分镜拆解数据和钩子分析结果，生成 Markdown 格式的专业视频分析报告。运行脚本 `python scripts/generate_report.py <breakdown_json> [hook_analysis_json]`，输出完整的 Markdown 报告，包含基本信息、前三秒钩子分析、分镜概览、BGM分析、场景分析等章节。 |
视频分析报告生成技能将分镜拆解数据和（可选的）钩子分析结果整合为一份专业的 Markdown 格式分析报告。报告包含视频基本信息、前三秒钩子评分、分镜概览表格、BGM 分析、场景分析和平台推荐等章节。
# 1. 准备分镜拆解数据和钩子分析数据（JSON 文件）
# 2. 生成报告
python scripts/generate_report.py breakdown.json hook_analysis.json
# 3. 保存到文件
python scripts/generate_report.py breakdown.json hook_analysis.json > report.md
python scripts/generate_report.py breakdown.json
生成的报告包含以下章节：
# 视频分析报告
## 基本信息
- 视频时长、分镜数量、分辨率
## 前三秒钩子分析（核心）
- 综合评分
- 5维度评分表格
- 钩子类型
- 优势/不足/优化建议
- 留存预测
## 分镜概览
- 前10个分镜的概览表格
## BGM 分析
- 音乐风格、情绪基调、节拍
## 场景分析
- 主要场景、视频风格、目标受众
- 平台推荐
报告生成时间
{
"duration": 30.5,
"segment_count": 12,
"resolution": "1920x1080",
"segments": [...],
"bgm_analysis": {
"music_style": {"primary": "流行"},
"emotion": {"primary": "欢快"},
"tempo": {"bpm_estimate": 120, "pace": "中速"}
},
"scene_analysis": {
"primary_scene": "室内",
"video_style": {"overall": "生活方式", "target_audience": ["年轻人"]},
"platform_recommendations": [...]
}
}
{
"overall_score": 7.5,
"visual_impact": 8.0,
"visual_comment": "评价...",
"language_hook": 7.0,
"language_comment": "评价...",
"emotion_trigger": 7.5,
"emotion_comment": "评价...",
"information_density": 7.0,
"info_comment": "评价...",
"rhythm_control": 8.0,
"rhythm_comment": "评价...",
"hook_type": "好奇型",
"strengths": ["优点1", "优点2"],
"weaknesses": ["不足1"],
"suggestions": ["建议1", "建议2"],
"retention_prediction": "中：50-70%，因为..."
}
Markdown 格式的完整报告文本，直接输出到 stdout。
# 完整流程
python ../video-breakdown-skill/scripts/process_video.py "https://example.com/video.mp4" > breakdown.json
cat breakdown.json | python ../hook-analyzer-skill/scripts/analyze_hook_segments.py - > hooks.json
# (hooks.json 需经 LLM 评分后得到 hook_analysis.json)
python scripts/generate_report.py breakdown.json hook_analysis.json > report.md
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 钩子分析为空 | 确认传入了 hook_analysis.json 文件 |
| 分镜表格为空 | 确认 breakdown.json 包含 segments 字段 |
| BGM/场景显示 N/A | 分镜拆解服务可能未返回此数据 |
火山引擎函数服务：当用户想把本地前端、Node.js、Python、静态站点或 API 服务部署上线，基于模板创建 serverless 应用，把已有项目接入 veFaaS，查看线上访问地址，配置生产环境变量、构建命令、启动命令或端口，发布、回滚、调用和调试线上函数，查看日志、实例状态或资源配置，拉取/推送云端函数代码，创建和管理沙箱实例，排查部署失败、鉴权失败、框架检测错误、网关缺失等问题，需要直接调用 veFaaS OpenAPI 完成高级操作，或初期上手 veFaaS、想了解 veFaaS 概念/能力/选型/计费、在终端查阅官方文档、接入 veFaaS SDK 或 OpenAPI 进行代码开发时使用。
Manage Volcengine's AI-native BaaS platform (Supabase edition / 火山引擎 AI 原生 BaaS 平台 Supabase 版) — a Volcengine-operated distribution that differs from official Supabase. Covers workspaces, branches, SQL queries, schema changes, Auth, Realtime, Edge Functions, Storage, frontend static-site hosting, and TypeScript type generation through the byted-supabase-cli command-line tool (installed via `npm i -g @byted-supabase/cli`; this is NOT the official `supabase` CLI). Run byted-supabase-cli subcommands to get real-time results. Use this skill when the user needs to create, inspect, or manage Volcengine Supabase resources (workspaces, databases, branches, Auth, Realtime, Edge Functions, Storage, frontend deployment, API keys, or type generation). Do NOT use it for general database discussions, non-Supabase services, or pure client-side coding unrelated to Supabase backend management.
Use this skill only for Volcengine Redis cloud resource operations, including querying, inspecting, creating, or managing Volcengine Redis instances and related cloud resources. Trigger it when the user mentions Volcengine Redis, Volcengine Redis instances, Volcengine Redis inventory/detail lookup, Volcengine Redis operational metadata, or Volcengine Redis MCP/OpenAPI access.
使用火山引擎 MongoDB Skill，帮助用户完成 MongoDB 相关的实例管理、备份恢复、参数等运维任务，可直接调用 uv run ./scripts/call_mongodb.py 脚本获取实时结果。当需要访问管理在火山引擎 MongoDB 实例详细信息时，此 Skill 可以提供方便的接口。
漫剧制作总导演。接受用户故事创意，依次完成剧本创作、角色设计、分镜图生成、分镜视频生成、视频合成全流程，产物保存到 COMIC_DRAMA_OUTPUT_DIR（默认 ./output），最终交付完整漫剧视频和 TOS 链接。
ByteHouse AI 查询技能，提供自然语言转 SQL（Text2SQL）、SQL 执行、库表结构查询、多模态向量化和向量检索等能力，覆盖 ByteHouse 云数仓的日常查询、SQL 生成与执行场景。当用户提到 "ByteHouse"、"查表"、"查数据"、"Text2SQL"、"自然语言查询"、"列出数据库"、"列出表"、"执行 SQL"、"生成 SQL"、"多模态检索" 等诉求，或者需要基于 ByteHouse 完成上述任务时，应使用本 Skill。