视频号活动预热视频参考生成

要解决什么问题

视频号活动预热视频的制作常常陷入两个困境：要么从零构思，结构与节奏没有参照；要么参考了别人的作品，却容易照搬台词和画面，既形不成自己的创意，也隐含版权或冒用风险。这个技能面向的场景是：你已经拿到一批公开的视频号预热作品链接，同时手头有自己有权使用的文案、图片、音频或视频素材，希望从数据表现较好的候选中提炼可复用的内容结构，再借助 Seedance 生成一条全新的预热视频。

核心能力与工作流

技能按「筛选 → 分析 → 生成 → 交付」四个阶段串行执行：

• 数据采集：对每个候选链接运行 fetch-stats.js，串行获取并保留原始播放量与互动指标，不做聚合或抹平；
• 筛选参考：在用户提供的候选集合内按播放门槛筛选，缺少播放数据的候选会被单独标注说明，而不是被静默丢弃；
• 结构分析：对入选作品运行 analyze-content.js，提取摘要、字幕、开头钩子、内容结构与行动引导；
• 方案重构：把可复用的结构转写成新的生成方案，只继承节奏与叙事骨架，不复制原作台词、人物身份、品牌素材或受保护表达；
• 视频生成：方案与用户素材一并交给 generate-video.js，显式声明哪些元素运动、哪些保持稳定；
• 交付校验：仅当视频文件成功落盘且大小大于零时才交付，同时输出指标口径、参考理由与生成设置。

适用边界与注意点

• 视频号链接只用于数据与内容分析，不能当作商品图或生成素材直接使用；
• 生成所需的文案、图片、音频、视频必须由用户明确提供或确认有权使用；
• 输出只说明参考依据，不预测播放量、互动、转化或投资回报，也不承诺生成作品达到原视频的数据表现；
• 依赖 UNITYCLAW_KEY 环境变量或 --api-key 传入密钥，任何情况下不得在日志、结果或文件中回显真实 Key；
• 仅在参数修复与瞬时重试均失败后，才会进入人工支持兜底流程。