video-copy-analyzer
视频文案分析工具
一站式视频内容提取与文案分析，支持 B站、YouTube、抖音 等平台。
安装部署
系统要求
- Python 3.9+
- FFmpeg（用于音视频处理）
- 约 3GB 磁盘空间（FunASR 模型缓存）
一键安装
# 1. 基础工具
brew install ffmpeg # macOS
pip install yt-dlp requests pysrt python-dotenv
# 2. FunASR（核心 ASR 引擎，中文语音转录）
pip install funasr modelscope torch torchaudio
# 3. RapidOCR（烧录字幕识别，可选）
pip install rapidocr-onnxruntime
⚠️ FunASR 首次运行注意事项
FunASR 首次运行时会自动下载约 2-3GB 模型文件到 ~/.cache/modelscope/：
| 模型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| paraformer-zh | ~1.05GB | 中文语音识别（ASR） |
| fsmn-vad | ~20MB | 语音活动检测（长音频分段） |
| ct-punc | ~1GB | 标点恢复 |
- 首次下载可能需要 1-5 分钟（取决于网速），期间看起来像是卡住，请耐心等待
- 下载完成后会缓存到本地，后续运行秒级加载
- 如果下载失败，可手动从 ModelScope 下载模型放到
~/.cache/modelscope/hub/models/iic/目录
环境验证
# 验证所有依赖
python scripts/check_environment.py
# 或手动检查关键组件
yt-dlp --version
ffmpeg -version
python -c "from funasr import AutoModel; print('FunASR OK')"
python -c "from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR; print('RapidOCR OK')"
首次使用设置
首次使用时，询问用户：
"请设置默认工作目录（用于保存下载的视频和分析报告）：
A. 使用默认目录：
~/video-analysis/B. 每次手动指定目录 C. 指定一个固定目录：[请输入路径]"
保存用户选择供后续使用。
工作流程（5 阶段）
重要：你必须严格按照以下 5 个阶段顺序执行，每个阶段完成后再进入下一个阶段。不要跳过任何阶段。
阶段 1: 下载视频
目标：将用户提供的视频 URL 下载为本地 MP4 文件。
执行步骤：
- 获取用户提供的视频 URL 和输出目录
- 如果输出目录不存在，创建它：
mkdir -p <输出目录> - 判断视频平台并选择下载方式：
抖音视频（URL 包含 douyin.com 或 v.douyin.com）
使用专用下载脚本：
python scripts/download_douyin.py "<抖音链接>" "<输出目录>/<文件名>.mp4"
支持的链接格式：v.douyin.com/xxx、www.douyin.com/video/xxx、douyin.com/jingxuan?modal_id=xxx
其他平台（B站、YouTube 等）
使用 yt-dlp：
yt-dlp -f "bestvideo[height<=1080]+bestaudio/best[height<=1080]" \
--merge-output-format mp4 \
-o "<输出目录>/%(id)s.%(ext)s" \
"<视频URL>"
- 确认下载成功：检查 MP4 文件是否存在且大小 > 0
阶段 2: 字幕提取
目标：从视频中提取 SRT 格式字幕文件。
执行步骤：
⚠️ 重要：不要调用 extract_subtitle_funasr.py 的 main() 函数或直接运行整个脚本（它包含 B站 API 调用会因 cookies 问题卡住）。直接调用 extract_with_funasr 函数。
使用以下 Python 代码直接调用 FunASR 提取字幕：
import sys, os
sys.path.insert(0, '<skill_scripts_目录的绝对路径>')
from extract_subtitle_funasr import extract_with_funasr
success = extract_with_funasr('<视频文件绝对路径>', '<输出SRT文件绝对路径>')
执行方式：将上述代码写入临时 Python 脚本文件（如 /tmp/run_funasr.py），然后运行：
python3 -u /tmp/run_funasr.py 2>&1 | tee /tmp/funasr_output.log
注意事项：
- 必须使用绝对路径，不要使用相对路径
- 首次运行需下载 2-3GB 模型，耐心等待（后续秒级加载）
- 转录速度极快：10 分钟音频约 22 秒完成
- 命令运行后需要等待 30-120 秒（取决于视频长度）
确认成功：检查 SRT 文件是否存在且大小 > 0
字幕提取的内部逻辑（三层优先级，脚本自动处理）：
| 优先级 | 方法 | 适用场景 | 准确度 | 速度 |
|---|---|---|---|---|
| L1 | 内嵌字幕提取 | 视频自带字幕流 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⚡ 极快 |
| L2 | RapidOCR 烧录字幕识别 | 字幕烧录在画面中 | ⭐⭐⭐⭐ | 🚀 快 |
| L3 | FunASR 语音转录 | 无字幕，纯语音 | ⭐⭐⭐⭐ | ⚡ 极快 |
阶段 3: 文稿校正
目标：将 SRT 字幕合并为连续文本，基于语义进行校正，输出 <视频ID>_文字稿.md。
执行步骤：
- 读取 SRT 字幕文件
- 提取所有文本行（跳过序号和时间戳行）
- 合并为连续文本
- 基于上下文语义进行智能校正：
- 修正 ASR 产生的同音字错误（如"旗下"→"棋下"）
- 修正专业术语和人名
- 确保标点符号正确
- 保存为 Markdown 文件
输出文件：<输出目录>/<视频ID>_文字稿.md
输出格式：
# <视频ID> 原始文字稿
<校正后的完整文本>
阶段 4: 三维度综合分析
目标：对文字稿内容进行深度分析，应用三个分析框架，输出 <视频ID>_分析报告.md。
执行步骤：
- 读取阶段 3 生成的文字稿内容
- 依次应用以下三个分析框架
- 将分析结果保存为 Markdown 文件
三个分析框架：
4.1 TextContent Analysis 视角
你必须分析以下维度：
- 叙事结构分析：开场、发展、高潮、转折、结尾的结构
- 叙事声音分析：基调、节奏、独特金句
- 修辞手法识别：比喻、反转、呼应、隐喻等
- 词库提取：关键词列表
4.2 Viral-Abstract-Script 视角
你必须分析以下维度：
- Viral-5D 框架诊断：对 Hook、Emotion、爆点、CTA、社交货币 分别给出⭐评分和分析
- 风格定位：该视频的内容风格标签
- 爆款潜力评估：完播率、互动率、转发率预期
- 优化建议：1-3 条具体可执行的改进建议
4.3 Brainstorming 视角
你必须分析以下维度：
- 核心价值拆解：该文案的核心传播价值是什么
- 创意方向探索：2-3 种衍生创意方向
- 增量验证点：可测试的优化实验
输出文件：<输出目录>/<视频ID>_分析报告.md
输出格式：
# 视频文案综合分析报告（三维度）
## 一、TextContent Analysis 视角
[叙事结构、修辞手法、词库]
## 二、Viral-Abstract-Script 视角
[Viral-5D诊断、风格定位、优化建议]
## 三、Brainstorming 视角
[价值拆解、创意方向、验证点]
阶段 5: 结构化文字稿
目标：基于阶段 3 的文字稿，按照视频内容的叙事逻辑重新分段整理，输出格式清晰、层次分明的 <视频ID>_结构化文字稿.md。
执行步骤：
- 读取阶段 3 生成的文字稿，以及阶段 4 分析报告中的叙事结构分析
- 按照视频内容的自然叙事段落进行切分
- 为每个段落添加简洁的小标题（
## 一、xxx、## 二、xxx格式） - 在段落内部按语义进行合理分行（每段不宜过长，3-5 句为宜）
- 修正 ASR 错误的同时保留口语化风格
- 对关键金句或重点内容使用加粗标注
- 保存为 Markdown 文件
输出文件：<输出目录>/<视频ID>_结构化文字稿.md
输出格式：
# <视频标题或ID> 结构化文字稿
## 一、<第一段小标题>
<分行后的段落文本，3-5 句一段>
<继续...>
## 二、<第二段小标题>
<分行后的段落文本>
...
注意事项：
- 小标题应简洁有力，概括该段核心内容
- 保留视频原始的口语表达风格，不要过度书面化
- 关键金句或亮点用加粗突出
- 每个段落之间用空行分隔，提高可读性
完成后输出
完成所有 5 个阶段后，向用户播报：
✅ 视频文案分析完成！
📁 输出目录: <用户指定的目录>
📄 生成文件:
- <视频ID>.mp4 (原始视频)
- <视频ID>.srt (原始字幕)
- <视频ID>_文字稿.md (校正后纯文本文字稿)
- <视频ID>_分析报告.md (三维度分析报告)
- <视频ID>_结构化文字稿.md (按叙事逻辑分段的结构化文字稿)
🔗 快速打开:
[文字稿](<文字稿路径>)
[分析报告](<分析报告路径>)
[结构化文字稿](<结构化文字稿路径>)
参考文件
| 文件 | 说明 | 状态 |
|---|---|---|
| download_douyin.py | 抖音视频下载脚本 | ✅ 可用 |
| extract_subtitle_funasr.py | 智能字幕提取（FunASR + RapidOCR） | ✅ 可用 |
| check_environment.py | 环境依赖检测 | ✅ 可用 |
| analysis-frameworks.md | 三个分析框架详解 | ✅ 参考 |
FunASR 技术细节
本 skill 使用 FunASR 的 Paraformer 系列模型组合：
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh", # 中文 ASR（含 SeACo 增强）
vad_model="fsmn-vad", # 语音活动检测（自动分段长音频）
vad_kwargs={"max_single_segment_time": 60000}, # 每段最长 60 秒
punc_model="ct-punc", # 标点恢复
disable_update=True, # 禁用版本检查
)
result = model.generate(
input="audio.wav",
batch_size_s=300, # 动态 batch
cache={}, # 官方推荐参数
)
性能参考（MacBook Pro M 系列 CPU）：
| 音频时长 | 转录耗时 | RTF | 字幕条数 |
|---|---|---|---|
| 42 秒 | 2 秒 | 0.049 | ~11 条 |
| 9 分钟 | 22 秒 | 0.036 | ~137 条 |
| 10 分钟 | 22 秒 | 0.035 | ~142 条 |
故障排除
FunASR 首次运行很慢 / 看起来卡住
首次运行需下载约 2-3GB 模型文件，这是正常现象。在网速 30MB/s 的环境下约需 1-2 分钟。下载完成后后续运行秒级加载。
FunASR 模型下载失败
如果 ModelScope 下载速度慢或中断，可手动从 ModelScope 下载以下模型到 ~/.cache/modelscope/hub/models/iic/ 目录：
speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorchspeech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorchpunc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large
torch 版本不兼容
FunASR 需要 PyTorch 2.0+，建议：
pip install torch torchaudio --upgrade
字幕提取脚本直接运行卡住
不要直接运行 python extract_subtitle_funasr.py video.mp4 output.srt（它会调用 B站 API 获取字幕并因 cookies 问题卡住）。请按照阶段 2的说明，直接调用 extract_with_funasr() 函数。