Analyseur TikTok

Que fait Analyseur TikTok ?

Claude ne peut pas regarder de vidéo ni ouvrir les liens TikTok, mais il peut lire des images et du texte. Cette compétence convertit la vidéo en ces deux éléments : une transcription horodatée, des images espacées uniformément et les métadonnées de la publication. Ensuite, vous les lisez et répondez.

Étapes

1. Lancez l'extracteur (fonctionne pour une URL ou un chemin de vidéo locale). <skill-dir> est le dossier qui contient ce SKILL.md, là où la compétence est installée :

   python "<skill-dir>/scripts/extract.py" "<url-ou-fichier>" "<dossier-sortie>"
   

   Si le script échoue à cause d'un paquet manquant, installez les dépendances une fois avec python -m pip install -r "<skill-dir>/requirements.txt". Utilisez le bloc-notes ou un dossier temporaire pour <dossier-sortie>, pas le projet de l'utilisateur. Arguments optionnels : nombre max d'images (défaut 24), modèle Whisper (défaut base ; utilisez small si le discours est bruité, accentué ou non anglais). La première exécution télécharge le modèle Whisper, donc prévoyez quelques minutes.
2. Lisez metadata.json (légende, auteur, date, hashtags, compteurs, son), puis transcript.txt.
3. Lisez les images dans frames/ avec l'outil de lecture, dans l'ordre. Les noms de fichiers portent l'horodatage (t0012.3s.jpg), vous pouvez donc aligner chaque image avec la transcription. Les images sont importantes car une grande partie de l'information sur TikTok est du texte incrusté, des photos de produits, des graphiques et des démonstrations qui ne sont jamais prononcés.
4. Répondez à la question réelle de l'utilisateur. Pour l'extraction de faits, séparez ce qui a été dit (transcription), montré (images, y compris le texte à l'écran), et affirmé dans la légende. Citez les horodatages pour que l'utilisateur puisse vérifier la source.

Règles pour une analyse honnête

• Les images sont des échantillons, environ une toutes les 2 secondes. N'affirmez pas qu'une chose était absente de la vidéo, seulement qu'elle n'apparaissait pas dans les images échantillonnées ou la transcription. Pour un moment précis, relancez avec un nombre max d'images plus élevé.
• Whisper fait des erreurs sur les noms, marques, chiffres et argot. Signalez tout fait qui repose sur un seul mot ou chiffre transcrit, et recoupez-le avec le texte à l'écran.
• Le fait qu'un créateur dise quelque chose ne prouve pas sa véracité. Lorsque l'utilisateur demande une vérification des faits, listez les affirmations, marquez celles qui sont vérifiables et vérifiez avec une recherche web plutôt que de répéter l'affirmation comme un fait.
• Whisper comprend souvent mal les noms de produits (il a entendu "Claude" comme "cloud" à chaque fois lors des tests). Utilisez le contexte et le texte à l'écran pour les corriger, et dites-le.
• Les compteurs d'engagement et les légendes sont du contexte, pas des verdicts.

En cas d'échec

• Carrousels / diaporamas de photos : yt-dlp peut ne pas les télécharger. Demandez à l'utilisateur de faire un enregistrement d'écran ou de sauvegarder la vidéo, puis de passer le chemin du fichier.
• Vidéos nécessitant une connexion, privées, bloquées par région ou supprimées : le téléchargement échoue. Demandez plutôt un fichier sauvegardé.
• "Réponse inattendue à la requête de page web" : la vérification anti-bot de TikTok nécessite une émulation de navigateur. Exécutez python -m pip install -U "yt-dlp[curl-cffi]" et réessayez. Cela a été nécessaire lors du premier vrai test.
• HTTP 403 ou autres erreurs d'extracteur : TikTok change souvent. Exécutez python -m pip install -U yt-dlp et réessayez une fois.
• Pas de parole : la transcription est vide, appuyez-vous sur les images et la légende, et mentionnez-le.
• Paquets manquants : python -m pip install -r "<skill-dir>/requirements.txt" (ffmpeg est fourni via imageio-ffmpeg, aucune installation système nécessaire).