技能介绍

手动从抖音或微信视频号搜集竞品内容、分析运营策略，往往意味着逐条观看大量视频、记录数据、再组织成报告。这个过程耗时数小时甚至数天，且容易遗漏关键信息。对于需要快速洞察行业动态、评估投放效果或制定内容策略的团队来说，亟需一种能批量采集并自动分析的方案。

该技能通过服务端自动化处理，将原始素材采集与报告生成分为两个阶段，并允许用户在采集后对齐具体分析方向。

核心能力与关键步骤：

配置与鉴权：技能运行需要有效的 LY_API_KEY，该密钥用于调用零一数科的采集与生成 API。密钥存储在技能目录的 config.json 文件或通过环境变量注入。
参数收集与任务创建：用户需提供 品牌/卖点（可选）、采集源（如平台、账号、关键词、每源条数）以及初步的 调研目的。技能通过 create_task.py 脚本向服务端创建采集任务，并预估本次操作的点数消耗，经用户确认后执行。
异步采集与轮询：任务创建后进入异步采集阶段（服务端负责抓取视频并读取原始内容）。技能通过 poll_task.py 脚本周期性查询任务状态（如 capturing、analyzing），并实时向用户同步进度，避免长时间无反馈。
分析方向对齐与报告生成：采集完成后（状态为 awaiting_prompt），技能会与用户探讨并细化具体的分析重点（例如侧重竞品对比、话术分析或选题机会）。确认后，通过 resume_task.py 提交最终的调研诉求，服务端将自动生成一份结构化的 Markdown 调研报告，内容涵盖执行摘要、数据基础及深度分析。
报告交付与验证：生成的报告内容从服务端返回后，技能会将其保存为 .md 文件，并回读验证其有效性（确保是完整的 Markdown 结构）。最后向用户明确本次的点数消耗与文件位置。

长耗时任务：整个流程（采集+生成）通常耗时半小时以上，适合非紧急的深度调研场景。技能会主动同步进度，但用户需有等待预期。
点数消耗：属于高成本技能，点数消耗与采集的视频数量、时长直接相关。失败任务（如网络问题）的点数会返还，但用户可在账户后台核对明细。
灵活性：采集与分析解耦。同一份采集数据，可通过不同的分析诉求多次调用 resume_task.py 生成不同侧重点的报告，无需重复采集。
依赖与限制：需要稳定的网络连接以访问服务端 API。技能不调用其他外部 LLM，报告分析完全由零一数科服务端内部完成。仅支持抖音和微信视频号两个平台的数据源。