本地商业短视频智能体

解决什么问题

给单个产品做带货短视频时，常见做法是把素材丢进云端 SaaS，再配上好几个独立工具：转写文案、写分镜、做促销字卡、导出剪映草稿。链条一长，问题就来了：产品图和卖点数据要出本机，订阅费用随账号规模涨，每上一个新品还得手写一遍 HTML 和 Python 模板。

这个技能把「上传产品图 → 自动理解卖点 → 追踪热点选题 → 一键出片」这条链路搬到本地工具链上，并把可复用环节固化成 scripts/ 下的真实可执行脚本。新的产品案例 = 写一份数据 JSON → 跑脚本，而不是从零手写。

核心链路

整套流程分六个阶段，对标生机 Agent 的「编、拍、剪、投、管」模块：

• 阶段 0 库存分析：已有成品时用 transcribe.py 调用 MixCut 自带的 whisper.cpp 做本地转写，产出 srt/txt 口播文本，决定复用重剪还是另拍，内置品牌词纠错表。
• 阶段 1-4 策划：采集产品图或文字描述 → Read 读图生成「产品解析卡」，允许用户编辑 → WebSearch 搜热点生成「生意机会卡片」→ 用 AskUserQuestion 让用户确认选题与方向，确认后不再追问。
• 阶段 5 出片：先写 data.json，再依次跑 gen_plan.py（蓝图 HTML）、gen_draft.py（剪映草稿脚本）、make_card.py（促销字卡 PNG），最后用 pyJianYingDraft 导出或 MixCut GUI 混剪，三选一落地。
• 阶段 6 回流：update_perf.py 把跑过的钩子效果写入 hooks_perf.json，下次渲染蓝图时自动列出同品类 Top3 钩子。

边界与注意点

• 不覆盖「拍」：本机无 GPU，没有数字人，用真人主播素材替代，这是明确的能力缺口。
• 「投」是半自动：分发清单只是骨架，真矩阵分发需要各平台开放 API 凭证。
• 依赖本地工具：transcribe.py 与 MixCut GUI 出片都依赖 MixCut 已安装；make_card.py 需要 Pillow；MixCut 重装后需更新脚本顶部的 whisper 路径常量。
• 热点搜索受网络限制：WebSearch 不可用时，回退到历史爆款素材拆解经验库。
• 产品图仅本地读取，不写外部凭证，不执行删除类危险命令。