Seedance 招生视频参考生成

它解决什么问题

在视频号上做课程招生，常见的困境是：知道同行在发什么，但不清楚哪条作品真正跑出了数据，更不清楚高播放作品在结构上做对了什么——是前几秒的钩子、中段的信息密度，还是结尾的行动引导。凭感觉模仿容易抄到形，抄不到神；自己硬写脚本又常常在节奏和转化点上反复试错。

这个技能把「选参考 → 拆结构 → 生成新视频」的链路工具化，减少人工翻找和手动分析的成本。

核心能力

技能的核心流程分为四步：

• 候选数据抓取：串行调用 fetch-stats.js，保留每条视频号作品的原始播放和互动指标，不做修饰
• 按数据筛选：在用户提供的候选集合内，用可用的播放数据筛出参考作品；缺少播放数的候选会被单独列出说明，而不是被静默丢弃
• 结构分析：对入选链接执行 analyze-content.js，提取摘要、字幕、开头钩子、整体结构和行动引导，让你看清一条作品在叙事上是怎么组织的
• 生成新视频：把可复用的结构转成新的生成方案，连同你自己提供的素材交给 generate-video.js，并明确哪些画面运动、哪些保持稳定

其中「数据筛选」和「结构分析」是分离的：你看的是原始指标和结构拆解，而不是直接拿到一段模仿好的文案。这样参考的是方法，不是句子。

适用边界

• 视频号链接只用于数据和内容分析，不充当商品图或生成附件；实际生成的素材必须由你明确提供或确认有授权
• 不会复制原作台词、人物身份、品牌素材或受保护表达，生成的方案是结构层面的复用
• 不承诺生成视频获得与参考作品相同的播放、互动或转化表现，结果只说明参考依据
• 需要自行配置 API 密钥（UNITYCLAW_KEY 或在会话中通过 --api-key 传入），未配置时脚本不会执行生成