space-video-topic · 选题与文案

一条视频动手前，先解决四件事：参考哪条、讲什么、叫什么、说什么。

四个子能力（按需单用，也可连跑）

A. 下载参考视频（去水印）

支持抖音 / YouTube / B站链接。

• 抖音：yt-dlp 借用浏览器登录态直下（见下方实测命令）。
• YouTube / B站：优先取字幕转逐字稿；无字幕再走音频转写。
• 工具链：yt-dlp（用 uvx yt-dlp@latest 保证最新，抖音提取器更新快）、ffmpeg 抽音频。
• 产出：00_参考/原视频.mp4、00_参考/逐字稿.txt

# YouTube/B站
yt-dlp -f "bv*+ba/b" -o "00_参考/%(title).60s.%(ext)s" "<URL>"

# 抖音（实测可用）：短链会自动跳转到 www.douyin.com/video/<id>
uvx yt-dlp@latest --cookies-from-browser chrome \
  -o "00_参考/%(title).60s.%(ext)s" "<抖音短链或 video URL>"

# 抽音频供 ASR
ffmpeg -i "00_参考/原视频.mp4" -vn -ar 16000 -ac 1 "00_参考/audio.wav"

抖音踩坑记（重要）：

• 抖音要求「活跃浏览器会话」，光有 cookie 不够，报 Fresh cookies (not necessarily logged in) are needed。
• 解法：先在 Chrome 里打开一次 douyin.com（哪怕弹登录墙也行，访问动作会刷新 __ac 签名 token），再跑 yt-dlp --cookies-from-browser chrome 即可下到 720p。
• 若仍被拦：需要用户在 Chrome 里登录抖音（扫码），登录属用户操作，不要代做。
• 旧版 yt-dlp（>90 天）抖音提取器会失效返回空 JSON，务必用 @latest。

逐字稿走语音识别（SenseVoice / Volc / whisper 任一可用后端）。搜索抖音（非下载）没有免费路径，需 TikHub/AgentKey 这类 API。

B. 提取逐字稿

从参考视频或用户自己的录屏里，拿到带时间的逐字稿，供后续选题拆解、洗稿、剪辑对齐用。

• 有官方字幕 → 直接转逐字稿
• 无字幕 → 音频转写（16k 单声道 wav → ASR）
• 产出：纯文本 readable.txt + 带时间 words.json

C. 选题与钩子

不是「随便想个题」，是从参考里拆出可复用的选题结构：

1. 拆爆款：这条为什么火——钩子是什么、痛点是什么、信息增量在哪、结尾留没留钩子
2. 选题公式：套用「热点型 / 领域型 / 收藏型 / 经验型」判断这个题属于哪类，能不能持续做
3. 钩子设计：前 3 秒的开场——冲突、反常识、直接抛结果、纠错式
4. 产出 01_选题/选题.md：选题方向 + 目标人群 + 核心钩子 + 一句话卖点

D. 标题 + 正文/文案

• 标题：一次给 5-8 个候选，标清适用平台（视频号/小红书/B站），逐个点评风险，给 A/B 建议。科技/AI 领域套爆款标题方法论。
• 正文/口播文案：先出大纲讨论，再写正文。口语、短句、段尾金句。这一步只出「内容」，不负责去 AI 味和精确分镜——那是 space-video-script 的活。
• 产出：01_选题/标题候选.md、01_选题/正文.md

编排（复用已有能力）

• 五个平台链接的逐字稿/转写与按需下载 → 走 space-video-transcript
• 已有长文稿的内容消化 → 走 content-digest
• 标题批量生成与评分 → 走用户的 baokuan-title-generator
• 选题采集/生成 → 走用户的 topic-generator / topic-collector

本技能负责把它们串成「参考 → 选题 → 标题 → 正文」的视频前端，不重复造轮子。

依赖

yt-dlp、ffmpeg、uv（跑 Python ASR 时）；抖音去水印需可用解析接口；ASR 需一个可用后端（SenseVoice / whisper / Volc）。

红线

• 参考视频只作创作参考与拆解，不整条搬运
• 不下结论式夸大（如「100% 爆款」）
• 平台合规：去水印仅用于个人学习/二创参考