TikTok 분석기은(는) 무엇을 하나요?
Claude는 동영상을 보거나 TikTok 링크를 열 수 없지만, 이미지와 텍스트는 읽을 수 있습니다. 이 스킬은 동영상을 타임스탬프가 포함된 트랜스크립트, 균일하게 배치된 프레임, 그리고 게시물 메타데이터로 변환합니다. 그런 다음 이를 읽고 답변합니다.
단계
- 추출기를 실행합니다 (URL 또는 로컬 동영상 경로 모두 작동).
<skill-dir>은 이 SKILL.md가 있는 폴더, 즉 스킬이 설치된 위치입니다:
스크립트가 패키지 누락으로 실패하면python "<skill-dir>/scripts/extract.py" "<url-또는-파일>" "<out_dir>"python -m pip install -r "<skill-dir>/requirements.txt"로 한 번 의존성을 설치하세요.<out_dir>에는 사용자의 프로젝트가 아닌 스크래치패드나 임시 디렉토리를 사용하세요. 선택적 인자: 최대 프레임 수(기본값 24), Whisper 모델(기본값base, 음성이 시끄럽거나 억양이 있거나 영어가 아닌 경우small사용). 첫 실행 시 Whisper 모델을 다운로드하므로 몇 분 정도 기다리세요. metadata.json(캡션, 작성자, 날짜, 해시태그, 카운트, 사운드)를 읽은 다음transcript.txt를 읽습니다.frames/폴더의 프레임을 Read 도구로 순서대로 읽습니다. 파일 이름에는 타임스탬프가 포함되어 있으므로(t0012.3s.jpg), 각 프레임을 트랜스크립트와 연결할 수 있습니다. TikTok 정보의 상당 부분이 화면 속 텍스트, 제품 사진, 차트, 데모 등 말로 표현되지 않는 형태이므로 프레임이 중요합니다.- 사용자의 실제 질문에 답변합니다. 사실 추출의 경우, 말한 내용(트랜스크립트), 보여준 내용(프레임, 화면 속 텍스트 포함), 캡션에서 주장한 내용을 구분하세요. 사용자가 출처를 확인할 수 있도록 타임스탬프를 인용하세요.
정직한 분석을 위한 규칙
- 프레임은 약 2초당 하나씩 샘플링됩니다. 동영상에 어떤 내용이 없다고 주장하지 말고, 샘플링된 프레임이나 트랜스크립트에 나타나지 않았다고만 말하세요. 특정 순간을 확인하려면 최대 프레임 수를 늘려 다시 실행하세요.
- Whisper는 이름, 브랜드, 숫자, 속어에 대해 실수할 수 있습니다. 하나의 전사된 단어나 숫자에 의존하는 사실이 있으면 표시하고, 화면 속 텍스트와 교차 검증하세요.
- 크리에이터가 말했다는 것이 사실이라는 증거는 아닙니다. 사용자가 팩트체크를 원할 경우 주장을 나열하고, 검증 가능한 것과 그렇지 않은 것을 표시한 후, 주장을 사실로 반복하지 말고 웹 검색으로 검증하세요.
- Whisper는 종종 제품 이름을 잘못 듣습니다(테스트에서 "Claude"를 매번 "cloud"로 들었습니다). 문맥과 화면 속 텍스트를 사용하여 이를 수정하고, 수정했다고 말하세요.
- 참여도 수치와 캡션은 맥락일 뿐, 최종 판단이 아닙니다.
실패 시 대처
- 사진 캐러셀 / 슬라이드쇼: yt-dlp가 다운로드하지 못할 수 있습니다. 사용자에게 화면 녹화하거나 동영상을 저장한 후 파일 경로를 전달해 달라고 요청하세요.
- 로그인 필요, 비공개, 지역 제한 또는 삭제된 동영상: 다운로드가 오류로 실패합니다. 대신 저장된 파일을 요청하세요.
- "웹페이지 요청에 예상치 못한 응답": TikTok의 봇 체크에 브라우저 가장이 필요합니다.
python -m pip install -U "yt-dlp[curl-cffi]"를 실행하고 다시 시도하세요. 첫 실제 테스트에서 이 작업이 필요했습니다. - HTTP 403 또는 기타 추출기 오류: TikTok은 자주 변경됩니다.
python -m pip install -U yt-dlp를 실행하고 한 번 다시 시도하세요. - 음성 없음: 트랜스크립트가 비어 있으면 프레임과 캡션에 의존하고 그 사실을 알리세요.
- 패키지 누락:
python -m pip install -r "<skill-dir>/requirements.txt"(ffmpeg는 imageio-ffmpeg를 통해 번들로 제공되므로 시스템 설치가 필요하지 않습니다).