技能介绍

问题：爆款到底赢在哪里

当我们刷到一支数据表现很好的短视频，真正有价值的信息往往不在“好看”，而在它如何安排前 3 秒钩子、情绪峰值、信息密度、复看点和转化引导。平台侧通常只给播放、点赞、评论等结果指标，不会稳定输出可复用的结构字段；人工逐帧拆解又慢，而且不同人关注的维度容易不一致。结果是：团队能复刻爆款的选题，却很难系统复刻它的结构。

这个技能要处理的就是这件事：给一个具体视频链接，让 Popto 在服务端完成爆款结构拆解，并把结果整理成一份可保存、可复阅的 Markdown 报告。

核心能力

入口是技能目录里的 scripts/analyze_hot_structure.py。它会读取 config.json 中的 POPTO_API_KEY，缺失时回退到环境变量 POPTO_API_KEY，不会打印或猜测密钥。Key 需要在 Popto 工作台的 API 密钥页面创建，必须是开放 API Key。

脚本提交任务时走固定正式域名 https://popto.cn，接口是 POST /api/open/v1/toolbox/hot_structure_dismantle。服务端会自动识别来源，并强制开启 hot_analysis；脚本提交后先在 stderr 提示已提交，再用 POST /api/open/v1/task/batch_get 轮询任务状态。

任务成功后，脚本分别读取通用 AI 视频分析结果 outputs.result.markdown 和爆款结构拆解结果 outputs.hot_result.markdown。旧任务缺少爆款 Markdown 时，脚本会基于 hot_result 的结构化字段生成兼容报告。最终按“AI 视频分析 → 爆款结构拆解”的顺序渲染；爆款部分覆盖基本信息、受众画像、结构拆解、爆款归因、六维评分、爆款公式、竞品洞察和运营建议，字段缺失时如实标注。

单次运行只处理一个输入，当前支持抖音链接、小红书链接或短链、微信视频号分享链接，以及 Popto 可读取的公开视频 URL，默认示例域名为 cdn.ipalfish.com。可用 --split-video 请求时间线切片，但会额外消耗剪切积分；--out PATH 可指定 Markdown 输出位置；--interval、--max-wait 控制轮询；--task-id 用于恢复已有任务。

边界与注意点

这个技能只接收 URL，不直接上传本地视频。如果用户提供的是本地路径，必须先在 Popto 工作台的“爆款结构拆解”页面上传，或把文件放到 Popto 可访问的 HTTPS 地址，再提交该 URL。不要把本地路径当作 url 发给接口。

新建任务会消耗积分，脚本默认预计约 15 点：视频分析 5 点，爆款结构拆解 10 点，开启 --split-video 时通常再加 2 点；实际以账号权益和后台计费配置为准。用户没有明确确认时不应提交任务。若任务超时或查询失败，应保留 task ID，用 --task-id 恢复，不要重复提交。

截图预览

使用场景

短视频编导做完一条新品发布视频，想拆解同赛道爆款的前3秒钩子和情绪峰值，拿到结构化参考再改脚本。
投放运营手里有一条跑量好的小红书种草视频，想把它复制成系列内容，需要受众画像和爆款公式做选题。
内容团队连续出片但数据波动大，想把几支抖音爆款逐段拆开，对齐六维评分和复看点再定拍摄方案。
教育类账号要做知识科普视频，想按爆款结构拆解结果重新安排信息密度和结尾引导，并保存报告给团队复盘。

适合人员

短视频编导：写完脚本后想拿到同赛道爆款的结构拆解和爆款公式，直接改钩子和节奏而不是凭感觉。
内容运营：负责多个账号选题，需要从跑量视频里提取受众画像和六维评分，决定下一期拍什么。
电商投放经理：手里有一支转化好的视频，想按结构拆解结果复刻系列素材并保存报告给团队复阅。
知识付费创作者：想做口播科普内容，需要按爆款结构拆解的信息密度和运营建议重排视频文案。

爆款兔短视频结构拆解