huangchihhungleo claude-real-video / crv Pro — 幫 Leo 看影片
Leo 本機裝的是 Pro 版 0.5.0（~/Projects/crv-pro/.venv/bin/crv-pro，PATH 有的環境直接 crv-pro）。
什麼時候用
Leo 給影片（網址或檔案路徑）問內容、要摘要、拆對標 reel、問「他怎麼講/怎麼拍/觀眾為什麼買單」時。
指令怎麼選（0.5.0）
| Leo 的話聽起來像 | 指令 |
|---|---|
| 「這在講什麼」「幫我摘要」「他說的是真的嗎」 | crv-pro "<src>" -o out --mode watch |
| 「怎麼做的」「拆解」「為什麼會紅」「能學嗎」 | crv-pro "<src>" -o out --mode creator |
| 「完整分析」或意圖不明 | crv-pro "<src>" -o out --mode full |
Leo 有具體問題就加 --why "<他的原話>"。
--senses= 五感全開：聲音事件、語氣曲線、情緒、手勢/表情、畫面標籤（首次跑下載模型 ~2.7GB，之後 86 秒影片約 40 秒）- 只要單一感官：
--prosody/--audio-events/--emotion/--gesture/--scene-labels --lens content|creator|both（預設 both）決定 MANIFEST 教讀的 AI 往哪個方向分析- 長影片加
--max-frames 60；無語音影片--no-transcribe - IG/TikTok 這類要登入的平台：先把 cookie JSON 轉 Netscape 格式再走
--cookies（2026-07-05 實測可直接抓 IG reel，這才是正路）：
這條也失敗才退 [[reference_ig_post_full_read]] 的 IG 內部 API 手動下載python3 -c "import json; ck=json.load(open('/Users/leo/Projects/auto-post/browse-cookies/kanisleo328-threads.json')); cs=ck if isinstance(ck,list) else ck['cookies']; print('# Netscape HTTP Cookie File'); [print('\t'.join([c['domain'],'TRUE' if c['domain'].startswith('.') else 'FALSE',c.get('path','/'),'TRUE',str(int(c.get('expirationDate',2e9))),c['name'],c['value']])) for c in cs if 'instagram' in c.get('domain','')]" > /tmp/ig-cookies.txt crv-pro "<reel url>" --cookies /tmp/ig-cookies.txt --mode full
讀輸出的順序
MANIFEST.txt— 開頭有 lens 指令區塊照著做；含幀清單、motion 區塊、perception timeline（聲音/語氣/情緒/手勢/畫面事件，各帶秒數與信心分數）、逐字稿grids/九宮格連續幀；要看細節才開frames/*.jpg（讀前縮 1500px 內）perception.json— 完整感知資料（被門檻藏掉的低信心事件在這）
⚠️ 鐵則（2026-07-05 Leo QA 定的）
逐字稿必須從頭讀到尾才准出報告（2026-07-16 Leo 抓到抽樣讀導致講錯出處＋漏掉全片最有哏的三個細節）：transcript.txt 全文讀完再寫內容拆解，抽樣只能用來對秒數，不能替代理解
感知標籤是線索不是定論：引用前對照幀和逐字稿交叉驗證（MANIFEST 開頭也這樣教）；情緒模型會把「正常有力的語氣」誤讀成 angry——非中性情緒信心 <0.75 已被藏，露出的也要驗
拆對標/做復刻前必看 motion 節奏表（cuts/min、中位鏡頭長、運鏡分佈），別憑感覺（詳 [[reference_reel_clone_pipeline]]）
回答引用具體秒數和數據，不籠統
備註
- 全程本機跑，工具不上傳任何東西；
--kb <目錄>存進知識庫 - 暫存的下載影片/抽幀讀完要清（
/tmp下的）