前言¶
做內容的人看一條爆款，本能是肉眼拉進度條、看彈幕、看評論區，然後憑感覺總結”這條爲什麼火”。感覺會漂移，復盤無法復現：同一個視頻隔一週再看，得出的結論可能完全不同。
下面介紹的 Skill 「抖音爆款掃描 | 逐秒拆解」把這個過程自動化：輸入一條抖音視頻鏈接，它完成解析下載、語音轉寫、逐秒拆解，輸出一張爆款解剖圖。前 3 秒鉤子、情緒曲線、信息密度、評論誘餌、轉化動作五個維度逐秒打分，附留存曲線示意和可複用的結構模板。定位很直接：把一條爆款拆到看得見骨頭，比肉眼看多一個維度。
它出自 SkillHub 上的獨立 Skill 作者「村長老謝」，分類 content-creation。榜單上對標的是另一款做「人工深度拆賬號」的爆款拆解工具；本款管的是單條視頻的秒級自動化拆解，兩者分工明確，不重疊。
核心功能¶
1、三層降級提取鏈路：接口解析 → 網頁解析 → yt-dlp 兜底。前一層失敗自動降級到下一層，目的是儘量把鏈接拆成功；三層都失敗，會明確報告卡在哪一層，而不是靜默返回空結果。
2、轉寫管線：對解析到的音頻做語音轉寫，拿到文字時間軸。這是後續逐秒打分和情緒曲線的基礎，沒有文字時間軸就無法談”逐秒”。
3、五個維度的逐秒打分：
- 前 3 秒鉤子：開場前 3 秒有沒有把人按住；
- 情緒曲線：全片情緒的起伏走勢；
- 信息密度：單位時間內的信息量；
- 評論誘餌：內容裏埋了什麼引導評論的鉤子；
- 轉化動作：結尾引導關注的收口動作。
4、輸出物：爆款解剖圖 + 留存曲線示意圖 + 可複用的結構模板。結構模板的價值在於下一條創作時可以直接套，而不是拆完即止。
5、打分制而非概率制：輸出是體檢報告式的逐項打分，不是”爆款概率 87%”式的預測。它承諾的是拆解的顆粒度和可復現性，不承諾任何爆款效果。
工具箱：xray_pipeline.py 六個命令¶
所有能力收斂在 xray_pipeline.py 一個腳本里，六個命令全部落地：
1、deps：依賴自檢。逐項檢查 ffmpeg、yt-dlp、whisper，缺哪項給哪項的裝法。跑全流程之前先跑這個，避免拆到一半才發現缺依賴。
2、parse：鏈接解析。支持口令、短鏈、長鏈、本地文件四種進料方式。抖音鏈接的形態雜（口令複製不全、長短鏈混用），四種進料覆蓋日常輸入的四種來源。
3、skeleton：逐秒骨架生成。先拿到逐秒時間軸骨架，後續打分掛在這副骨架上。
4、dissect：五維信號自動初標。對骨架逐秒標註五個維度的信號，產出打分底稿。
5、radar：五維雷達圖 SVG 生成。把五個維度的得分畫成雷達圖，輸出 SVG，可以直接貼進筆記或文檔。
6、demo：全流程演示。從進料到出解剖圖走一遍，用於驗證環境是否裝對、鏈路是否通。
建議的執行順序就是命令的排列順序：先 deps，再 parse，然後 skeleton → dissect → radar。demo 在首次接入時跑一次，之後日常拆解不需要重複跑。
安裝與啓用¶
官方地址：https://api.skillhub.cn/indiv-cunzhanglaoxie/douyin-xray
該 Skill 基於通用 SKILL.md 格式。當前抓取資料裏官方頁面正文未能完整取回，具體安裝命令、目錄約定和宿主工具（Cursor / Codex CLI / Claude Code 等）的啓用方式，以官方頁面爲準；下面不貼未經覈實的安裝命令。
啓用後用自然語言觸發即可。內置觸發詞包括：爆款拆解、X光機、拆視頻、逐秒拆解、視頻解剖、爆款解剖圖、這條視頻爲什麼火、拆一下這條鏈接、視頻拆解、五維拆解、村長老謝、老謝。給到其中任何一個詞，Skill 就會進入拆解流程。
典型用法¶
輸入一條抖音視頻鏈接，例如：
拆一下這條鏈接：https://v.douyin.com/xxxxx/
Skill 內部按鏈路執行：先 deps 自檢 → parse 解析進料 → 三層提取鏈路依次降級 → 轉寫管線拿文字時間軸 → skeleton 生成逐秒骨架 → dissect 五維初標 → radar 出雷達圖，最終交付爆款解剖圖、留存曲線示意圖和結構模板。
想先看環境是否就緒，跑：
python xray_pipeline.py demo
適用場景與注意¶
適合：內容團隊對單條爆款做可復現的復盤；創作前對標一條具體視頻的結構；需要把拆解結論沉澱爲可複用模板的情況。
注意三點：
1、它是拆解工具，不是預測工具。輸出是逐項打分和結構示意，不構成任何”照着做就能火”的承諾，選題、投放、平臺環境變量不在它的覆蓋範圍內。
2、三層鏈路都有失敗的可能。抖音頁面結構變化、鏈接失效、平臺風控都會讓某一層卡住；Skill 會報告卡點，遇到報告”解析失敗”的鏈接，先確認鏈接本身是否可正常打開。
3、轉寫質量取決於音頻質量。背景音過重、語速過快的視頻，轉寫誤差會傳導到信息密度和情緒曲線的打分上，這類視頻的拆解結論需要人工複覈。
小結¶
這個 Skill 的價值在於把”看一條爆款”從肉眼體感變成可復現的逐秒打分：同一條鏈接，今天拆和下個月拆，結論一致，還能沉澱出結構模板給下一條創作用。拆不成功時它會明確報告卡點，而不是給一句含糊的”分析失敗”。
官方地址：https://api.skillhub.cn/indiv-cunzhanglaoxie/douyin-xray
