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移植自 mac-agent-os 的 mediacrawler_adapter：不起子进程、不开页面，用浏览器里那份
登录态直接调抖音 Web 接口。产物键名照抄 store/douyin，所以 ingest 那条链路一个字不用改。
**目前能用的（真环境实测，非推断）**：
profile/other : 200, 7075 字节 —— 博主主页指标（粉丝/获赞/作品数/昵称）
aweme/detail : 200, 45425 字节 —— 单条作品详情（含点赞/评论/收藏/分享）
**目前不能用的：作品列表 `aweme/post`。** 两个互相独立的原因：
1. 这个接口被抖音单独升级成了真校验：不带 x-tt-argus 回 403「Uifid Not Found」，
带上 dummy 值回 200 + **空 body**。也就是说「头在不在」骗得过，「真校验」过不了。
同一套头打 profile/other 和 aweme/detail 都是通的 —— 抖音是挑着接口加保护的，
挑中的恰好是「批量拉作品列表」这个最敏感的动作。
2. 改走页面截获也不行：CDP 浏览器打开博主主页会落到「验证码中间页」（当天大量探测的
代价，过几小时要重测）。
所以现在的边界是：**已知作品的指标刷新能做，自动发现新作品做不了**。
**排查中控住变量后得到的两条事实**（都写进注释了）：
· `Accept` / `Accept-Language` / `Referer` 才是主页接口能返回真数据的原因 —— 只有
UA+client hints+Cookie 时是 200 但仅 121 字节的空壳，补上这三个头变 7074 字节。
（我先前猜的 sec-ch-ua 不是关键。）
· 因此 UA 与 client hints 必须**成套地取自同一个浏览器**，所以 BrowserIdentity 一次
从 CDP 取齐 cookie + UA + hints，而不是各自写死。
「200 + 空 body 必须当场报错」也是刻意写死的：放过去它会在下游变成「这个博主没作品」，
把一次失败伪装成一条正常结果 —— 爬虫那条路正是这么栽的，还被翻译成「账号被封」。
测试 +11：cookie 解析、请求头成套性（含 uifid 缺失/回退）、产物键名与 store 对齐、
以及 _get 的三条失败路径（空 body / 403 带网关原话 / 正常返回）。
6.8 KiB
6.8 KiB
name, description, version, author, license, metadata
| name | description | version | author | license | metadata | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| realistic-video-prompting | 为AI视频生成模型（Seedance、Sora、Kling、Runway、Veo等）撰写真实感、去AI感、纪录片质感的结构化视频提示词。当用户想生成AI视频提示词、优化现有视频提示词、追求"真实感""家庭录像感""手机随拍感""DV感""监控录像感"的视频效果，或提到Seedance、文生视频、视频prompt时，务必使用此skill。即使用户只是描述了一个想拍的场景或氛围，也应使用此skill将其转化为完整提示词。 | 1.1.0 | zhouwei713 | MIT |
|
真实视频提示词生成器
把用户的一个模糊想法（"我想要一段韩国社区的日常感视频"）转化为高密度、可执行、去AI感、像真实素材拍出来的结构化视频提示词。
核心哲学
高质量视频提示词的本质是回答一个问题：这段素材是谁、用什么设备、在什么年代、出于什么目的拍下来的？
一旦确定了"素材来源身份"，所有细节都能推导出来。2005年朋友随手拍的DV会抖、会失焦、会突然关机；2024年博主的手机竖屏会有美颜感、会对着镜头说话；90年代的监控摄像头没有声音、俯视角、低帧率。
第二个关键认知：AI模型有强烈的默认审美（电影感运镜、完美构图、商业调色、干净画面）。想要真实感，必须用负面约束主动关闭这些默认行为，并在时间轴里植入"非完美事件"。
工作流程
第一步：确定四要素（缺一不可）
如果用户没有说清楚，先问这四个问题（可以合并成一次提问）：
- 拍摄者身份：谁在拍？朋友、家人、路人、Vlogger、监控、纪录片摄制组、还是无人拍摄的固定机位？
- 设备与年代：DV、VHS、8mm胶片、iPhone、GoPro、监控、专业电影机？哪个年代？
- 主体与场景：拍谁？在哪？什么时间段？
- 情绪目标：温暖怀旧、孤独疏离、紧张不安、平静治愈？
如果用户已经给出足够信息，直接推断并在输出前用一句话确认你的理解。
第二步：按七段式模板逐段生成
严格按以下顺序输出，每段独立成块，段间不混淆信息：
主要角色 → 地点 → 视觉风格 → 摄像风格 → 时间轴 → 音频 → 目标
各段写作规则：
1. 主要角色
- 只写可视化的具体特征：年龄段、妆容、每件衣物的颜色/材质/版型、鞋、配饰、发型细节（含碎发/刘海等小特征）
- 禁用抽象形容词（时尚的、好看的、有气质的）
- 加一句皮肤/质感描述（如"逼真的皮肤纹理"）
- 加一句性格气质（用于驱动肢体语言）
- 必须以一致性锁定句结尾："在整个视频中保持一致的身份、服装、发型和外貌"
2. 地点
- 时间段 + 地域 + 场景类型开头
- 罗列8到12个具体环境元素（盆栽、晾衣绳、电线杆、树影等），元素要能相互佐证同一个世界
- 加光影动态描述（树影移动、云影掠过）
- 以负面约束结尾：排除模型爱加的商业元素（商店、广告、人群、咖啡馆）
3. 视觉风格
- 用4到6个短语定义真实感层级：如"超现实主义纪录片真实感、真实的即兴行为、自然的肢体语言、无剧本的日常生活片段感、强烈的环境真实性"
4. 摄像风格
- 这是去AI感的核心段落。查阅
references/camera-aesthetics.md，选取对应设备的"缺陷参数包"完整写入 - 原则：把设备美学翻译成6到10个具体物理现象（对焦搜索、曝光波动、滚动快门、压缩伪影等）
- 必须以三连负面约束结尾：没有稳定、没有电影化摄像机移动、没有现代色彩分级（按设备调整）
5. 时间轴
- 总长10到15秒，切5到7个镜头，每镜头2到3秒，用
00:00–00:02格式 - 每个镜头包含三层：主体动作 + 环境呼应（风、光、动物、路人）+ 一个非完美事件
- 非完美事件从
references/anti-ai-checklist.md的清单中选取，且7个镜头里不重复使用同一种 - 动作之间要有生活逻辑链（坐着 → 走进小巷 → 遇到猫 → 晾衣服），别写成互不相关的镜头拼贴
- 结尾必须有收束方式：突然切黑（像关机）、走出画面、镜头垂下拍到地面等，与拍摄者身份匹配
6. 音频
- 先声明模式（仅自然环境音 / 现场收音 + 环境）
- 罗列6到9个具体声音元素，与场景元素一一对应（有猫就有猫叫，有晾衣绳就有织物声）
- 三连否定结尾：没有音乐、没有音效设计、没有旁白（按需调整）
7. 目标
- 一句话灵魂锚点，格式："捕捉XX，仿佛一段XX的XX，用4到6个形容词收尾"
- 这句话是模型在细节冲突时的取舍依据，必须与前面所有段落自洽
第三步：自检（输出前必做）
对照 references/anti-ai-checklist.md 逐条检查：
- 角色段有一致性锁定句吗？
- 地点段排除了商业元素吗？
- 摄像段有至少6个物理缺陷描述 + 3个"没有XX"吗？
- 时间轴每个镜头都有一个非完美事件吗？有重复吗？
- 结尾有收束方式吗？
- 音频段的声音元素与画面元素对应吗？
- 全文有没有漏进抽象形容词（美丽的、电影感的、高级的）？
- 目标句与拍摄者身份/设备/年代自洽吗？
第四步：交付
- 输出完整提示词（中文或英文按用户需求，投喂给模型时英文通常效果更稳，可主动提供英文版）
- 附一段简短说明：这条提示词的"素材来源身份"设定是什么，用户想调整时改哪几个旋钮（设备包、时间段、情绪词、收束方式）
参考文件
references/camera-aesthetics.md：8种设备/媒介的缺陷参数包，写摄像风格段时必读references/atmosphere-dictionary.md：氛围词到具体视觉现象的翻译表，写地点和时间轴时查阅references/anti-ai-checklist.md：AI感来源清单、负面约束句库、非完美事件库，自检时必读
变体处理
- 用户要非写实风格（动画、赛博朋克、广告片）：七段式结构不变，但摄像段改为对应媒介的美学参数（动画帧率、广告片的运镜语言），负面约束改为排除该风格不要的元素
- 用户要多角色：每个角色独立一段描述，各自带一致性锁定句，并在时间轴中明确角色间互动
- 用户只要优化现有提示词：先按七段式诊断缺哪些段、哪些段密度不足，给出诊断表再重写
- 超过15秒的长视频：建议拆成多条提示词分段生成，每条保持角色段完全一致以维持连续性