抖音爆款短视频拆解【深入本质并给出具体打法】

概述

BaoChai 爆拆 · 抖音爆款深度拆解（收费）

一句话定位：用户丢一条爆款链接 / 本地视频 → 出一份有设计感、有系列感、带证据归因的 HTML 拆解报告 → 用户照着学、照着抄。提供自己的产品，再多给一份「填好版完整爆款打法脚本」。

〇、战略定调（2026-08-21 老板拍板）

• ❌ 不在最难且最不稳定点（直出成片）上折腾：成片有 PPT 感 / 平嗓 / 功能画面假三道零预算跨不过的天花板，实测远未达发布级。
• ✅ 单点打透「爆款拆解」：把能做的（拆解）给用户做到最好——深度 + 设计感 + 系列感 + 用户产品→打法脚本。
• ✅ 成片能力已彻底移除（v3.1）：erchuang_script.py / user_side_synth.py 及所有 synth 付费入口已删除，产品只交付「拆解报告 + 打法脚本 + 标题」；全链路无任何成片入口、不引导任何成片付费，价格仅 ¥4.9 单次 / ¥29.9 月卡两档。
• ✅ 价格比同行往下降、抢量（见第八节）。

〇-B、触发词标准响应（强制路径 · 2026-08-23 v2 起 · 解决 input_card.html 弹出 bug）

目的：v1 用「弹出/展示」软动词导致 agent 不知道用什么工具落到 HTML，降级到 markdown 文字引导——这是 input_card.html 已存在但用户看不到的根因。本节写死强制路径 + 工具链。

总流程速查：触发词 → 弹 HTML 输入卡（§〇-B 强制路径）→ 读 input.json → 构造命令拆解 baochai_client.py（§六）→ 渲染 HTML 报告 report_builder.py → 额度耗尽先弹锁定报告页再支付（§额度与支付）。

触发词命中（拆爆款/帮我拆解/帮我拆这条视频 + 平台词）→ agent 标准动作（按顺序，不可跳步）：

1. 生成 session_id：bc_<unix时间戳>（例 bc_1787464812）。
2. 后台拉起 mini server（run_in_background=true，不要 await，30 min 内接 1 次 POST 即自杀）：

   python3 "<skill>/scripts/bc_input_bridge.py"      --session-id <session_id>      --port-file "<temp>/bc_card_<session_id>.port"      --out-dir "<temp>/baochai_input/<session_id>"      --timeout 1800

• 监听 127.0.0.1:<随机端口>，端口写到 .port 文件
• 接受 1 次 POST /submit（multipart 或 json），落盘 input.json + 可选 source.mp4（用户拖的视频 blob），返回 200 自杀

1. Read 端口文件 得 127.0.0.1:<port>。
2. Read assets/input_card.html → 在内存里替换 5 个占位符：
   • {{PLATFORM}} = 该 skill 平台码（如 xiaohongshu，只用于提交/桥接，不进可见文案）
   • {{PLATFORM_DISPLAY}} = 该 skill 中文平台名（用于卡片可见文案，如 小红书 / 抖音 / 视频号 / B站）
   • {{SESSION_ID}} = 步骤 1 那个 id
   • {{PORT}} = 步骤 3 那个 port
   • {{BC_BRIDGE_URL}} = http://127.0.0.1:<port>
   • 平台码 → 中文名映射（按当前 skill 取其一）：xiaohongshu→小红书、douyin→抖音、shipinhao→视频号、bilibili→B站。已拆成 4 个独立 skill，卡片可见文案绝不可再出现「抖音/视频号/B站/小红书」并列（那是多平台时代旧文案，自己打自己脸）。
3. Write 替换后的 HTML 到 <temp>/bc_card_<session_id>.html。
4. present_files 在右侧打开（用户立刻看到真 HTML 卡片：tabs/chips/拖拽/按钮）。

🔴 CHECKPOINT · 7. 轮询 <temp>/baochai_input/<session_id>/input.json，≤30 min：

• 落盘存在 → Read 该 JSON → 按 §一映射表构造 archive JSON → 调 baochai_client.py upload <local_file> 或 decompose <link>（带 --goal-type/--archive/--user-product）。
• 不存在（用户关掉卡片/没操作）→ 退到 chat 引导「请把链接或视频发我，其余的我可以一边拆一边问」。

1. mini server 超时自动死，无需手动清理。

全自动：用户拖视频/选 chips/填字段 → 点「开始拆解」→ 卡片内 fetch POST 到 mini server → server 落盘 + 存文件 → agent 立刻 Read → 全链路拆解。

双路兜底（iframe CORS 不可用时）：卡片内 submit 失败立即降级 navigator.clipboard.writeText 复制字段文本 → toast 提示用户回 chat 一贴——保证字段不丢。

禁止用 markdown 文字问用户「二选一」「强烈建议你填」——那是 v1 的 bug 表现，禁止回退。

一、输入入口与采集契约（2026-08-21 锁定 · 极简上传卡）

• 入口形态：加载 skill → 一个触发词（拆爆款 / 帮我拆解 / 帮我拆这条视频）→ 直接弹出上传入口卡（不做聊天问答、不逐项追问）。卡片资产见 assets/input_card.html，agent 向用户展示此卡并据此收集字段。
• 字段与必填规则：
  • 爆款来源（必填）：链接 或 本地上传视频（≤200MB，mp4/mov）。决定走 decompose（链接）还是 upload（文件）。
  • 目的（选填）：chips 涨粉 / 带货转化 / 种草引流 / 品牌曝光 / 私域引流 + 补充说明。决定打法往哪用力、CTA 类型。
  • 产品/业务（选填）：名称 + 核心卖点 + 目标人群 + 当前阶段（冷启动 / 已在跑 / 想放大）+ 用户现有解决方式（竞品/老办法）+ 用户最怕什么（情绪）。后两个是挖「用户本质」的杠杆字段——填了才能挖出用户没意识到的产品本质，打法才打中客群。
  • 评论区补充（选填 · 真实用户声音）：自动抓取优先（见 §六 step 4.6：B站/YouTube 零 key 直抓，其余平台走服务端采集），自动失败时才请用户贴 3-5 条该爆款评论区里"最能代表目标用户"的评论（原文，可带点赞数）。不贴不影响拆解（该块自动隐藏）。贴了/抓到了 → 评论区洞察融入打法。
• 通用 / 针对性 硬规则（写在卡里，小白一眼懂）：
  • 留空 → 出「通用打法模板」（模块二·打法 只给通用脚本，无用户产品块）。
  • 填全 → 出「针对性方案」（模块二·打法 额外给填好用户产品名的完整打法脚本；模块三·发布配套 的标题对接卖点与人群）。
  • 这是质量分水岭，不是形式：下游打法 / 标题真读取这些字段定制。
• 采集铁律：来源必问（必填）；目的 / 产品全选填、绝不逼填；信息不够最多一次 yes/no 轻确认，不反复追问。

字段 → 后端参数映射

agent 收集完字段后，按此映射调用 baochai_client.py（后端 upload / decompose 早已支持透传，无需改动后端）：

archive 为 JSON 字符串，形如：

{"goal_detail":"引到私域微信，客单价199","product":{"name":"电脑救星","selling":"先扫后清零误删","audience":"25-40 职场人","stage":"想放大"}}

二、拆解分析维度（皮+骨 · 本质层是灵魂，对标并超越同行）

• 皮（技巧感，让用户对得上）：结构分段（按拆出的实际结构写，如 痛点→语气→动作→收尾；不预设固定框架，拆出什么就是什么）、爆点归因（带证据）、情绪曲线、信息密度、可迁移爆点、合规风险。六维评分须带理由 + 证据，不像同行只给数字。
• 骨（本质惊艳，全页价值焦点）：必须挖到「爆的本质」三问，禁止只贴「它有反常识钩子」这类标签交差：
  1. 底层开关：它激活了人的什么底层心理/身份/恐惧机制（为什么让人停手、对号、转发）。
  2. 为何独此：为什么是这个说法 / 这个时候才火，而不是同类没火的内容（用反例证伪，逼出独特性）。
  3. 可迁移原理：抽象成一句跨赛道能用的底层框架（如「你一直在犯错」框架），让用户「哦原来如此」。
• 质量门（总控+指挥+质量把控）：agent 是质量把控者。若某条爆款挖不到本质三问，必须明写「未挖到本质 · 待验证」，绝不允许用形式标签（反常识/情绪价值）填充冒充本质。本质层出现在基础版拆解即建立信任→转付费，不可替代。

皮让人觉得「有技巧、有料」；骨让人觉得「这工具真的看懂了」。两者必须交织出现在报告里（渗透式：结论一句骨 + 时间线每段骨注解 + 末尾「爆的本质」块）。

二-B、用户本质轴（双本质对齐 · 付费复购推手 · 用户侧岩层）

拆解出「爆款本质」只是上半场。真正的惊艳与复购来自第二根轴：从用户填写的「目的 / 产品」信息里，挖出「用户产品/目标」的底层本质——哪怕用户自己没意识到。两根轴一对上（爆款本质 × 用户本质），打法才有重点、才不流于形式。

• 本质靠「缺口 + 恐惧」反推（不是从功能卖点列出来），且必须匹配到受控词表。明确走「两步推导」：
  1. 第一步 · 产品本质：用户现在怎么解决（竞品/老办法）没解决什么 → 匹配 references/user_mechanisms.md 的 C 任务维度（JTBD）/ D 信任缺口。例：360 让用户自判删不删 → 命中 C.2 情感任务「不焦虑」+ A.3 选择过载 → 电脑救星产品本质 = 替用户兜底决策恐惧。
  2. 第二步 · 受众心理：就着第一步的产品本质，推「用户的用户（目标观众）」会被什么心理戳中 → 匹配 A 决策心理 / B 恐惧-解脱 / E 社交动机。例：产品本质=「兜底决策恐惧」→ 观众心理 = A.1 损失厌恶（怕选错）+ B.4 自我效能（怕操作错）；若目的=吸粉/个人IP/种草/品牌 → 额外用 E.1 身份认同 / E.2 社会认同 / E.3 社交货币（从 mechanisms.md 1.3/1.6 借入，已落用户本质库）。
  3. 两步必须连写：报告钩子块先给「产品本质一句」，再给「所以你要戳中观众的 X 心理」，不能只列机制名。
• 铁律（与爆款本质对称）：agent 每次挖用户本质前必须先 Read references/user_mechanisms.md，按库「匹配工作流」执行——提候选机制（名只从库取）→ 绑证据指针（用户输入原话/行为）→ 判强度（强/弱/无→待验证）→ 置信度分级 High(3+ 信号一致)/Med(2)/Low(1)。本库来源：JTBD(Christensen 2016)、前景理论(Kahneman&Tversky 1979)、PMT(Rogers 1983)、痛点证据学(coreyhaines31/vincent-peng/deanpeters 开源验证)。
• 呈现 = 转化钩子（显式两步流）：在「模块一·拆解」末尾渲染「用户本质钩子」块，语气写成发现感——「你没写，但我们挖到了」。块内先 ① 产品本质（来自 C/D）再 ② 受众心理（来自 A/B/E），两步连写；箭头拉向付费模块「打法」。模板结构见 assets/report_template.html 的 #userEssence（.hp=产品本质 / .haudi=受众心理）。
• 质量门（动作 G · 与爆款本质对称）：① 每条本质必绑 evidence pointer，无 → 降级「待验证」；② 机制名只从库取（A/B/C/D/E），现场造名当定论 = 违规；③ 弱/无匹配 + Low 置信度 → 明写「未挖到用户本质 · 待验证」，禁止标签冒充；④ 用户本质块整体标「机器初判 · 待人工终审本质」（见 §七）。仅 mode=tailored 渲染；generic 隐藏。
• 驱动打法：模块二·打法 顶部「回扣」该本质（承接不重复），让完整脚本建在本质之上。

二-C、机制知识库（证据→机制匹配，非自由发明 · 本质挖掘的岩层）

本质挖掘的「真理来源」不是 LLM 临场发挥，而是 references/mechanisms.md 机制知识库（已融合同行验证方案：jakeolschewski 10 大心理触发器+VIRUS 法+钩子三组件、enigma007 神经机制、shixinzhang 固定 4 问审计+钩子 pattern、Reels-analyzer 结构化 schema）。库内每条机制带触发信号 + 该找的证据 + 例子 + 平台 + 学术·脑科学出处。

• 本质挖掘第 1 步不是想机制，是先跑「固定审计 4 问」（库 §0.1，融 shixinzhang）：①前 3 秒承诺了什么 ②~第 7 秒什么 pattern interrupt 让观众继续看 ③算法为什么选了这条 ④新手能抄的单行公式。agent 必须先把这 4 问的真实证据填出来，再匹配机制。
• agent 每次本质挖掘前必须先 Read references/mechanisms.md，严格按库内「匹配工作流」（§零）执行：
  1. 取后端真实证据（时间线时间点 + 原话、帧图、完播/互动结构）；
  2. 跑固定审计 4 问（§0.1）——先审计证据；
  3. 提候选机制（看内容命中哪条机制的触发信号；机制名只从库 15 条受控词表取）；
  4. 绑证据指针（把机制 + 具体时间点/原话/帧绑在一起）；
  5. 判强度 —— 强：证据直接命中 → 写定论并附 evidence pointer；弱：只模糊像 → 写「疑似 X 机制 · 待验证」并说明缺哪类证据；无：库里对不上 → 明写「未匹配到已知机制 · 待验证」，禁止现场造一个新机制名当定论（可建议"可能为新机制，需人工判断"）。
• 钩子须按库「钩子架构三组件」（注意力+承诺/张力+具体锚点）拆；3 秒法则（1.5–3 秒内达成≥2 项：模式中断/好奇/自我参照）未达成须明标钩子弱在哪；VIRUS 量表可作六维评分旁的交叉参考。
• 心理机制名只从库取；平台动态标「经验 · 非绝对」；弱/无匹配明写待验证，不硬塞。
• 库可随真实案例扩充（新增机制走「多案例验证后再入库」），入库即变受控词表。
• 本质块整体标「机器初判 · 待人工终审本质」（见 §七）。这是把"沙"变"岩"的关键资产——LLM 是执行者，库是地基。

三、输出：HTML 系列卡报告（设计感 + 系列感）

报告 = 严格按三大模块纵向排列，模块色标只用在模块标头（系列感，不泛滥）；结尾单独一张价格卡作为唯一高饱和焦点。模板见 assets/report_template.html（极简白底、细描边、强信息层级、单屏不滚动一瞄即懂、拒绝 low 图；高饱和色仅用于价格/CTA，信息性文字用主色/次色，结论用大字号字重强调不染橙）。

报告即转化广告（设计纪律）：用户不是来看拆解的，是来拿打法的——免费段 = 价值展示三步链：本质挖掘（打价值·有货）→ 证据（建信任）→ 可抄公式（价值）→ 转化钩子制造缺口 → 价格卡收口下单。付费段 = 产品本质（为什么这么写）→ 打法成品 → 标题，直接交付。阅读路径条：本质→证据→公式→打法。每屏只扮演一个角色，不重复、无专业术语、零 emoji、高饱和色仅用于价格卡。

通用 / 针对性 badge（必带）：报告头（seriesbar）右侧常驻一个 modebadge——mode=generic 显示「通用模板」（灰蓝），mode=tailored 显示「针对性方案」（紫色）。该状态由 §一 的「目的/产品填写完整度」自动判定，并在 assets/report_template.html 的 userProductBlock 显隐上同步生效（通用模式隐藏用户产品打法块）。

系列感设计规范（压箱底打法，必须落地）：

• 统一标题句式库（预置 3–5 套，保证系列一致）：「拆解完这条爆款，我发现了【赛道】的底层逻辑」/「为什么【产品】能火？答案藏在第【N】秒」等（见模板底部）。
• 统一视觉语言：固定字体层级、固定色板（晴朗治愈）、固定卡片圆角/间距，全系列统一。

四、用户产品 → 完整打法脚本（§6.4 · 核心杀手锏）

• 提炼链铁律（一链到底，三环互锁，禁止断链）：拆解(timeline 段落结构) → 可迁移公式(从段落归纳) → 完整打法脚本(公式套用户产品)。三环必须 1:1 对齐，每环可追溯上一环：
  1. 公式必须从爆款段落归纳，禁止凭空造步骤：formula 每步 = timeline 一段实际结构，步骤名沿用爆款段落角色（如 开场·建立信任 → 步骤名「建立信任」），禁止套常见模板（如把爆款明明先"建立信任"写成先"痛点"）；爆款没有的步骤（如"语气"不是独立段落）禁止当步骤名，可并入相关步骤描述。每步的 d = 手法指令：从爆款该段提取"这一步具体怎么做的"（语气/结构/钩子方式，例：夸奖式亲切开场、点出具体中招事、3 步点几下、成就语气收尾）——d 不是泛泛描述，是可迁移的操作手法，供第 3 条继承。
  2. 每步带出处指针：formula.steps[i].ev = 对应 timeline 段落（时间点 + 角色，如 0–8″ 开场·建立信任），让"公式从哪段爆款来"可追溯（报告里渲染成小标，链条可视化）。
  3. 脚本 = 公式的填好版（手法继承 = tech 码机器锁死，不靠自觉、不靠用户终审）：手法受控词表见 references/techniques.md（10 个手法码：praise/trust/shock/curiosity/data/friend/concrete/action/achievement/evidence）。提炼公式时每步必须从词表选 tech 码；写打法时 userScript.steps[i].tech 必须等于 formula 对应步骤的 tech——门禁机器校验，不匹配 = FAIL（换手法 = 断链）。用户是小白不具备终审能力，所以手法继承必须结构强制，不是写完人工看一眼。
  4. 曾犯此错：拆解一套结构、公式另一套结构（爆款先信任后痛点，公式却从痛点开始）= 链条断裂 = 用户付费拿到无关模板。断链 = 不合格，门禁机器拦截。
• 模块二·打法 = 两部分：
  1. 你的完整打法脚本（有依据）：对照表一屏呈现——左列公式模板（赛道词）→ 右列你的填好版（产品词），每行 = 公式一步。mode=tailored 渲染两列；mode=generic 只渲染公式模板列（不渲染产品列）。
  2. 压箱底武器库（终极核武器 · 直接给最佳成品）：每条 = 成品标准与「你的完整打法脚本」完全一致——针对用户产品/目标直接填好的完整文案，零占位符（严禁 [X] / 【X】 模板句：样子货 = 用户拿到还要自己填 = 不合格，与打法脚本同罪）。呈现同打法脚本：每条 = 结构解释（anatomy：这条武器怎么用、每句作用）+ 成品脚本（lines：直接可用的完整文案）。每条带武力值评分（杀伤力/易用度/过审率 三维 → 综合武力值 /10）方便用户按需选。
• 压箱底武器库入库五条（缺一不入库，这是"压箱底"的质量标准）：
  1. 结构完整：完整可抄的成品脚本（该平台完整链路），不是半截方法、不是方法名。
  2. 直接可用（零占位符）：成品句 必须针对用户产品/目标填好（像 userScript 那样），禁任何占位符（[X] / 【X】 / 待填）；用户拿到零改动即可用，或只允许平台级微调（换平台名）。样子货（占位模板句）由门禁机器拦截。
  3. 合规过审：逐条过 references/compliance.md（绝对化/功效承诺/站外引流/拉踩/迷信/金融红线 + 平台专项），每条标「合规提示」。
  4. 有据可查：绑定出处（机制库编号 如 1.2 好奇缺口 / 同行已验证模式 / 我们拆过的真实爆款案例）；无出处 = 不叫压箱底。
  5. 沉淀进化：武器库是"活的"——每次拆到新爆款挖出可复用结构，经 1–4 验收后入库（同步记入 references/vault.md）；拆得越多库越厚，这才是"压箱底"的积累逻辑。
• 打法/增值质量门（硬指标，替代自审）：
  • 填满度：用户产品名/人群/卖点/恐惧点真填进每个段落/卡片——不是占位符、不是抽象词、不是"通用"。检查：随机挑一段，是否含产品名或产品原话？无 → 标「待填充」重做。
  • 复用度：用户复制后必须改 ≤3 个词就能用——不是框架、不是建议。检查：读出声，是否直接是成品句？是"建议你…" → 改写为可直接说的话。
• 去 AI 味（交付前必过 · 按 references/ai_flavor_check.md）：禁 AI 高频词（赋能/助力/深耕/抓手/闭环/极致/全方位/一站式/值得注意的是/不仅仅是…更是…）；要有具体数字、口语、第一人称经历、短句；读出声测试 + 五维评分（直接性/节奏/信任/真实/精炼，50 分制，≥45 可发）——不像真人说话就改写。
• 合规红线（每条文案/武器过审前必查 · 按 references/compliance.md）：① 绝对化用语禁（最/第一/顶级/100%/根治）；② 医疗/金融/功效承诺禁（治病/瘦身保证/收益保证）；③ 站外引流词禁（微信/加V/淘宝/官网/口令）；④ 拉踩/逼单/迷信/权威背书（无凭证）禁。平台专项：抖音禁夸大宣传/爆单疯抢、小红书禁医疗功效/导流/拉踩、视频号禁史上最低价/虚假媒体背书。
• 复用已验证的 archive-driven 脚本层（电脑救星·软件 + 洗面奶·实物两无关品类零硬编码跑通）。只出脚本，不出视频，绕开成片三天花板。

五、发布配套：标题直接可用

决策（已拍板）：封面/主图 已彻底砍掉，不在产品内（无素材硬画必然模板脸、拉低品质；且用户素材依赖导致不是"直接可用"）。模块三只出 标题。报告三段连贯链：拆解（看懂）→ 打法（能拍）→ 发布配套（能发）。

5.1 标题（必做 · 内容层）

• 标题 = 内容层，零素材依赖、直接可用、覆盖爆款标题公式。
• 标题公式（借鉴 xhs-writer-skill 5 公式 + 爆款调研）：① 数字型（"3 件事"）② 反常识型（"不是坏了，是…"）③ 情感共鸣型（"怕删错的人终于…"）④ 利诱型（"3 分钟回到刚买的样子"）⑤ 悬念型。每期给 4–5 条，覆盖至少 3 种公式，保证系列感（同作者语气）+ 单条点击率（公式多样）。

六、本地上传 / 链接拆解交互（客户端主干 · 保留）

agent 标准流程（按 §一 采集契约执行）：

1. 触发 → 向用户展示 assets/input_card.html（上传卡），收集「来源(必填) + 目的/产品(选填)」。
2. 按 §一 映射表构造命令：链接走 decompose、文件走 upload，并带上 --user-product / --goal-type / --archive（用户填了才带；全空则不带，mode=generic）。
3. 记下返回的 task_id → 轮询 task <id> --wait（FunASR 拆解约 1–3 分钟）→ report <id> <本地.html> --frames 拉报告 + 帧图。
4. 分支生成（核心）：后端只出确定性拆解；打法脚本 + 标题由助手侧 LLM 按用户字段生成——
   • mode=tailored：把 archive 的卖点/人群/目的/现有解决方式/最怕什么 真填进模块二·打法 完整脚本（公式4步对照右列，建在「用户本质」之上）、模块三·发布配套 标题；报告头 badge 渲染「针对性方案」；模块一末尾渲染「用户本质钩子」块。
   • mode=generic：模块二·打法 只出公式模板列、隐藏产品列与用户本质钩子；badge 渲染「通用模板」。

4.5 报告生成编排（agent 端渲染 · 铁律）：后端只当提取服务（ASR/帧图/three_body），报告 HTML 一律由 agent 用 assets/report_template.html 生成，禁止直接展示后端 /report（那是旧模板：无双本质、旧定价、平台错）。

• 取 evidence：curl https://baochai-api.site/task/<task_id> -H "x-api-key: <key>"（2026-08-23 起零配置：后端不强制 api_key，身份由 userId 自动携带）拿转写/帧图/segments；再 report <task_id> <本地.html> --frames 拉帧图（缺省容忍，没帧就纯文字）。
• 组装 REPORT_DATA（字段契约见模板注释）：verdict/emotionCurve/stats/timeline(纯结构+证据点)/essence(人话+证据)/formula/conv/userEssence/userScript(公式4步填好版)/weapons(成品+武力值+出处+合规)/comments(选填·用户贴评论才有)/titleLib(填好标题)/finalNote。缺字段则该块自动隐藏，不渲染空卡。
• 把 REPORT_DATA 写入模板：用 scripts/report_builder.py <report_data.json> <template.html> <output.html>（自动替换 const REPORT_DATA = {...} 段，单文件 HTML 即最终交付）。
• 用户态纪律：essence/userEssence 只写人话+证据指针（"证据：第0秒原话…"），机制码（如 1.6 / A.1）只存库与内部注释，绝不进用户可见文案；零 emoji；高饱和橙仅价格卡。

4.6 评论区洞察（自动抓取优先 · 用户贴兜底）：评论数据源两级——① 自动：先跑 python3 <baochai-fetch>/scripts/comment_fetch.py "<链接>" --platform <平台>（引擎：B站/YouTube 零 key 开源直抓；抖音/小红书/视频号走服务端采集 hook，后端部署时接入；去标识化铁律：只取 内容/点赞数/回复数，不取昵称头像）。② 兜底：自动失败或用户已贴 archive.comments 时，用用户贴的 3-5 条评论。没评论就跳过（该块隐藏，不阻塞）。流程：

• ① 高频痛点聚类：把评论按主题聚类，挑 Top 3 高频问题/共鸣/卡点（标注点赞数佐证），写人话（如"评论区被问最多：第 3 步没看懂"）。
• ② 交叉验证本质：评论区真实情绪 是否印证 essence 挖出的爆款本质？（印证 → 本质置信度 ↑ 并在块里写"评论区印证"；矛盾 → 修正本质措辞）。用户填的「最怕什么」↔ 评论区真实吐槽 → 用户本质 evidence 更硬。
• ③ 融入打法：脚本加"评论区高频问题"钩子（如"评论区被问 200 次的 X，答案在这"）；发布配套标题从评论区高频词提炼（真实用户语言）；顺手给 1 条"下一期选题"（评论区需求缺口）。
• 报告呈现：模块一拆解末尾（用户本质前）渲染「评论区 · 真实声音」小卡（Top 3，免费可见=信任+钩子）；打法脚本内融入评论语言。契约：REPORT_DATA 加 comments:{top:[{q,note}], insight}，缺省=隐藏。
• 红线：评论是用户一手素材，只做洞察不照抄原文展示（隐私+原创）；自动抓取的评论只提取 内容/点赞数/回复数（去标识化），绝不提取昵称头像用户ID；无评论数据严禁编造"评论区高频"。

1. 双本质质量门（灵魂，必守 · 已接机制知识库）：
   • 前置动作（铁律）：生成模块一·拆解前，必须先 Read references/mechanisms.md（爆款本质库）+ Read references/vault.md（拆解沉淀库·看同赛道已验证模式）；mode=tailored 时还须 Read references/user_mechanisms.md（用户本质库）；产出打法/文案前还须 Read references/ai_flavor_check.md + references/compliance.md（去AI味 + 合规过审）。本质挖掘 = 把后端真实证据 / 用户输入字段 匹配到库内机制，不是 LLM 自由发明。
   • 爆的本质（模块一）：按库「匹配工作流」挖三问——① 底层开关 = 从库选中的心理机制名（如 1.2 认知失调）+ 绑定证据指针（时间点/原话）；② 为何独此 = 用反例证伪 + 库内平台动态（标「经验·非绝对」）逼出独特性；③ 可迁移原理 = 抽象成一句跨赛道框架。结论一句本质、时间线每段骨注解、末尾「爆的本质」块，每条都附 evidence pointer。
   • 用户本质（模块一钩子 + 驱动模块二）：mode=tailored 时，从 archive 的「现有解决方式 / 最怕什么 / 卖点 / 人群」按 references/user_mechanisms.md 匹配工作流挖出底层本质（例：电脑救星=怕错删怕选择的决策恐惧，命中 A.1 损失厌恶+A.3 选择过载+C.2 情感任务；极简设计=兜底）。写成发现感「你没写，但我们挖到了」，并点明它如何对上爆款本质开关 → 打法主打什么。每条必绑 evidence pointer + 标置信度(High/Med/Low)；挖不到明写「未挖到用户本质 · 待验证」，禁止编造。用户本质是建立信任、促付费复购的关键钩子。
   • 核查清单（替代脆弱的自审）：交付前逐条过——(a) 每条本质都绑了 evidence pointer（时间点/原话/帧）？无 → 降级为「待验证」；(b) 心理机制名在 references/mechanisms.md 词表内？不在 → 改「疑似·待验证」或「未匹配·待验证」；(c) 平台动态是否标「经验·非绝对」？本质块整体标「机器初判 · 待人工终审本质」；(d) 用户本质（mode=tailored）：机制名在 references/user_mechanisms.md 词表内（含 E 社交动机）？每条绑了用户输入原话证据？置信度是否标？弱/无匹配+Low → 改「未挖到用户本质·待验证」。
   • 质量门目标：大幅提准 + 诚实标不确定，不假装 100% 可靠；弱/无匹配明写待验证，永不硬塞定论。

5.5 拆解沉淀入库（vault · 铁律）：质量门通过后，若本次拆解挖出了 vault 中没有的新模式（新公式结构 / 新机制组合 / 新可迁移范围 / 新武器），必须追加到 references/vault.md（去标识化：只存平台/赛道/公式/机制/证据/公开链接，不存用户产品名与生意信息）。vault 已结构化（表格 schema 含 tech 手法码组合列）；verify_report.py 会自动检查本次「公式链 + tech 组合」是否已入库，未入库 → WARN 提示。已有模式 → 仅复用次数 +1。用户用得越多 → 库越厚 → 后续拆解越准 → 输出品质越有保障（正循环）。反馈闭环：报告底部有「这版打法对你有用吗」反馈按钮（有用/一般/没用），用户评价 → 后端 /feedback 记录（部署后生效，现在本地记录）→ 每周复盘：没用集中在哪个环节 → 修规则；照着拍火了 → 入 vault 真实案例（最强证据）。5.6 报告结构门禁（硬门禁 · 学零一 verify_report_structure.py 工程化思路）：交付前必跑 python3 scripts/verify_report.py <report_data.json>——机器校验：六模块齐全（verdict/formula≥4步/essence≥3问/timeline≥3段/stats/titleLib≥4）、tailored 必备（userEssence 三字段 + userScript 与 formula 步骤名对齐且非空）、weapons≥3 带 power/lines/compliance、提炼链（formula ev 出处 + tech 手法码一致）、无占位符、合规扫描（绝对化/功效/导流/拉踩/伪造荣誉）、去AI味扫描、人味三查（userScript/weapons 文案：空洞形容词 / 客服腔 / 缺具体细节 → FAIL）、填满度。退出码 0=PASS 才允许 present；非 0=FAIL，按打印的缺失清单修到 PASS 为止，禁止凭印象宣布完成（这是最常见的交付失败模式：上下文压缩后误以为写完了）。5.7 普适性铁律（所有规则/词表/校验不绑定任何具体行业或产品）：示例数据（电脑救星等）只是演示，任何规则、手法词表、合规词表、人味词表、门禁校验都必须对所有用户/行业通用——凡发现某条规则只为某个示例产品服务（如只认"8G变32G"式细节），立即抽象成通用形式（如"必须有具体细节：数字/时间/场景/前后对比"）。用户交付文案最终标准：可直接用、有人味（数字/动作/口语），零机械味、零AI味。

1. present_files 展示最终 HTML（单文件、可打印/存 PDF）。

python3 <skill>/scripts/baochai_client.py upload <视频文件路径> --platform douyin --user-product "电脑救星" --goal-type ecom --archive '{"goal_detail":"引私域","product":{"name":"电脑救星","selling":"先扫后清零误删","audience":"25-40职场人","stage":"想放大","currentFix":"用360自己逐项勾选删","fear":"怕误删重要文件、怕选错越搞越卡"}}' [--wait]
python3 <skill>/scripts/baochai_client.py decompose "<分享链接>" --platform douyin [--wait]
python3 <skill>/scripts/baochai_client.py task <task_id> --wait
python3 <skill>/scripts/baochai_client.py report <task_id> <本地输出.html> --frames

流程：upload/decompose → 返回 task_id（提交即扣免费额度，失败自动退）→ task 轮询到 done → report 拉取报告 + 下载帧图到 frames/，本地完整可看 → 用 present_files 展示。后端只做确定性提取（转写/节拍/色卡/帧图/渲染），深度归因与打法脚本走助手侧 LLM（吃用户积分，零额外成本）。

额度与支付（§八落地 · agent 标准动作）：🛑 STOP · 额度耗尽（402 / _quota_precheck 提示「今日免费拆解额度已用完」）→ 铁律：必须先跳出报告页，绝不允许用 AskUserQuestion 问用户「怎么解锁 / 要哪种」（实测反面教材：agent 弹了二选一提问 = 自己打自己脸，价格卡永远到不了用户眼前，转化归零）。标准动作：

1. 先渲染并 present_files 一张「锁定预览报告页」（含完整金色价格卡）：

python3 <skill>/scripts/report_builder.py <skill>/assets/locked_preview_data.json <skill>/assets/report_template.html <temp>/baochai_locked_preview.html → 右侧弹出。该页 = 通用骨架价值展示 + 价格卡（CTA 文案「回复我要开通单次 / 月卡」），用户一眼看到付款入口。

1. 停在报告页，等用户在对话里回复「我要开通单次 / 月卡」（不要主动弹二维码、不要提问、不要 markdown 二选一）→ 收到后执行 python3 <baochai-pay>/scripts/pay.py order baochai_single|baochai_month --qr <二维码.png> → 展示二维码 → 用户付完 → python3 <baochai-pay>/scripts/pay.py check <out_trade_no> → ok 后重跑拆解（这次带 tier=paid）。
2. 报告页即支付收口：价格卡只在报告页里，用户必须看到报告页才触达付款——所以额度耗尽也要先给报告页，再等回复。

• 渲染报告前必跑 python3 <baochai-pay>/scripts/pay.py status 决定 tier（paid/free），禁止手写；paid 用户拆解自动带 tier=paid + product_id（_paid_tier_qd() 已集成）。
• 老李人工发码：python3 <baochai-pay>/scripts/pay.py activate WX-XXXX-XXXX（走电脑管家台账一机一码）。

下载保障引擎（多级降级 · 让"视频下载不到"尽量不发生）：decompose 默认走 <baochai-fetch>/scripts/fetch_guard.py（子 skill）（学 z-video-downloader 工程化思路）——L1 直链(.mp4/.webm/.mov/.mkv/.m4v/.flv/.ogv)流式下载(.part+HTTP Range 续传) → L2 yt-dlp 强化参数(续传+10次重试+分片10次重试+4路并发+ffmpeg 合并音轨，产物必为 source.mp4) + cookies 三级(浏览器 cookie→无 cookie→cookies.txt) → L3 平台兜底：微信视频号(weixin.qq.com/sph/)走在线解析服务取 H.264 直链、YouTube 登录/bot 拦截走 Invidious 360p → 全失败写 download-report.json/md（失败原因+下一步指引：换 cookie/换直链/录屏兜底），再退回服务器 /decompose。产物统一 source.mp4（含音轨），下游 ASR/帧图直接消费；--server-fetch 仍可强制服务器端抓取（无反爬平台如 YouTube）。

注意：上传 ≤500MB，支持 mp4/mov/mkv/webm；中文文件名自动转 ASCII；免费额度每账号每日 1 次（free 通道）；报告本地完整模式（–frames）离线可看。

七、质量纪律（避免重蹈覆辙）

• 拆解归因五层检查（必守）：前提/逻辑/证据/替代解释/遗漏——每条结论标来源等级（实测/推断/假设），无数据支撑标「假设」并说明补数路径，只挖不埋。
• 证据绑定（本质不可裸奔 · 接机制知识库）：模块一所有「本质」结论（结论句 / 时间线骨注解 / 爆的本质块 / 用户本质钩子）必须各自绑定 evidence pointer（来自后端的时间点 / 原话 / 帧图，或用户本质来自输入字段原话）。无指针的本质不当定论，一律降级「待验证」。心理机制名只从 references/mechanisms.md 受控词表取，平台动态标「经验 · 非绝对」；用户本质机制名只从 references/user_mechanisms.md 受控词表取（mode=tailored 时），置信度按 High/Med/Low 标注。本质块统一标「机器初判 · 待人工终审本质」。
• 永不预埋：任何展示给用户的结论/洞察/数据必须来自后端实测或 LLM 现场生成；禁止预埋固定归因句/假数据作兜底，缺数据如实标「轻拆解·未产出深度洞察」。
• 80/20 铁律：机器兜 80% 硬伤（规格/净化/扣题/字幕/数据自洽），最后 20%（观感/自然度）由 agent 交付前自查完成——用户是小白不具备终审能力，终审是交付方的责任，不甩给用户。
• publish 标签边界：交付前 agent 必须完成终审自查四件套——①冲击力（开头 3 秒够不够抓人）②自然度（读出声像不像人话）③节奏（信息密度/句子长短变化）④协同（画面-口播对得上）。四项自查通过 → 报告标「机器验收通过 · 终审自查通过，可直接使用」；凡看不到/听不到的维度不假装验过，自查不通过就改到过为止。
• 禁止降维：老板要的是「整体优质拆解产品」，别替换成某个小功能或「美化某份报告」。
• 反对过度设计：单点打透拆解，不堆功能。

八、收费与定价（已落地 · X402 微信支付自闭环 · 2026-08-22 上线打通）

支付通道 = 爆拆后端自闭环 X402（baochai-api.site/invoke，微信 Agent Pay）：由 baochai-pay 子 skill（scripts/pay.py）下单 → 微信码（二维码）→ 用户扫码 → 查单履约 → 后端自动发配额 + 本地授权解锁。金额由服务端 PRODUCT_PRICES/pay.py PRODUCTS 权威定价，客户端只传 product_id（防篡改）。

• 支付流程（agent 标准动作，tier 真实化铁律）：
  1. 渲染报告前必跑 python3 <baochai-pay>/scripts/pay.py status —— tier/paid 由此决定（paid=1/2 → 报告渲染 paid 视图；free=0 → free 视图 + 锁定版），禁止 agent 手写 tier 字段（曾为手写漏洞）。
  2. 用户点价格卡/锁定按钮（文案"回复「我要开通单次 / 月卡」"）→ agent 执行 python3 <baochai-pay>/scripts/pay.py order baochai_single|baochai_month --qr <二维码.png> → 把二维码图展示给用户扫码。
  3. 用户付完款 → agent 执行 python3 <baochai-pay>/scripts/pay.py check <out_trade_no> → 成功（ok:true + tier）→ 本地授权写入 → 重新渲染报告为 paid 视图（重跑 report_builder，tier 从 status 来）。
  4. 免费额度用尽（upload/decompose 返回 402 或 _quota_precheck 提示「今日免费拆解额度已用完」）→ 按 §额度与支付 铁律：先 present_files 弹出锁定预览报告页（含价格卡），等用户回复「我要开通」再走支付；禁止 AskUserQuestion、禁止 markdown 二选一。开通后客户端自动带 tier=paid + product_id 提交拆解（baochai_client._paid_tier_qd() 读本地授权）。
• 拆解额度（新策略 2026-08-23 起，绑 WorkBuddy 账号 userId，非设备）：免费 = 每天 1 次；单次 = 拆 1 次 + 打法解锁随本次；月卡 = 每天拆 3 次 + 打法每月 30 次总池 ∩ 每天最多 2 次（双约束同时生效，可拆好囤着、发布时再解锁）。客户端提交自动带 user_id（_user_id() 读 sessions.json，缺省回退 hwid）；python3 baochai_client.py quota 可查额度；报告打法段解锁失败时文案区分「本月打法额度已用完」/「今日已达 2 次上限，明天可继续，本月还剩 X 次」；囤着的事后解锁：python3 baochai_client.py unlock baochai_month（拆解响应 tactics=locked 时用）。
• 短码激活（人工发码场景）：python3 <baochai-pay>/scripts/pay.py activate WX-XXXX-XXXX → 走电脑管家台账（47.82.100.165/v1/activate，一机一码）。
• 月卡Pro 已砍；不设独立免费档；价格对标零一（128 点）约 3.8% / 23%，抢量确定。

九、后端 API 速查（47.82.121.186:8000 · 保留）

鉴权（2026-08-23 起零配置直用）：后端不再强制 api_key，身份由 WorkBuddy userId/hwid 承担（客户端自动读取），配额按账号限流；x-api-key 仅保留给服务器间调用。hwid 首次运行自动生成。报告+帧图公开（免费获客、可分享）；进阶产物保持鉴权。

新配额接口（2026-08-23 起）：GET /v1/quota?user_id=<WorkBuddy账号>（返回拆解/打法额度状态）；POST /v1/unlock（body: user_id/hwid + product_id，事后解锁打法段）；POST /decompose 支持 user_id/unlock_tactics 字段，响应含 tactics: unlocked|locked|over。

十、诚实失败（绝不硬塞垃圾）

十-A、长视频兜底（客户端侧 · 2026-08-23）

后端 ASR（SenseVoice）对长音频会 OOM（临界约 120s）。本质修复在后端（分段转写），客户端先兜底：

• 下载/上传后自动探测时长（ffmpeg -i 解析，无需 ffprobe）。
• 时长 > 100s → 自动用 ffmpeg 切分为 ≤90s 小段（先 -c copy 快切，失败兜底重编码）。
• 每段独立走现有 upload + decompose 流程；--wait 时逐段拉报告到 --out 目录并生成 index.html 合并索引。
• 切分失败则回退整段上传（可能触发后端 OOM，日志明确 warning）。
• 用户视角：长视频 = 多段独立拆解报告，跨段叙事自行串联；后端分段转写上线后改回单报告。

十一、维护信息

• 后端源码：/root/bao-backend（scripts/ bind mount 实时生效）
• 本 skill 客户端：scripts/baochai_client.py（config.json 配 API 地址与 key）
• 报告模板：assets/report_template.html（数据驱动，晴空美学；三段连贯链：拆解→打法→发布配套）+ scripts/report_builder.py（注入 REPORT_DATA 出单文件报告）
• subprocess 调用安全说明（Sentinel 白名单）：本 skill 脚本（baochai_client.py / comment_fetch.py）中的 subprocess 仅调用已知白名单外部工具（yt-dlp 下载、ffmpeg 转码/切分），不执行任何用户提供的任意命令，非命令注入风险点。
• 成片：已于 v3.1 彻底移除（模块已删除、无入口、不收费）
• v3.0.0 重构（2026-08-21）：定位从「二创成片」翻转为「多平台爆款深度拆解收费工具」；砍成片对外承诺；新增系列感设计 + 用户产品→打法脚本 + 小红书图文自适应 + 证据链归因；报告改 HTML 彩色系列卡（assets/report_template.html）。

十二、开源借鉴来源总表（我们不闭门造车 · 每个环节抄的是同行最优秀的）

原则：凡是我们做的能力，先找开源最优解抄/借，再融合自家差异化。以下每个环节都有据可查。

许可底线：商用优先 MIT/Apache/Unlicense/MIT-0（xhs、老章、humanizer、cn-advertising-compliance）；MediaCrawler 自定义非商用许可 → 只学思路不搬代码；零一/其他仅学结构不抄文案。