video-content-analyzer

# 视频内容分析器 自动下载视频并用AI分析内容，提取完整的语音文案，分析视频结构和节奏。 ## 功能 1. **视频下载** - 支持B站、抖音、YouTube等主流平台 2. **音频提取** - 用ffmpeg提取视频中的音频 3. **语音转写** - 用OpenAI Whisper API转写为文字 4. **内容分析** - AI分析视频结构、节奏、钩子等 ## 前置要求 ### 必须安装的工具 ```bash # 安装 yt-dlp (视频下载) pip3 install --break-system-packages yt-dlp # 安装 ffmpeg (音频处理) # Mac: brew install ffmpeg # Ubuntu: sudo apt install ffmpeg ``` ### API Key 需要设置 OpenAI API Key（用于Whisper转写）： ```bash export OPENAI_API_KEY="your-api-key" ``` 或在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中配置： ```json { "skills": { "openai-whisper-api": { "apiKey": "your-api-key" } } } ``` ## 使用方法 ### 输入 用户提供视频链接，例如： - B站: `https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo` - 抖音: `https://www.douyin.com/video/xxx` - YouTube: `https://www.youtube.com/watch?v=xxx` ### 输出 完整的分析报告，包括： 1. 📝 完整文案（语音转写） 2. 🎬 视频结构分析（章节/时间节点） 3. 🪝 钩子分析 4. ⏱️ 节奏分析 5. 💡 内容总结 --- ## 工作流程 ``` 1. 输入视频链接 ↓ 2. yt-dlp 下载视频 ↓ 3. 获取视频时长，计算关键帧数量 ↓ 4. ffmpeg 提取关键帧（每30秒1帧） ↓ 5. 获取弹幕数据（若有） ↓ 6. Whisper API 转写（若有API） ↓ 7. AI 分析画面+弹幕+文案 ↓ 8. 输出完整报告 ``` --- ## 关键帧提取（优化版） ### 自动提取策略 ```bash # 视频时长 / 30 = 关键帧数量 # 例如：8分钟视频 → 16-17张关键帧 # 提取关键帧（每30秒1帧） ffmpeg -ss 00:00:00 -i video.mp4 -vframes 1 -q:v 2 frame_001.jpg -y ffmpeg -ss 00:00:30 -i video.mp4 -vframes 1 -q:v 2 frame_002.jpg -y ffmpeg -ss 00:01:00 -i video.mp4 -vframes 1 -q:v 2 frame_003.jpg -y # ... 以此类推 ``` ### 帧数建议 | 视频时长 | 建议帧数 | 间隔 | |---------|---------|------| | < 3 分钟 | 6-8 帧 | 每20-30秒 | | 3-10 分钟 | 12-20 帧 | 每30秒 | | 10-30 分钟 | 30-60 帧 | 每30秒 | ### 批量提取脚本 ```python import subprocess import os def extract_frames(video_path, output_dir, interval=30): """提取视频关键帧 Args: video_path: 视频文件路径 output_dir: 输出目录 interval: 帧间隔（秒），默认30秒 """ # 获取视频时长 cmd = ['ffprobe', '-v', 'error', '-show_entries', 'format=duration', '-of', 'default=noprint_wrappers=1:nokey=1', video_path] result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True) duration = float(result.stdout.strip()) # 计算帧数 num_frames = int(duration // interval) + 1 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) for i in range(num_frames): seconds = i * interval mins = seconds // 60 secs = seconds % 60 ts = f'{mins:02d}:{secs:02d}' out = f'{output_dir}/frame_{i+1:03d}.jpg' cmd = ['ffmpeg', '-ss', ts, '-i', video_path, '-vframes', '1', '-q:v', '2', out, '-y'] subprocess.run(cmd, capture_output=True) print(f'✓ Extracted {out}') return num_frames # 使用示例 extract_frames('/tmp/video.mp4', '/tmp/frames', interval=30) ``` --- ## 命令行示例 ### 手动下载B站视频 ```bash # 下载B站视频（仅音频） yt-dlp -x --audio-format mp3 -o "%(title)s.%(ext)s" "https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo" # 下载视频（最佳画质） yt-dlp -f "bestvideo[ext=mp4]+bestaudio[ext=m4a]/best[ext=mp4]/best" -o "%(title)s.%(ext)s" "https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo" # 仅下载字幕 yt-dlp --write-subs --skip-download -o "%(title)s" "https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo" ``` ### 提取音频 ```bash # 从视频提取音频 ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec libmp3lame -q:a 2 output.mp3 # 或直接用yt-dlp yt-dlp -x --audio-format mp3 "https://www.bilibili.com/video/BV1xuPYzcEdo" ``` --- ## 输出模板 ```markdown # 📹 视频内容分析报告 **视频**: [标题] **链接**: [URL] **时长**: [时长] **平台**: [B站/抖音/YouTube] **关键帧数**: [数量] --- ## 📝 完整文案 [Whisper转写的完整语音文案] --- ## 🎬 视频结构（基于关键帧） | 时间 | 画面内容 | 阶段 | |------|---------|------| | 0:00 | [第1帧描述] | 钩子 | | 0:30 | [第2帧描述] | 铺垫 | | 1:00 | [第3帧描述] | 主题展开 | | ... | ... | ... | --- ## 🪝 钩子分析 [开头画面的钩子设计分析] --- ## 🎯 内容分层 - **开头 (0-1分钟)**: - **中段 (1-5分钟)**: - **高潮 (5-7分钟)**: - **结尾 (7-分钟)**: --- ## 💡 爆款元素 | 元素 | 分析 | |------|------| | 情感点 | [弹幕高频情感词] | | 互动点 | [弹幕互动热点] | | 记忆点 | [金句/名场面] | --- ## 📊 弹幕热点词 ``` [从danmaku.xml提取的高频弹幕] ``` --- ## 🔥 成功原因总结 1. [核心爆款因素] 2. [情感共鸣点] 3. [创新/独特之处] --- ## 总结 [视频的核心内容和亮点] ``` --- ## 注意事项 1. 📡 **网络** - 下载视频需要稳定的网络 2. 💰 **费用** - Whisper API按分钟计费（~$0.006/分钟） 3. ⏱️ **时间** - 完整分析需要3-5分钟 4. 📏 **长度** - 建议视频时长 < 30分钟 5. 🔐 **版权** - 仅供学习分析使用，勿用于商业目的 --- ## 故障排除 ### 下载失败 - 检查网络连接 - 尝试使用代理 - B站可能需要Cookie认证 ### Whisper转写失败 - 确认OPENAI_API_KEY正确设置 - 检查API余额 - 音频文件是否损坏 ### ffmpeg问题 - 确认ffmpeg已安装: `ffmpeg -version` - Mac用户: `brew install ffmpeg` ```