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Viral post distiller

Skill lichenyan0901-lgtm/viral-post-distiller

拆解抖音爆款作品,提炼"爆款基因",并基于基因为新主题生成同款笔记。给一条抖音链接,自动通过 TikHub API 抓取数据,从封面标题、内容结构、情绪需求、爆款基因四个维度做严谨拆解;用户给出新主题后,skill 直接产出 5 个标题备选 + 完整正文 + 话题标签 + 封面建议。当用户提供抖音链接、提到"拆爆款""分析这条""为什么这条火了""帮我拆解""挖一下博主信念""我也想写一条同款",或想理解某条作品成功原因 + 想立刻复刻发布时,必须使用本 skill。即使用户没有明确说"拆解"或"复刻",只要意图是想搞清楚某条抖音视频成功的原因或想做同款,也使用本 skill。本 skill 在 Claude Code 本地运行,需要 TikHub API Key 和 Python 3.9+。v0.2 仅支持抖音。From its SKILL.md

Install
npx -y skills add lichenyan0901-lgtm/viral-post-distiller

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

3 things to look at

  • reads credentialsReads from 1 credential source: `TIKHUB_API_KEY`.
  • 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
  • runs commandsInstructs the agent to run 2 commands, including `python3 scripts/check_env.py` and 1 more.

SKILL.md

5.8 KB, ~1.9k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

抖音爆款拆解 + 同款创作 Skill

这个 skill 在做什么

把"看一条爆款 → 自己拍脑袋分析 → 拍脑袋写同款"变成两步式产品:

第一步:丢链接 → 自动取数 → 严谨拆解出"爆款基因"
第二步:给新主题 → 基于基因直接产出 5 个标题 + 完整正文 + 标签 + 封面建议

两份产出物:

  1. output/拆解_xxx.md — 拆解报告(看完就能复盘)
  2. output/创作_xxx.md — 同款创作(直接可发布)

严格的工作流(必须按顺序执行)

Phase 0: 环境自检

执行:python3 scripts/check_env.py

期望全绿:Python 3.9+ / requests / TIKHUB_API_KEY。任何一项失败,不要继续,把错误展示给用户。

Phase 1: 数据采集

执行:python3 scripts/fetch_post.py "<用户给的链接>"

脚本会:

  • 校验链接(必须是 https://v.douyin.com/... 或 https://www.douyin.com/video/...)
  • 调 TikHub API
  • 归一化数据 + 推导 viral 信号
  • 缓存到 data/<aweme_id>.json

fetch 失败时不要硬编:如实告知用户错误(API Key 失效 / 余额不足 / 链接无效),让用户解决。

Phase 2: 四模块拆解

读取 references/post-anatomy-prompt.md 和 references/title-formulas.md。

按 4 个模块对作品做严谨拆解:

  1. 封面与标题:标题用了什么公式?埋了哪些搜索关键词?封面策略?
  2. 内容结构:开头怎么钩住读者?是干货/故事/测评/情绪型?信息节奏?结尾如何引导互动?
  3. 情绪与需求:触发了哪种核心情绪?满足了什么深层需求?目标用户画像?
  4. 爆款基因提炼:3-5 个关键词总结核心爆款要素 + 可复用模板 + 不可复制因素

每条结论必须有具体证据(文案/数据/标签)。

Phase 3: 输出拆解报告

按 references/output-template.md 生成 markdown,保存到:

output/拆解_抖音_<aweme_id 后 8 位>_<YYYYMMDD>.md

用 present_files 呈现给用户。

Phase 4: 主动询问用户新主题(关键交互)

报告呈现后,必须主动问用户:

✅ 拆解报告已生成。

我已经识别了这条爆款的核心基因:
- 标题公式:[本视频用的公式名]
- 核心情绪:[本视频触发的情绪]
- 内容结构:[本视频的内容类型]

要不要我用同款基因帮你写一篇新内容?
告诉我:
  1. 新主题(必填)
  2. 字数要求(可选,默认不限)
  3. 你的账号特殊偏好(可选,比如"少用 emoji"、"风格更冷淡")

如果暂时不需要,回复"先不用"即可。

等待用户回复。如果用户说"不用了 / 先不用 / 算了",跳到结束; 如果用户给了新主题,进入 Phase 5。

Phase 5: 创作迁移(基于爆款基因写同款)

读取 references/creation-transfer-prompt.md。

基于 Phase 2 拆出的爆款基因 + 用户给的新主题,产出:

  1. 5 个标题备选(每个标注用的标题公式)
  2. 完整正文(严格按原爆款的段落结构、情绪节奏、长度)
  3. 5-8 个话题标签
  4. 封面建议(视觉方向描述)

按 references/creation-template.md 模板组织,保存到:

output/创作_<新主题名_截前10字>_<YYYYMMDD>.md

用 present_files 呈现给用户。


重要约束

必须做

  • 每个 Phase 完成才进下一个
  • 拆解必须给具体证据(文案/数据/标签),不要空话
  • Phase 4 必须主动询问,不要静默等待
  • 创作迁移必须按原爆款的"结构 + 情绪 + 公式"走,不要变成另一种风格
  • 5 个标题备选必须用不同公式(不要 5 个全是数字型)

不准做

  • 不准凭印象写"内容好""有共鸣""真诚"——这些都是空话
  • 不准在数据没拿到时硬编结论
  • 不准跳过 Phase 4 直接产出创作(除非用户明确说"只要拆解")
  • 不准在创作里硬塞与原爆款无关的元素(比如原爆款没用 emoji,新创作也不要乱加)
  • TikHub API Key 不准写到代码里

关于"信息不足"

本 skill 在 v0.2 不调用评论 API。如果某个模块(特别是"目标用户画像"和"用户场景")需要评论数据,明确标注"评论数据缺失,本结论为推测"。


边界情况

  • 图文笔记:TikHub 数据里 is_image_post = true,按本流程跑,但分析时意识到这是图文不是视频
  • play_count = None:抖音对外接口的硬限制,改用绝对值 + 账号体量评估
  • duration = 0 或 null:跳过节奏分析维度,明确说"信息缺失"
  • 用户说"只要拆解,不要创作":跑完 Phase 3 就结束,不进 Phase 4
  • 用户说"我不要拆解,直接给我新创作的指南":仍跑完整流程(拆解是创作的基础),但报告主体只展示创作产出,把拆解作为附录折叠
  • 用户多次给新主题:每个新主题都进 Phase 5 跑一次,生成多份创作文档

What ships with it: 12 files

55.7 KB alongside SKILL.md, 4 of them executable

scripts/

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