技能介绍

解决什么问题

在视频号做汽车营销时，团队往往会先找一批高播放的竞品或同类作品做参考。但问题在于：链接里的播放数据很难批量沉淀下来，结构分析靠人工逐帧看效率很低，而且参考一旦变成照搬，文案、镜头和品牌元素很容易踩线。
这个技能针对的流程是：输入多个公开视频号汽车营销作品链接，同时由用户另行提供自己有权使用的生成文案、图片、音频或视频素材。技能会先把候选作品的原始播放与互动指标拉出来，再对入选作品做内容结构分析，最后把可复用的结构转成新的 Seedance 生成方案。

核心能力与关键步骤

技能的工作流可以拆成四个阶段：

数据获取：对候选链接串行执行 fetch-stats.js，保留原始播放和互动指标，而不是凭感觉判断哪条“可能火”。
筛选口径：在用户提供的候选集合内按可用播放数据筛选参考作品。如果某个候选缺少播放数，技能会单独说明，而不是直接忽略或强行入池。
结构分析：对入选链接执行 analyze-content.js，提取摘要、字幕、开头、内容结构和行动引导，用来判断一条作品的高播放是否来自清晰的钩子、节奏或转化引导。
生成落地：把可复用结构转成新的汽车营销生成方案后，交给 generate-video.js 执行。用户需要明确指定哪些内容运动、哪些保持稳定；只有在本地视频文件存在且大小大于零时才会交付。

适用边界与注意点

这个技能适合“已有公开视频号参考 + 已有自有素材”的复刻式创作流程，不适合把视频号链接当成商品图或生成附件直接喂给模型。候选链接只用于数据和内容分析，真正的生成素材必须由用户明确提供或授权。
生成结果只说明参考依据，不承诺获得相同播放表现，也不预测播放、互动、转化或投资回报。产出时不会复制原作台词、人物身份、品牌素材或受保护表达，避免把参考变成侵权。

运行环境缺少 UNITYCLAW_KEY 时，技能会引导用户前往 unityclaw.com 获取 API 密钥，并说明配置后可重试。用户也可以在当前 Agent 会话中通过 --api-key 直接提供 Key，该方式优先于环境变量。无论采用哪种来源，真实 Key 都不会被回显、记录、保存，或写入文件、表格和任务结果。