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视频号拆解诊断助手

试用

基于曼格云 API 的视频号视频拆解。输入视频号分享链接或本地视频,两阶段产出:脚本采集作品元信息、互动数据与视觉深度拆解(镜头/运镜/转场/情绪/时间线/屏幕文字),再由 AI 注入深度分析层(受众画像、结构解读、爆款归因、爆款公式、六维评分、运营建议、总体评估),一键导出 Markdown / Excel / HTML 看板。

它能做什么

基于曼格云 API 的视频号视频拆解。输入视频号分享链接或本地视频,两阶段产出:脚本采集作品元信息、互动数据与视觉深度拆解(镜头/运镜/转场/情绪/时间线/屏幕文字),再由 AI 注入深度分析层(受众画像、结构解读、爆款归因、爆款公式、六维评分、运营建议、总体评估),一键导出 Markdown / Excel / HTML 看板。

技能文档

视频号拆解诊断助手

版本:v0.6.0

基于曼格云 API 拆解微信视频号视频。支持两种输入:视频号分享链接,或本地视频文件。脚本 scripts/analyze_wx_video.py 负责全部 HTTP 调用、ISAAC64 本机解密、报告渲染与多格式导出(Markdown / Excel / HTML 看板),接口说明见 references/api.md,分析层契约见 references/analysis-schema.md。纯 Python 标准库实现,无第三方依赖。

核心原则:报告 = 数据层 + 分析层。 数据层(脚本)回答"视频里有什么"; 分析层(你,assistant)回答"为什么有效、怎么借鉴"。只交数据不交分析 = 交付不完整。

执行流程(两阶段)

按以下顺序执行,每一步都对应后续章节的细节:

阶段 0:确认配置与选项(不产生费用)

  1. 取 API Key:读技能目录下 config.jsonWM_API_KEY(回退环境变量)。缺失或不合法时,按「鉴权」流程引导用户到 创建 Key 并写入,拿到 Key 之前不要运行脚本
  2. 识别输入:判断用户提供的是视频号分享链接还是本地视频文件路径。无效或缺失时,按「引导话术」对应场景引导用户更正。
  3. 让用户选视觉理解:每次拆解前用 AskUserQuestion 或直接询问,让用户确认两件事——
    • 是否启用视觉理解(画面拆解:镜头/运镜/转场/情绪/屏幕文字/时间线)。关闭则只出作品资料维度(文案/发布时间/时长/互动)。
    • 若启用,选档位summary(¥0.12) / timeline(¥0.18) / decompose(¥0.24,默认推荐)。 用户没有明确表态时,默认 decompose,但必须让用户有机会改。
  4. 预估费用并确认:运行 python3 scripts/analyze_wx_video.py "<输入>" --estimate [--no-visual] [--mode <档位>](零 API 调用、零扣费),把输出的费用明细原样告知用户,并请用户确认。用户未确认不要进入阶段 1。

阶段 1:数据采集(脚本,产生扣费)

  1. 运行脚本python3 scripts/analyze_wx_video.py "<输入>" [--no-visual] [--mode <档位>]。脚本运行前会再次打印费用预估;完成后落地 wm_video_raw.json
  2. 告知用户数据采集完成与实际消费,然后立即进入阶段 2(不需要用户再确认,分析不产生费用)。

阶段 0 与阶段 2 都不产生任何扣费。同一输入 24 小时内重跑会命中本地缓存,命中步骤不再扣费。

默认不部署公开链接:拆解完成后只在本机生成 Markdown / Excel / HTML 看板并交付文件。除非用户明确要求"分享 / 部署 / 生成公开链接",否则不要调用 cloudstudio 部署,也不要主动给出 app.workbuddy.link 分享链接。

阶段 2:深度分析 + 渲染(assistant + 脚本,零扣费)

  1. 读取原始数据:读 wm_video_raw.json,通读标题/文案、互动 metrics、时间线 segments、画面事实、不确定项。

    若用户选择了 --no-visual,raw 中没有 segments / visualFacts,分析层只产出受众画像、互动数据反推、运营建议与总体评估,不得虚构画面细节;此时受影响的评分维度(信息密度、节奏控制、情绪曲线)应说明"数据不足,不予评分"并在理由中写明原因。

  2. 产出分析:按 references/analysis-schema.md 的 schema 与红线,把深度分析写入输出目录的 wm_analysis.json。分析必须逐条锚定 raw 数据的真实时间点和数字。
  3. 校验分析python3 scripts/analyze_wx_video.py --check-analysis wm_analysis.json --render wm_video_raw.json。退出码 8 表示结构不合契约,按 stderr 错误清单逐条修正后重新校验,校验通过才进入渲染。这一步保证任何一次产出的报告结构完全一致(相同板块、相同表格列、固定六个评分维度)。
  4. 重渲染python3 scripts/analyze_wx_video.py --render wm_video_raw.json --analysis wm_analysis.json --out <目录>(零 API 调用、零扣费),生成含分析层的 Markdown / Excel / HTML。渲染前会再次自动校验分析文件。
  5. 交付:按「输出交付」渲染 Markdown 报告、用 present_files 打开 HTML 看板、告知实际消费与文件路径。

阶段 2 失败(如分析文件写错、渲染报错)不会产生任何扣费,修正后直接重新 --render 即可。

任一步异常按「退出码处理」表对号入座,不要自行判定失败

鉴权

API Key 取「技能目录」(SKILL.md 所在目录)下 config.json 里的 WM_API_KEY 字段,回退到环境变量 WM_API_KEY。脚本请求头使用 X-API-Key: config.json 形如:

{ "WM_API_KEY": "你的密钥" }

运行脚本前,先按下面的流程确认 key 就绪。任何时候都不要编造或猜测 key。

  1. 检查是否已有 key。 读技能目录下的 config.json,看 WM_API_KEY 是否为非空字符串;若没有,再看环境变量 WM_API_KEY。两者任一有值即视为就绪,直接进入后续流程。

  2. 缺失则引导用户获取。 若都没有,停下来告诉用户这个技能需要曼格云 API Key 才能调用,并给出官方地址与操作步骤,让用户把创建的 Key 发给你。在拿到 key 之前不要运行脚本(预估费用 --estimate 不需要 key,可以照常先跑)。

    引导话术:

    这个技能需要曼格云 API Key 才能调用数据接口,你还没有配置。

    获取步骤(约 1 分钟):

    1. 打开 ,注册并登录
    2. 在控制台创建 API Key(形如 ach_live_...
    3. 把 Key 发给我,我写入配置后就可以开始

    没有 Key 之前不会产生任何费用。你也可以先把要拆的视频链接发我,我先用 --estimate 帮你看这次大概花多少。

  3. 记录用户发来的 key。 收到 key 后,把它写入技能目录下的 config.jsonWM_API_KEY 字段(保留文件其它内容),然后再运行脚本。

  4. 鉴权失败(退出码 3)时。 多半是 key 失效或余额为 0。提示用户重新前往 获取新 key 或充值,按第 3 步覆盖写入 config.json 后重试;不要反复用同一个失效 key 重跑。

计费与选项

单价(以接口响应 consumption 为准):

步骤档位单价
作品资料(接口33,仅分享链接需要)¥0.21
视觉理解(接口27)summary¥0.12
视觉理解(接口27)timeline¥0.18
视觉理解(接口27)decompose(默认)¥0.24
  • 视觉理解可以关闭--no-visual):只出作品资料维度,不下载视频、不做画面拆解,费用降到 ¥0.21。
  • 本地视频没有作品元信息,关闭视觉理解将无内容可分析,脚本会直接拒绝。
  • 24 小时内同一输入重跑会命中本地缓存,命中步骤不再扣费。

档位差异:

档位包含内容适用场景
summary内容摘要只想快速知道视频讲了什么
timeline摘要 + 分段时间线需要看结构分段
decompose摘要 + 分段 + 镜头/运镜/转场/情绪 + 画面事实与不确定项完整拆解(默认,分析层需要它才能给出画面维度的证据)

运行前用 --estimate 输出预估明细给用户确认,用户确认后才执行。

输入识别

单次只处理一条输入:

  • 微信视频号分享链接:host 为 weixin.qq.comchannels.weixin.qq.com,路径以 /sph/ 开头。直接把链接传给脚本。
  • 本地视频文件路径:文件存在,扩展名为 .mp4 .mov .m4v .avi .mkv .webm .flv .wmv,且大小不超过 128MB。

不要处理其它平台链接。若用户给出非微信视频号链接,按「引导话术 > 非微信平台链接」引导。若未提供输入、本地文件不存在、格式不支持、文件超过 128MB,按「引导话术」对应场景引导。若一次给出多条或同时给出链接和本地文件,先让用户指定一条。

引导话术

当用户触发本技能但未提供有效输入、或输入有误时,按以下场景引导。语气亲和自然,不要罗列技术参数。

未提供输入

技能已就绪 ✅ 这个技能能帮你把一条视频号视频拆成一份完整的拆解报告——包含作品文案、发布时间、时长分辨率、互动数据(点赞/转发/评论/收藏)及其结构反推、视觉深度拆解(镜头/运镜/转场/情绪/时间线/屏幕文字),以及为什么有效、怎么借鉴的分析结论。

说明:视频号接口不提供播放量,所以报告不含播放数据;视觉理解可选可关,开始前会先给你报一次费用。

随时可以开拆,把下面任意一种发给我即可:

  1. 视频号分享链接 — 微信里打开要拆的视频,点右上角「···」→「复制链接」,把链接贴过来
  2. 本地视频文件 — 已下载到电脑的视频,直接把文件拖进来或把路径发给我(支持 mp4 / mov / m4v / mkv / avi / webm / flv / wmv,128MB 以内)

拿到后我会先报一次预估费用,你确认并选好拆解深度后开始,通常 2–5 分钟出报告。

非微信平台链接

目前这个技能只支持微信视频号的视频哦,暂时没法直接处理 [抖音/B站/YouTube 等] 的链接。

不过你可以先把视频下载到电脑上,然后把本地文件路径发给我,我一样可以帮你拆解分析 😊

文件问题(不存在 / 格式不对 / 太大)

  • 文件不存在:找不到这个文件,麻烦检查一下路径是否正确?可以直接把文件拖到对话框里试试。
  • 格式不支持:这个文件格式暂时处理不了,支持的视频格式有:mp4、mov、m4v、avi、mkv、webm、flv、wmv。
  • 文件过大:这个视频有点大(超过 128MB 了),可以先用剪辑工具压缩一下再发给我。

缺少 API Key

拆解视频需要调用曼格云付费 API,首次使用得配置一下 API Key 🔑

👉 打开这个链接注册/登录并创建 API Key:https://api.we-media.cn

拿到 Key 后直接粘贴发给我(一串字符即可),我会帮你存好,之后拆解视频就不用再管它了。这个服务按次计费,余额不足时我会提醒你充值。

扣费与确认

本技能每次拆解会消耗费用,整条链路对用户的扣费感知由你(assistant)来贯穿:

  • 执行前确认:识别成有效输入、API Key 就绪后,运行脚本前向用户说明并请其确认:

    本次拆解预计消费约 ¥0.45(作品资料 ¥0.21 + 视觉理解 ¥0.24),实际以接口响应 consumption 为准。是否继续?

    等用户明确确认后再运行脚本;用户未确认、未回应或要求改主意时,不要运行脚本。

  • 执行成功后回告实际消费:见「输出交付」,把脚本透出的各步骤 consumption 和总消费告诉用户,并给出查看报告的方式。

  • 执行失败后告知费用情况:见「退出码处理」,按退出码区分是否已扣费。

余额不足时,引导用户前往 充值。

运行方式

在 skill 目录下运行:

# 先看这次要花多少(零扣费,无需 key)——拆解前必做
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --estimate
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --estimate --no-visual        # 关闭视觉理解的价格
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --estimate --mode timeline     # 换档位的价格

# 分享链接拆解(默认 decompose 档,同时生成 Markdown + Excel + HTML 看板)
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>"

# 只要作品资料维度(文案/发布时间/时长/互动),不做画面拆解
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --no-visual

# 指定视觉理解档位
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --mode summary
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --mode timeline

# 本地视频拆解
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<本地视频路径>"

# 仅查询余额(免费,不拆解)
python3 scripts/analyze_wx_video.py --balance

# 阶段2:注入 AI 分析层后零扣费重渲染(核心用法)
python3 scripts/analyze_wx_video.py --render wm_video_raw.json --analysis wm_analysis.json --out <目录>

# 指定输出格式
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --format markdown   # 仅 Markdown
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --format excel       # 仅 Excel
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --format html         # 仅 HTML 看板
python3 scripts/analyze_wx_video.py "<分享链接>" --format all          # 三种全出(默认)

可选参数:

  • --mode summary|timeline|decompose:视觉理解档位,默认 decompose(最详细)。单价 ¥0.12 / ¥0.18 / ¥0.24。
  • --no-visual:关闭视觉理解,只出作品资料维度(不下载视频、不做画面拆解)。
  • --estimate:只输出费用预估,不调用接口、不扣费,无需 API Key。
  • --format markdown|excel|html|all:输出格式,默认 all(同时生成 Markdown 报告、Excel 表格、HTML 看板)。
  • --out PATH:报告输出路径,目录或文件均可。
  • --render RAW_JSON:零扣费重渲染模式,读取 wm_video_raw.json 重新生成报告,不调用任何 API。
  • --analysis ANALYSIS_JSON:配合 --render 注入 AI 分析层,schema 见 references/analysis-schema.md。注入前会自动做 schema 强校验,不合契约直接退出码 8 拒绝渲染。
  • --check-analysis ANALYSIS_JSON:仅校验分析文件是否符合 schema 契约(可配 --render RAW_JSON 做交叉校验,如片段序号不越界),不生成报告、零扣费。
  • --balance:仅查询账户余额,不执行拆解。

环境变量:WM_VIDEO_CACHE=0 可关闭本地响应缓存(默认开启)。

省钱与稳定性机制

脚本内置两个保护机制,避免重试时白烧钱:

  1. 付费接口响应缓存(默认开启,24 小时有效):作品资料(¥0.21)和 视频视觉理解(¥0.24)的成功响应会写入技能目录 .cache/。作品资料按 path + 请求体 哈希索引;视觉理解因请求体里的 fileUrl 每次上传都重新生成,额外以视频内容 sha256 作为缓存 key 的一部分——同一视频(内容不变)重跑即可命中。命中后不再调用接口、不再扣费,日志打印 [缓存命中] xxx(本次不再扣费),费用明细中该步骤显示为 (缓存) 且消费为 0。

    失败响应不写入缓存,保证修正问题后能真正重跑而不是一直读到旧结果。

  2. 上游瞬时故障自动重试:视觉理解上游(阶跃)偶发返回 UPSTREAM_UNAVAILABLE / INVALID_UPSTREAM_RESPONSE 等错误。这类错误平台会退回费用,因此脚本自动退避重试(最多 4 次尝试,等待 8/20/45 秒),日志明确提示「费用已退回,不会重复扣费」。鉴权失败、参数错误等业务性错误不重试。

    因此:报告渲染出错、或上游抖动导致失败后,直接重跑同一条命令即可,已完成的付费步骤会命中缓存,通常只补最后失败的那一步。

接口字段的实际命名(重要)

接口文档描述的字段名与线上实际返回不一致,脚本已同时兼容两套命名。若后续改动渲染逻辑,务必用 _pick() 按别名取值,不要只认文档名:

数据文档命名线上实际返回
片段起止时间start / endstartSeconds / endSeconds
屏幕文字onscreenText(字符串)onscreenTexts数组
语音/解说speechspeechSummary
景别shotshotType
运镜cameraMovement
叙事作用narrativeFunction
情绪线索emotionemotionCues数组
画面事实正文descriptionstatement
画面事实时间timeRangestartSeconds / endSeconds

时长单位坑media[0].videoPlayLen 单位是media[0].spec[0].durationMs 单位是毫秒。统一用 _media_duration_seconds() 归一化,不要直接把 videoPlayLen 当毫秒除 1000。

播放量:视频号 API 不返回 viewCount,报告(HTML/Markdown/Excel)均不展示「播放」卡片或互动率——前者强行展示「0 / 未获取」会误导用户,后者无分母无法计算。互动维度只保留点赞/转发/评论/收藏 + 互动总量。

本机解密

视频号分享链接的 playbackUrl 是 Finder 加密地址,前 128 KiB 需用 decodeKey 做 ISAAC64 流按字节 XOR 解密。脚本内置纯 Python 标准库 ISAAC64 实现(不依赖原生扩展),在本机完成解密后校验 MP4 ftyp 标识,再上传。解密仅处理前 128 KiB,后续字节保持原样。视觉调用结束后删除本机临时目录。

回归向量:decodeKey=1233185028、全零输入时密钥流前 64 字节为 59cd728cbf3e0f6c525f36b3079a51cd606cd7f9af2b30dccf6decbccc7563fa14ffc4254d415520fc6bf0c68bb14b086b34d0cab535aa463c05a027ba8e7770

输出交付

成功时 stdout 形如:

WM_VIDEO_TOTAL_CONSUMPTION=<本次总消费,元>
WM_VIDEO_FILE_RAW=<原始数据 JSON 绝对路径>
WM_VIDEO_FILE_MARKDOWN=
WM_VIDEO_FILE_XLSX=
WM_VIDEO_FILE_HTML=
=== WM_VIDEO_REPORT_START ===
<完整 Markdown 报告>
=== WM_VIDEO_REPORT_END ===

WM_VIDEO_FILE_* 行仅在对应格式实际生成时出现。--format markdown 只输出 Markdown 行,--format excel 只输出 XLSX 行,依此类推。WM_VIDEO_FILE_RAW 始终输出(除非渲染失败)——它是阶段 2 分析的唯一输入。

Markdown 报告

报告包含数据层 + 分析层两大板块群:

数据层(脚本自动生成):

  1. 基本信息:标题/文案、发布账号、发布时间、封面、时长、分辨率、文件大小。
  2. 互动数据:点赞、转发、评论、收藏(视频号 API 不返回播放量)。
  3. 内容摘要:基于视频画面证据的摘要。
  4. 结构拆解:时间线 + 每片段的镜头/运镜/转场/情绪线索/置信度,及分析层注解。
  5. 画面事实与证据:可核验的画面事实,带时间范围和置信度。
  6. 不确定项:无法从视频确认的内容,防止猜测包装成事实。
  7. 费用明细:各步骤消费与余额。

分析层--render --analysis 注入,schema 见 references/analysis-schema.md):

  1. 受众画像:年龄段/性别比例/兴趣标签/消费能力(推断)。
  2. 结构解读:脚本类型、判断依据(引用时间点)、每片段"为什么有效"、结构总结。
  3. 爆款归因:2-4 条归因表(层/因素/详细描述/贡献度百分比/数据佐证)。
  4. 爆款公式 + 可复刻性:一句话公式、可复刻性评分/策略/不适用场景。
  5. 六维评分:Hook强度/信息密度/节奏控制/产品展示/情绪曲线/转化引导,各带节奏证据/评分理由/改进建议。
  6. 运营建议:可执行动作列表。
  7. 总体评估:总分/可复制性/亮点问题/首要改进。
  8. 标签:内容标签。

未注入分析层时,报告自动降级为纯数据版(含"可借鉴策略要点(基础版)"浅层要点),不报错。

Excel 报告(.xlsx)

纯标准库 zipfile+XML 生成,数据层 6 个 sheet + 分析层 5 个 sheet(注入时):

Sheet内容
基本信息标题/文案/账号/发布时间/时长/分辨率/文件大小/封面/来源
互动数据点赞/转发/评论/收藏/互动总量(本地视频无此 sheet 数据)
时间线分段片段号/起止时间/画面/屏幕文字/语音/镜头/转场/情绪/置信度
画面事实序号/描述/证据类型/时间范围/置信度
不确定项序号/描述/原因
分析-受众画像年龄段/性别比例/兴趣标签/消费能力
分析-结构解读脚本类型/判断依据/结构总结/每片段为什么有效
分析-爆款归因排序/层/因素/详细描述/贡献度/数据佐证
分析-六维评分维度/评分/节奏证据/评分理由/改进建议
分析-策略建议爆款公式/可复刻性/运营建议/总体评估/标签
费用明细步骤/接口/消费/余额/合计

HTML 结果看板

自包含单文件(样式内联自 scripts/report_style.css,不依赖外部 CDN,可直接打印为 PDF)。 采用专业报告版式:单一强调色、章节自动编号、无 emoji 与装饰性图标

  • 封面区:报告标题、发布账号、发布时间、时长/分辨率/文件大小、封面图。
  • 执行摘要:关键指标(点赞/转发/评论/收藏/时长/综合评分)+ 结论前置的三条判断。
  • 数据性质图例:明确区分 实测 / 模型输出 / 推断 三类信息。
  • 正文章节(自动编号,标题带来源标签):受众画像、互动数据、互动数据反推、内容摘要、结构拆解、爆款归因、爆款公式、六维评分、运营建议、标签、画面事实、不确定项、费用明细。
  • 方法论与数据说明:数据来源、数据性质分级、反推口径与阈值、口径限制、使用声明。
  • 响应式 + 打印样式:移动端自适应,打印时隐藏装饰、按章节分页。

交付时按顺序做三件事:

  1. 渲染报告:截取两个分隔符之间的 Markdown 渲染给用户。
  2. 展示 HTML 看板:用 present_files 打开 HTML 看板文件,让用户直接看到可视化结果。
  3. 告知实际消费与文件:把 WM_VIDEO_TOTAL_CONSUMPTION 和各步骤明细告诉用户,同时告知 Markdown / Excel / HTML 文件的保存路径。

退出码处理

含义处理
0成功按「输出交付」处理。
2输入错误让用户更正链接、路径、格式或文件大小;超限时提示压缩或裁剪后重试。任务未发起,不扣费
3缺 key 或鉴权失败按「鉴权」流程处理:引导用户前往 https://api.we-media.cn 获取 key,收到后写入 config.json 再重试。不扣费
4API 业务失败(含余额不足)展示服务端 message;余额不足时引导充值。已调用的步骤可能已扣费,按实际 consumption 处理。
5视觉理解失败告知用户拆解失败,转述 stderr 中的失败原因,并询问是否重试。作品资料步骤已扣费。
6网络错误告知用户网络异常,询问是否重试。已调用的步骤可能已扣费。
7完成但视觉分析为空转述 stderr 中的进度信息;建议稍后重试。作品资料步骤已扣费。
8分析层 schema 校验失败stderr 给出逐条错误清单(缺字段/类型错/维度名错/分数越界等),按清单修正 wm_analysis.json 后重新 --check-analysis,通过再 --render不扣费
9上传失败告知上传失败步骤,可让用户稍后重试。作品资料步骤已扣费。
124超时说明任务可能仍在进行,建议重试。

一句话:任务已发起但未成功产出报告(退出码 5、6、7、9、124),作品资料等已调用步骤的费用不退回,告知用户实际已扣费金额并询问是否重试;任务未发起到位的(2、3)不涉及扣费。

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