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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.
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
| 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. |
$ARGUMENTS = 一个视频 URL（TikTok / Instagram Reels / YouTube Shorts）。
如果用户没有提供 URL，问他要。
运行提取脚本：
python3 ~/.claude/skills/hook-lab/scripts/analyze-video.py "$ARGUMENTS"
脚本返回 JSON，包含：
platform: tiktok / instagram / youtubemetadata: 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）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：
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。
基于提取到的数据，进行以下分析。用中文输出。
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。
从 transcript 的前 1-3 句提取 hook 文案，分析：
如果没有 transcript，从 description 和 title 推断 hook 策略。
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。
给视频打标签（多选）：
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」。
给出 3 个具体的改写角度，每个包含：
改写方向要考虑中文创作者的场景。
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
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。