# Content Visual Analysis

一个用于 [QoderWork](https://docs.qoder.com/qoderwork/introduction) 的 Agent Skill，用来对短视频/图文内容进行「深度解析 + 分镜脚本拆解」的全量视觉分析。

## 功能

- 支持抖音、小红书、快手、B站等主流内容平台
- 自动识别视频/图文类型并采用对应分析策略
- 通过浏览器自动化抓取互动数据与页面元信息
- 视频类内容使用 OpenCV 精确抽帧，逐帧多模态读图
- 产出两份结构化 Markdown 文档：
  1. `01_内容深度解析.md` —— 选题逻辑、内容定位、叙事结构、人物设定、视觉风格、数据表现等
  2. `02_分镜脚本拆解.md` —— 完整分镜表、关键帧索引、镜头语言统计、可复用模板

## 适用场景

- 拆解爆款内容，提炼可复用的选题和分镜规律
- 分析竞品账号的内容策略与视觉风格
- 为视频创作团队生成结构化的内容复盘文档
- 快速将一条视频/图文转换为可学习的创作案例

## 安装方式

1. 在 QoderWork 中导入本 Skill
2. 确保已加载 `computer-use-guidance-windows` 技能以获取浏览器自动化规范
3. 提供内容链接并触发分析

## 使用方法

在 QoderWork 对话中：

- 发送内容链接并要求「深度解析 + 分镜拆解」
- 或直接 @ content-visual-analysis

Skill 会自动完成：链接识别 → 数据抓取 → 视频下载/图片截取 → OpenCV 抽帧 → 多模态读图 → 生成两份 Markdown 文档并展示。

## 与相关 Skill 的区别

| Skill | 主要差异 |
|-------|----------|
| content-analyzer | 本 Skill 对视频做 OpenCV 精确抽帧 + 完整分镜表，而非仅浏览器截关键帧 |
| storyboard-generator | 本 Skill 通过浏览器自动抓取互动数据，无需用户手动提供 |
| content-deep-analysis | 本 Skill 主动打开链接获取数据，且额外产出完整分镜脚本拆解 |

## 项目结构

```
content-visual-analysis/
├── SKILL.md      # Skill 主文件，包含完整工作流、模板与质量门禁
├── README.md     # 本文件
└── LICENSE       # MIT 许可证
```

## 贡献

欢迎通过 Issue 或 Pull Request 提交改进建议。如果新增平台支持或优化抽帧策略，请同时更新 `SKILL.md` 中的对应章节。

## 许可证

[MIT](./LICENSE)