直播成交高峰切片

直播切片选择的工程化问题

直播切片制作团队面临一个具体问题：在数小时的直播回放中，如何快速找到可能带来成交的高价值片段。传统做法依赖剪辑师的个人经验和直觉——"凭感觉找金句"。这种方法无法规模化、难以验证，且容易遗漏真正有转化潜力的内容。

当直播间同时在线人数变化、商品上架节奏不同时，成交高峰可能出现在主播讲卖点的片段、演示对比的时刻，或者回答用户问题的部分。仅凭内容质量判断，会忽略与成交数据的关联。

核心能力与工作流程

这个技能将切片选择从主观判断改为结构化的排序流程。它读取直播回放或转写文本，建立候选片段池，每个候选记录 start_sec、end_sec、商品和原话。然后合并分钟级订单、GMV、点击和在线人数数据——没有精确数据时，使用商品上架时间或人工标记，并明确标注证据等级。

关键步骤：

• 检查片段是否包含商品出现、具体卖点、演示对比、使用场景和购买理由
• 排除账号身份介绍、粉丝称呼、平台操作指导等无关内容
• 过滤绝对化或医疗化承诺、无证据的结论
• 使用 scripts/rank_segments.py 对结构化候选排序

脚本分数只是辅助排序的信号，不替代人工内容复核。输出是可追溯的候选清单，而非直接断言"这个片段会带来成交"。

输入模式与适用边界

技能支持三种输入模式：

• 完整模式：回放/转写 + 分钟级成交数据 + 商品时间轴
• 降级模式：回放/转写 + 商品卡时段或人工成交标记
• 仅内容模式：只评估证据完整度与风险，不输出成交高峰结论

输出合同规定每个候选片段必须包含开始/结束时间、建议成片时长、商品、核心原话、证据类型、成交/点击信号及其时间口径、优先级（优先剪/备选/人工复核/拒绝）、风险项和推荐的开头句。

注意边界：技能默认只读取和分析数据，不发布视频、不修改商品或投放策略。不上传未授权的订单、客户或账号数据。成交峰可能来自价格、流量或主播之外的因素，技能不把相关性描述为因果关系。