Douyin Video Analyst
从抖音账号主页批量采集最新视频链接，通过 douyin-mcp 提取视频语音文案，去除口语化后输出精简原始文案，并进行综合总结。
前置依赖
- - browser 工具：用于渲染抖音 SPA 页面并抓取视频列表（web_fetch 无效，抖音为纯 JS 渲染）
- mcporter CLI：
which mcporter 确认可用 - douyin-mcp server：在
mcporter list 中应显示 INLINECODE2
mcporter 会自动加载 ~/.cursor/mcp.json 和 ~/.claude.json 两个配置文件中的 MCP server。
版本与 Key 对照
| 版本 | API 平台 | 环境变量 |
|---|
| ≤ 1.1.0 | 硅基流动 | INLINECODE5 |
| ≥ 1.2.0 |
阿里云百炼 |
DASHSCOPE_API_KEY |
两个版本均受支持，根据实际配置选择对应环境变量。配置指南见 references/setup.md。
工作流步骤
Step 1：检查配置
CODEBLOCK0
读取配置文件判断版本和 Key：
CODEBLOCK1
- - env 含
DOUYIN_API_KEY → v1.1.0，硅基流动 - env 含
DASHSCOPE_API_KEY → v1.2.0+，阿里云百炼
若未配置，参考 references/setup.md 完成初始化。
Step 2：用 browser 抓取视频列表
抖音是纯 JS SPA，必须用 browser 工具，不可用 web_fetch。
CODEBLOCK2
从 snapshot 的 aria tree 中提取 link[href=/video/XXXXXXXXXXXXXXXXX]，取前 N 条，拼接完整链接： INLINECODE12
Step 3：并发提取视频文案
根据 Step 1 检测到的版本，选择对应的环境变量名，并发调用所有视频（不要串行等待）：
CODEBLOCK3
同时发起所有 exec 调用（放在同一个工具调用块中），设置 timeout=180，yieldMs=120000。
若出现错误，参考 references/troubleshooting.md。
Step 4：整理与输出
按视频顺序（从新到旧）输出，每条视频包含：
- 1. 视频标题（来自 snapshot 的 link 文本）
- 视频链接
- 精简文案：对原始语音文案去除口语化表达（去掉语气词、重复啰嗦、"大家"/"我们"/"你们"等口语填充词），保留核心信息和论点，以书面化段落呈现，不做摘要压缩，完整保留所有要点
最后附综合总结：跨视频归纳主线逻辑、核心主题、一致的风险提示。
输出格式参考
CODEBLOCK4
注意事项
- - 抖音登录弹窗出现时：直接读取 snapshot，视频列表通常仍可在 aria tree 中获取
- 第一条视频可能需要登录才能访问，从第二条起往往正常
- extractdouyintext 耗时较长（30~90s/条），务必并发执行
- 若文案提取失败，可先用
parse_douyin_video_info 获取下载链接，再手动处理
Douyin Video Analyst
从抖音账号主页批量采集最新视频链接，通过 douyin-mcp 提取视频语音文案，去除口语化后输出精简原始文案，并进行综合总结。
前置依赖
- - browser 工具：用于渲染抖音 SPA 页面并抓取视频列表（web_fetch 无效，抖音为纯 JS 渲染）
- mcporter CLI：which mcporter 确认可用
- douyin-mcp server：在 mcporter list 中应显示 douyin-mcp (5 tools)
mcporter 会自动加载 ~/.cursor/mcp.json 和 ~/.claude.json 两个配置文件中的 MCP server。
版本与 Key 对照
| 版本 | API 平台 | 环境变量 |
|---|
| ≤ 1.1.0 | 硅基流动 | DOUYINAPIKEY |
| ≥ 1.2.0 |
阿里云百炼 | DASHSCOPE
APIKEY |
两个版本均受支持，根据实际配置选择对应环境变量。配置指南见 references/setup.md。
工作流步骤
Step 1：检查配置
bash
确认 mcporter 和 douyin-mcp 可用
mcporter list 2>&1 | grep douyin-mcp
读取配置文件判断版本和 Key：
bash
python3 << EOF
import json, os
mcporter 同时加载这两个配置
for path in [~/.cursor/mcp.json, ~/.claude.json]:
p = os.path.expanduser(path)
if not os.path.exists(p): continue
d = json.load(open(p))
cfg = d.get(mcpServers, {}).get(douyin-mcp)
if cfg:
print(fFound in {path})
print( args:, cfg.get(args))
print( env keys:, list(cfg.get(env, {}).keys()))
break
EOF
- - env 含 DOUYINAPIKEY → v1.1.0，硅基流动
- env 含 DASHSCOPEAPIKEY → v1.2.0+，阿里云百炼
若未配置，参考 references/setup.md 完成初始化。
Step 2：用 browser 抓取视频列表
抖音是纯 JS SPA，必须用 browser 工具，不可用 web_fetch。
browser(action=open, profile=openclaw, targetUrl=<账号主页URL>)
browser(action=screenshot, ...) # 等页面渲染，确认视频列表出现
browser(action=snapshot, ...) # 提取 listitem 中的 /video/XXXX 链接
从 snapshot 的 aria tree 中提取 link[href=/video/XXXXXXXXXXXXXXXXX]，取前 N 条，拼接完整链接：https://www.douyin.com/video/
Step 3：并发提取视频文案
根据 Step 1 检测到的版本，选择对应的环境变量名，并发调用所有视频（不要串行等待）：
bash
v1.1.0（硅基流动）
DOUYIN
APIKEY=
mcporter call douyin-mcp.extractdouyintext \
sharelink=https://www.douyin.com/video/id> 2>&1
v1.2.0+（阿里云百炼）
DASHSCOPEAPIKEY= mcporter call douyin-mcp.extractdouyintext \
sharelink=https://www.douyin.com/video/id> 2>&1
同时发起所有 exec 调用（放在同一个工具调用块中），设置 timeout=180，yieldMs=120000。
若出现错误，参考 references/troubleshooting.md。
Step 4：整理与输出
按视频顺序（从新到旧）输出，每条视频包含：
- 1. 视频标题（来自 snapshot 的 link 文本）
- 视频链接
- 精简文案：对原始语音文案去除口语化表达（去掉语气词、重复啰嗦、大家/我们/你们等口语填充词），保留核心信息和论点，以书面化段落呈现，不做摘要压缩，完整保留所有要点
最后附综合总结：跨视频归纳主线逻辑、核心主题、一致的风险提示。
输出格式参考
📊 [账号名] 最近 N 条视频文案整理
视频1 | <标题>
🔗 <链接>
<精简后的书面化文案，完整保留所有要点，去除口语填充>
视频2 | <标题>
...
🗂️ 综合总结
注意事项
- - 抖音登录弹窗出现时：直接读取 snapshot，视频列表通常仍可在 aria tree 中获取
- 第一条视频可能需要登录才能访问，从第二条起往往正常
- extractdouyintext 耗时较长（30~90s/条），务必并发执行
- 若文案提取失败，可先用 parsedouyinvideo_info 获取下载链接，再手动处理
