# Wx Video Breakdown To Script

> 给微信视频号/抖音/小红书短视频赛道做"对标账号拉片 → 共性公式 → 批量生成可执行脚本 → 导出带图 Word"的完整工作流。当用户提到对标账号、拉片、视频脚本批量生产、综评/升学规划短视频、口播视频复刻、视频骨架拆解，或者想把对标账号的内容打法复制到自己账号上时，立即触发这个 skill。不要等用户明确说"用 skill"才用——只要看到他们在做短视频内容矩阵生产、参考别家账号做选题、或者要给拍摄/剪辑团队派工，就该用。

- Skill: `xiaopang-yhq/wx-video-breakdown-to-script` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add xiaopang-yhq/wx-video-breakdown-to-script`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/xiaopang-yhq/wx-video-breakdown-to-script/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Docs & Writing
- Author: xiaopang-yhq (https://skillmd.com/u/xiaopang-yhq)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/xiaopang-yhq/wx-video-breakdown-to-script

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# 微信视频号对标拉片 → 脚本批量生成

## 这个 skill 帮你做什么

把"看到一个做得好的对标账号 → 拉片分析 → 提炼内容公式 → 批量复刻"这条工作流自动化。

输入：用户下载的对标视频（mp4 文件夹）+ 用户的账号定位
输出：
1. **拉片报告**（duibiao_breakdown.md）—— 选题盘 + 样本逐条拆解 + 横向对比 + 共性公式
2. **分镜模板**（script_template.md）—— 4 套骨架的空白模板
3. **选题库**（topics.csv）—— N 个开盘选题
4. **批量脚本**（scripts_batch/*.md）—— 每条片含拍摄准备 / 发布文案 / 分镜表 / 后期自检
5. **带图 Word 合集**（.docx）—— 给团队的可执行手册

## 完整工作流（5 步）

每一步都要先看，再决定要不要做下一步。**不要默认全跑完**——用户可能只想拉片，不想生成脚本。

### Step 1 · 准备视频素材

用户需要先下载对标视频到一个目录。如果用户问怎么下载微信视频号视频，读 `references/wechat_download_setup.md` 给指引。

视频典型存放位置：`~/Downloads/对标账号/*.mp4`

### Step 2 · 拉片（结构化拆解对标视频）

参考 `references/breakdown_method.md` 的拉片维度（钩子层/结构层/收尾层/视听语言/选题套路）。

**操作**：
1. `ls` 视频目录 → 让用户/你判断挑哪 3-5 条做精拉（一类一条交叉对比）
2. 用 `scripts/extract_frames.py` 批量抽关键帧
3. 用 Read 工具看抽出的帧图，逐镜还原（**字幕通常和口播一致，能 80% 还原**）
4. 输出一份 `duibiao_breakdown.md` 报告：账号选题盘归类 / 样本拆解 / 横向对比表 / 共性公式

抽帧策略（已硬编码在 `extract_frames.py`）：前 3 秒每秒 1 帧（钩子层细看）+ 中段每 3 秒 1 帧 + 最后 5 秒每秒 1 帧 + 自动缩到 1/2 尺寸（jpg 75% 质量）便于 Read。

### Step 3 · 提炼公式 → 写分镜模板

基于 Step 2 的横向对比，把"共性公式"写成 `script_template.md`，参考 `references/skeleton_taxonomy.md` 里的 4 套骨架（A 干货拆解 / B 学员采访 / C 探校 / D 深聊大盘）。

**关键产出**：
- 4 套骨架的空白分镜模板
- 选题矩阵（院校 × 主题 × 角度 × 骨架）
- 选题库 `topics.csv`（一行一个选题）

参考 `templates/topics.csv` 和 `templates/script_template.md` 的格式。

### Step 4 · 批量生成脚本

每条脚本一个 .md 文件，放在 `scripts_batch_YYYYMMDD/` 目录。

**脚本必含 6 个模块**（参考 `references/script_format_spec.md`）：
1. 一句话定位
2. 📱 发布文案 ×3 平台（视频号/抖音 + 小红书 + 公众号导流）
3. 🎬 拍摄准备清单（场地/服装/道具/B-roll/拍摄时长）
4. 🎤 完整逐字稿（每段标时长，飞学长能直接背）
5. 🎞️ 分镜表（时间/画面/口播/字幕色规）
6. ✅ 后期自检清单 + 🏷️ 发布标签

**字幕色规铁律**（写进每条脚本）：数字必黄 `#E89B1A` / 结论必红 `#C00000` / 旁白必白 `#FFFFFF` / 品牌红框 `#D33A2C`。

### Step 5 · 导出带图 Word（可选，但推荐）

如果用户想给拍摄/剪辑团队一份"打开就能用"的文档，用 `scripts/build_word.js` 模板生成带图 Word。

**步骤**：
1. 复制 `scripts/build_word.js` 到工作目录
2. 替换 `IMG_DIR` 指向抽出的关键帧目录
3. 在 JS 文件底部填入每条脚本的数据（title、tagline、shootPrep、vo、storyboard、publish、afterCheck、tags）
4. `NODE_PATH=~/.npm-global/lib/node_modules node build_word.js`
5. 用 docx skill 的 validate.py 校验

输出的 Word 包含：封面 + 系列总览 + 字幕样式参考（图）+ 场地实拍参考（图）+ N 条脚本详情。

## 触发判断（这个 skill 什么时候用）

✅ **应该触发**：
- "帮我拉片这个账号的视频"
- "我要做综评/升学规划短视频，参考升途教育的打法"
- "把我下载的这些视频拆开，告诉我怎么照葫芦画瓢"
- "我们对标 XXX 账号，要批量生产脚本"
- "帮我把对标账号的内容公式提炼出来"
- "给拍摄团队一份带图的拍摄手册"
- 用户已经在做这个工作流的某一步（继续往下推进）

❌ **不应触发**：
- 用户要拍真正原创的、没有对标的内容
- 单纯问"怎么写文案"（这个 skill 是基于拉片复刻，不是从零创作）
- 长视频脚本（>3 分钟）—— 这个 skill 是给口播短视频赛道的

## 常见错误避免

1. **不要凭空写数字** —— 政策类内容（如某校招生人数、降分幅度）必须问用户官方数据，**不要猜**。在脚本里留"[待校对]"占位符，并提醒用户去对官方简章。
2. **B 骨架采访片必须单机位一镜到底** —— 这是该类视频的核心规则，不要写多机位切换。
3. **不要写超过 9 个标签**的固定标签包 —— 视频号/抖音末尾固定挂 9 个，多了反而被压。
4. **字幕色规不可妥协** —— 黄色=数字、红色=结论、白色=旁白，不要混。
5. **生成脚本前确认骨架对应** —— 看 `references/skeleton_taxonomy.md` 的对应表，别拿采访片套干货骨架。

## 文件组织建议（产出结构）

建议输出到一个统一目录，例如 `~/Documents/我的账号/短视频/`：

```
短视频/
├── 01_拉片报告/
│   ├── duibiao_breakdown.md
│   └── 拉片关键帧/（抽出的 jpg）
├── 02_拍摄剪辑指南.docx     ← 这是另一份"赛道总指南"
├── 03_分镜模板.md            ← 4 骨架空白模板
├── 04_选题库.csv             ← N 个开盘选题
└── 05_脚本批次_YYYYMMDD/    ← 本批次脚本
    ├── 01_xxx.md
    ├── ...
    └── 系列合集.docx        ← 给团队的带图 Word
```

## 参考资源

读以下文件获取细节：
- `references/wechat_download_setup.md` —— Mac 下载视频号视频的工具和操作步骤
- `references/breakdown_method.md` —— 拉片的 5 大维度 + 抽帧策略
- `references/skeleton_taxonomy.md` —— 4 套骨架的定义 + 字幕色规 + 选题对应表
- `references/script_format_spec.md` —— 每条脚本的 6 模块规范

## 脚本工具

- `scripts/extract_frames.py` —— 批量抽视频关键帧（cv2，无需 ffmpeg）
- `scripts/build_word.js` —— Word 生成器模板（docx-js，需 `npm i -g docx`）

## 模板

- `templates/topics.csv` —— 选题库表头 + 示例
- `templates/script_template.md` —— 单条脚本骨架（6 模块占位符）