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AI-qianchuan-video-agent

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千川视频自动化分析工具

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# Qianchuan Video Agent｜千川视频素材分析助手

`qianchuan-video-agent` 是一个可本地运行的 Streamlit Demo，用于模拟千川短视频投放中的视频素材分析、点击高峰识别、关键帧截图、异常素材诊断、素材复盘日报、飞书通知和 SOP 沉淀流程。

---

## 一、项目定位

Qianchuan Video Agent 是一个千川视频素材分析助手，用于模拟短视频投放中的数据同步、指标计算、点击高峰识别、关键帧截取、素材复盘、飞书通知和 SOP 沉淀流程。

它面向：

- 千川投放运营
- 短视频素材运营
- 信息流广告优化师
- 内容策划
- 商品运营
- 直播运营
- 销售 / 客服团队

---
---

## 二、项目展示什么

这个项目不是单纯做投放数据看板，而是把千川视频投放中的素材、点击高峰、关键帧、投放指标、内容标签、异常判断、飞书同步和 SOP 沉淀拆解成可计算、可预警、可复盘、可交付的 AI 工作流 Demo。

核心流程：

```text
千川投放数据
→ 视频素材数据
→ 秒级点击高峰
→ 关键帧截图
→ 画面文字 / 口播内容 / 创意标签
→ 投放效果判断
→ 素材复盘日报
→ 飞书同步
→ SOP / 爆款素材沉淀
```

---

## 四、适用场景

- 千川素材日报
- 视频素材复盘
- 点击高峰分析
- 关键帧截图整理
- 高 ROI 素材归因
- 高点击低转化诊断
- 高消耗低 ROI 止损
- 短视频脚本优化
- 市场热点提炼
- 飞书群同步
- SOP / 爆款素材沉淀
- AI Agent 作品集展示

---

## 五、本地运行方式

进入项目目录：

```bash
cd qianchuan-video-agent
```

安装依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

启动 Streamlit：

```bash
streamlit run app.py
```

如果 `pip` 或 `streamlit` 命令不可用，可以使用：

```bash
python -m pip install -r requirements.txt
python -m streamlit run app.py
```

浏览器会打开本地地址，例如：

```text
http://localhost:8501
```

---

## 六、FFmpeg 说明

当前项目默认使用 OpenCV 进行本地视频关键帧截取。

如果后续你需要处理 m3u8 视频流或更复杂的视频格式，建议安装 FFmpeg，并确保命令行可以执行：

```bash
ffmpeg -version
```

注意：本项目不会绕过平台登录、权限校验、防盗链或加密限制。视频链接无法下载时，系统会提示原因，并建议改用公司素材库链接或手动上传原始视频。

---

## 七、字段说明

### 1. 视频素材表 `video_master.csv`

| 字段 | 说明 |
|---|---|
| video_id | 视频 ID |
| creative_id | 创意 ID |
| material_id | 素材 ID |
| campaign_id | 计划 ID |
| product_id | 商品 ID |
| product_name | 商品名称 |
| category | 商品类目 |
| video_title | 视频标题 |
| video_duration | 视频时长 |
| creator | 素材负责人 |
| source_type | 视频来源 |
| source_url | 视频链接 |
| local_video_path | 本地视频路径 |
| publish_date | 发布时间 |
| creative_status | 创意状态 |

### 2. 视频秒级点击数据表 `video_second_metrics.csv`

| 字段 | 说明 |
|---|---|
| date | 日期 |
| video_id | 视频 ID |
| creative_id | 创意 ID |
| second | 视频秒点 |
| impressions | 该秒曝光人数 |
| clicks | 该秒点击人数 |
| click_rate | 该秒点击率 |
| watch_users | 观看人数 |
| conversion_users | 转化人数 |

### 3. 视频投放结果表 `video_campaign_metrics.csv`

| 字段 | 说明 |
|---|---|
| date | 日期 |
| platform | 平台 |
| account_name | 账户名称 |
| campaign_id | 计划 ID |
| campaign_name | 计划名称 |
| creative_id | 创意 ID |
| video_id | 视频 ID |
| product_name | 商品名称 |
| channel | 投放渠道 |
| impressions | 展现量 |
| clicks | 点击量 |
| cost | 广告消耗 |
| orders | 成交订单数 |
| gmv | 成交金额 |
| ctr | 点击率 |
| cvr | 转化率 |
| roi | 广告 ROI |
| cpa | 单次成交成本 |
| refund_orders | 退款订单数 |
| refund_amount | 退款金额 |

### 4. 视频获取状态表 `video_fetch_status.csv`

| 字段 | 说明 |
|---|---|
| video_id | 视频 ID |
| creative_id | 创意 ID |
| source_type | 来源类型 |
| source_url | 来源链接 |
| fetch_status | 获取状态 |
| fetch_reason | 失败原因 |
| local_video_path | 本地视频路径 |
| is_cached | 是否已缓存 |
| last_fetch_time | 最近获取时间 |

### 5. 关键帧分析表 `frame_analysis.csv`

| 字段 | 说明 |
|---|---|
| video_id | 视频 ID |
| creative_id | 创意 ID |
| peak_second | 点击高峰秒点 |
| frame_time | 截图秒点 |
| frame_path | 截图路径 |
| ocr_text | 画面文字 |
| speech_text_nearby | 附近口播文本 |
| content_tags | 内容标签 |
| frame_summary | 画面摘要 |

### 6. 市场热点表 `market_hotspots.csv`

| 字段 | 说明 |
|---|---|
| date | 日期 |
| category | 类目 |
| hotspot_keyword | 热点关键词 |
| hotspot_type | 热点类型 |
| source | 来源 |
| heat_score | 热度分 |
| suggested_angle | 建议切入角度 |

---

## 八、输出模块

系统会输出：

1. 核心指标看板
2. ROI TOP 10 视频
3. CTR TOP 10 视频
4. GMV TOP 10 视频
5. 高点击低转化素材
6. 高消耗低 ROI 素材
7. 可继续放量素材
8. 素材疲劳风险素材
9. 点击高峰秒点分析
10. 关键帧截图
11. 异常素材识别
12. 内容标签与创意结构分析
13. 市场热点与复用方向
14. 千川视频素材复盘日报 Markdown
15. 飞书通知 Markdown
16. SOP 建议 Markdown
17. 重点视频素材清单 CSV
18. 异常素材清单 CSV

---

## 九、Demo 价值

这个项目展示的是如何把千川视频投放流程拆解成数据字段、分析规则、点击高峰识别、关键帧截图、AI 总结、飞书通知和 SOP 沉淀，而不是单纯生成一段文案。

第一版不追求复杂模型能力，而是先通过规则和模板把业务流程跑通。

后续可以在这个基础上替换为真实 API、OCR、ASR、大模型和飞书自动化。

---

## 十、视频链接为什么不一定能下载

很多千川后台或素材平台的视频链接不是原始视频直链，而可能是：

```text
播放页链接
临时签名链接
需要登录 Cookie 的链接
带权限校验的 CDN 链接
m3u8 分片流
blob 播放地址
已过期链接
防盗链链接
```

因此系统不能假设用户粘贴一个视频链接就一定可以下载。

更合理的方案是：

```text
API 拉投放数据
公司素材库管理视频
视频只处理一次
关键帧和分析结果长期缓存
失败则走上传或内部链接
```

---

## 十一、后续可扩展方向

- 接入巨量引擎 / 千川 API
- 接入飞书多维表格
- 接入飞书机器人通知
- 接入公司内部素材库
- 接入 OSS / COS 视频存储
- 增加 OCR 画面文字识别
- 增加 ASR 口播转写
- 接入 OpenAI / DeepSeek / Kimi / Qwen 等大模型 API
- 增加爆款素材库
- 增加素材生命周期分析
- 增加自动生成周报 / 月报 / 复盘报告
- 增加素材脚本生成
- 增加多角色协同看板

---

## 十二、项目结构

```text
qianchuan-video-agent/
├── app.py
├── api_client.py
├── data_generator.py
├── data_processor.py
├── video_fetcher.py
├── video_processor.py
├── content_analyzer.py
├── report_generator.py
├── cache_manager.py
├── requirements.txt
├── README.md
├── sample_input.md
├── sample_data/
│   ├── video_master.csv
│   ├── video_second_metrics.csv
│   ├── video_campaign_metrics.csv
│   ├── video_fetch_status.csv
│   ├── frame_analysis.csv
│   └── market_hotspots.csv
├── sample_videos/
│   ├── VID001.mp4
│   ├── VID004.mp4
│   └── VID008.mp4
├── storage/
│   ├── videos/
│   ├── frames/
│   ├── ocr/
│   ├── asr/
│   ├── analysis/
│   └── logs/
└── outputs/
    ├── daily_report.md
    ├── feishu_message.md
    └── sop_suggestions.md
```

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