TikTok-Analyzer

Was macht TikTok-Analyzer?

Claude kann keine Videos ansehen oder TikTok-Links öffnen, aber es kann Bilder und Text lesen. Dieser Skill wandelt das Video in beides um: ein zeitgestempeltes Transkript, gleichmäßig verteilte Frames und die Beitragsmetadaten. Dann liest du sie und beantwortest die Frage.

Schritte

1. Führe den Extraktor aus (funktioniert für eine URL oder einen lokalen Videopfad). <skill-dir> ist der Ordner, der diese SKILL.md enthält, wo auch immer der Skill installiert ist:

   python "<skill-dir>/scripts/extract.py" "<url-oder-datei>" "<ausgabe-verzeichnis>"
   

   Wenn das Skript aufgrund eines fehlenden Pakets fehlschlägt, installiere die Abhängigkeiten einmal mit python -m pip install -r "<skill-dir>/requirements.txt". Verwende das Scratchpad oder ein temporäres Verzeichnis für <ausgabe-verzeichnis>, nicht das Projekt des Benutzers. Optionale Argumente: maximale Frames (Standard 24), Whisper-Modell (Standard base; verwende small, wenn die Sprache verrauscht, akzentuiert oder nicht-englisch ist). Der erste Lauf lädt das Whisper-Modell herunter, also plane ein paar Minuten ein.
2. Lies metadata.json (Untertitel, Autor, Datum, Hashtags, Zählungen, Sound), dann transcript.txt.
3. Lies die Frames im Ordner frames/ mit dem Lese-Werkzeug, in der richtigen Reihenfolge. Die Dateinamen tragen den Zeitstempel (t0012.3s.jpg), sodass du jeden Frame dem Transkript zuordnen kannst. Frames sind wichtig, weil viele Informationen bei TikTok als eingeblendeter Text, Produktbilder, Diagramme und Demos vorliegen, die nie gesprochen werden.
4. Beantworte die eigentliche Frage des Benutzers. Trenne bei der Faktenextraktion, was gesagt wurde (Transkript), gezeigt (Frames, einschließlich eingeblendetem Text) und im Untertitel behauptet wird. Zitiere Zeitstempel, damit der Benutzer die Quelle überprüfen kann.

Regeln für ehrliche Analyse

• Frames sind Stichproben, etwa eines pro 2 Sekunden. Beharre nicht darauf, dass etwas im Video nicht vorkam, sondern nur, dass es in den Stichproben-Frames oder im Transkript nicht erschien. Für einen bestimmten Moment führe das Skript mit einer höheren maximalen Frame-Anzahl erneut aus.
• Whisper macht Fehler bei Namen, Marken, Zahlen und Slang. Markiere jede Tatsache, die von einem transkribierten Wort oder einer Zahl abhängt, und überprüfe sie mit dem eingeblendeten Text.
• Nur weil ein Ersteller etwas sagt, ist es noch kein Beweis. Wenn der Benutzer eine Faktenprüfung wünscht, liste die Behauptungen auf, markiere, welche überprüfbar sind, und überprüfe sie mit einer Websuche, anstatt die Behauptung als Tatsache zu wiederholen.
• Whisper hört Produktnamen oft falsch (im Test hörte es „Claude" jedes Mal als „Cloud"). Verwende den Kontext und den eingeblendeten Text, um diese zu korrigieren, und sage, dass du es getan hast.
• Engagement-Zahlen und Untertitel sind Kontext, keine Urteile.

Wenn es fehlschlägt

• Fotokarussells / Diashows: yt-dlp kann sie möglicherweise nicht herunterladen. Bitte den Benutzer, das Video aufzunehmen (Screen-Recording) oder zu speichern und dann den Dateipfad zu übergeben.
• Login-Pflicht, private, regionsgesperrte oder gelöschte Videos: Der Download schlägt fehl. Frage stattdessen nach einer gespeicherten Datei.
• „Unerwartete Antwort von der Webseitenanfrage": Der TikTok-Bot-Check benötigt eine Browser-Imitation. Führe python -m pip install -U "yt-dlp[curl-cffi]" aus und wiederhole den Vorgang. Dies war beim ersten echten Test notwendig.
• HTTP 403 oder andere Extraktor-Fehler: TikTok ändert sich oft. Führe python -m pip install -U yt-dlp aus und wiederhole den Vorgang einmal.
• Keine Sprache: Das Transkript ist leer. Verlasse dich auf Frames und Untertitel und sage dies.
• Fehlende Pakete: python -m pip install -r "<skill-dir>/requirements.txt" (ffmpeg wird über imageio-ffmpeg mitgeliefert, keine Systeminstallation erforderlich).