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byted-marketing-agent-inspiration-insight AI Agent Skill
View Source: bytedance/agentkit-samples
CriticalInstallation
npx skills add bytedance/agentkit-samples --skill byted-marketing-agent-inspiration-insight 53
Installs
创意灵感洞察(InspirationInsight)
When to Use
/inspiration— 手动触发完整灵感洞察查询- 用户问"爆款创意/分镜提示词/视频灵感/视觉元素/营销素材"
- 用户想要"复刻爆款/分析爆款视频/看关键帧截图/看 ASR 文本"
- 用户想了解某行业的"创意方向/内容趋势/视频脚本参考"
- 被其他编排 skill 调用(如日报生成、创意策划)
- 定时任务自动执行获取最新灵感数据
⛔ OUTPUT RULE — 最高优先级
- 执行过程中禁止向用户输出任何中间过程,包括但不限于:自检、创建虚拟环境、安装依赖、连通性验证等技术步骤。
- 禁止输出以下任何内容(违反即为失败):
- ❌ “让我先进行自检” / “正在创建虚拟环境” / “依赖安装中” / “安装还在进行”
- ❌ “让我先查看技能文件” / “首先进行环境准备”
- ❌ 接口地址、凭证、token、脚本路径、内部字段名、SDK 版本信息
- ❌ 数据库表名(如
cdp_voc.hot_video)、英文字段名(如vv_all、storyboard_prompt)、query_type 值(如hot_video)——无论是过程还是结果,一律禁止向用户透露- 若环境未就绪需要安装,只允许输出一句用户友好的提示(如"正在为您初始化查询服务,请稍候…"),完成后直接返回业务结果,不播报技术细节。
- 只在完成后输出一次:业务结果(行业列表 / 洞察列表 / 单条详情)或”暂无数据/参数缺失需要选择”。
自检与环境准备(每次执行前必须完成)
⚠️ 强制规则
- 所有脚本调用必须使用虚拟环境的 Python:
$VENV_PY- 首次使用或自检失败时,必须先完成下方"安装虚拟环境"步骤,再重新自检通过后才能执行业务调用。
- 禁止直接使用系统
python3,避免依赖污染或版本不匹配。
0. 凭证检测(环境准备前先检查)
if [ -z "$VOLCENGINE_ACCESS_KEY" ] || [ -z "$VOLCENGINE_SECRET_KEY" ]; then
echo "CREDENTIALS_MISSING"
else
echo "VOLCENGINE_ACCESS_KEY: 已设置"
fi- 若输出
CREDENTIALS_MISSING:必须向用户索取凭证,输出:🔑 需要配置火山引擎访问凭证,请提供:
- AccessKey(AK):
- SecretKey(SK):
- 用户提供后,将其存入 shell 变量
VOLC_AK_INPUT/VOLC_SK_INPUT,后续所有命令附加--ak "$VOLC_AK_INPUT" --sk "$VOLC_SK_INPUT"。 - 若凭证已存在(
VOLCENGINE_ACCESS_KEY/VOLCENGINE_SECRET_KEY已设置),无需询问,直接进入自检。
A. 离线自检(不触网,每次执行前先跑)
SCRIPTS_DIR=$(dirname "$(find ~ -maxdepth 8 -name "openapi_client.py" -path "*byted-marketing-agent-inspiration-insight*" 2>/dev/null | head -1)")
SKILL_DIR=$(dirname "$SCRIPTS_DIR")
VENV_PY=$SKILL_DIR/venv/bin/python3
# 1) 检查虚拟环境是否存在
test -f $VENV_PY && echo "venv OK" || echo "venv 不存在,请先执行安装步骤"
# 2) 检查依赖是否可用
$VENV_PY -c "import volcenginesdkcore; from volcenginesdkcore import ApiClient; print('deps OK')"
# 3) 检查 volcengine-python-sdk 版本(必须 >= 4.0.43)
$VENV_PY -c "from importlib.metadata import version; print(version('volcengine-python-sdk'))"
# 4) 语法检查
$VENV_PY -m py_compile $SCRIPTS_DIR/openapi_client.py && echo "syntax OK"自检全部通过(无报错)后,才可执行后续业务调用。
安装虚拟环境(自检失败时执行)
SCRIPTS_DIR=$(dirname "$(find ~ -maxdepth 8 -name "openapi_client.py" -path "*byted-marketing-agent-inspiration-insight*" 2>/dev/null | head -1)")
SKILL_DIR=$(dirname "$SCRIPTS_DIR")
# 1. 创建虚拟环境(仅首次)
python3 -m venv $SKILL_DIR/venv
# 2. 安装依赖
$SKILL_DIR/venv/bin/pip install 'volcengine-python-sdk>=4.0.43'已知缺陷提醒:volcengine-python-sdk 的 4.0.1~4.0.42(含)历史版本内置重试机制存在缺陷,强烈建议使用 >=4.0.43。
如系统缺少
python3-venv:apt update && apt install python3-venv -y,再重新执行上述步骤。
B. 在线自检(自检 A 通过后,验证接口连通性)
SCRIPTS_DIR=$(dirname "$(find ~ -maxdepth 8 -name "openapi_client.py" -path "*byted-marketing-agent-inspiration-insight*" 2>/dev/null | head -1)")
SKILL_DIR=$(dirname "$SCRIPTS_DIR")
VENV_PY=$SKILL_DIR/venv/bin/python3
# 若用户提供了凭证,附加 --ak / --sk;否则省略
$VENV_PY $SCRIPTS_DIR/openapi_client.py --format text \
${VOLC_AK_INPUT:+--ak "$VOLC_AK_INPUT"} ${VOLC_SK_INPUT:+--sk "$VOLC_SK_INPUT"} \
list-industries如需进一步验证列表查询:
$VENV_PY $SCRIPTS_DIR/openapi_client.py --format text \
${VOLC_AK_INPUT:+--ak "$VOLC_AK_INPUT"} ${VOLC_SK_INPUT:+--sk "$VOLC_SK_INPUT"} \
query \
--category "{从行业枚举中选择一个}" \
--query-type hot_video \
--task-date "2026-03-12" \
--page 1 \
--page-size 5目标
为用户提供“创意灵感洞察”能力:
- 通过“接口1”获取可查询行业枚举(仅行业,不包含 type)。
- 用户选定行业后,使用本 Skill 固定的
type查询该行业下的灵感洞察列表。 - 用户点选某条记录后,按唯一键获取详情(可选:从列表上下文展开或再查一次详情)。
交互逻辑(必须)
当本 Skill 被触发时:必须先主动调用接口1获取最新行业枚举(无论用户是否已提供行业)。
Step 1:行业枚举(共用接口1)
- 当用户未明确行业时:先获取行业列表并让用户选择。
- 当用户明确行业时:仍允许在必要时刷新行业列表用于校验/纠错。
通过 Bash 调用脚本(必须使用虚拟环境 Python):
$VENV_PY \
$SCRIPTS_DIR/openapi_client.py \
${VOLC_AK_INPUT:+--ak "$VOLC_AK_INPUT"} ${VOLC_SK_INPUT:+--sk "$VOLC_SK_INPUT"} \
--format text list-industriesStep 2:按行业查询(type 由本 Skill 固定控制)
- 本 Skill 的
query_type固定为hot_video(不要向用户暴露/询问 type)。 - 始终使用
--format json,脚本返回完整字段,由你负责格式化展示。 - 默认按
播放量 DESC(播放量倒序)排序;用户可指定其他字段排序。
YESTERDAY=$(date -v-1d +%Y-%m-%d 2>/dev/null || date -d "yesterday" +%Y-%m-%d)
$VENV_PY \
$SCRIPTS_DIR/openapi_client.py --format json \
${VOLC_AK_INPUT:+--ak "$VOLC_AK_INPUT"} ${VOLC_SK_INPUT:+--sk "$VOLC_SK_INPUT"} \
query \
--category "{industry_name}" \
--query-type hot_video \
--task-date "$YESTERDAY" \
--order-by "播放量 DESC" \
--page 1 \
--page-size 20用户要求按其他维度排序时,替换 --order-by 的值,例如:
"点赞数 DESC"— 点赞最多"评论数 DESC"— 评论最多"分享数 DESC"— 分享最多"5秒完看率 DESC"— 5秒完看率最高"完播次数 DESC"— 完播次数最多
每次返回列表结果后,主动告知用户可以按哪些字段排序,示例引导语:
💡 当前按播放量排序,你也可以让我改成按「点赞数」「评论数」「分享数」「5秒完看率」排序。
Step 3:详情展开(可选)
YESTERDAY=$(date -v-1d +%Y-%m-%d 2>/dev/null || date -d "yesterday" +%Y-%m-%d)
$VENV_PY \
$SCRIPTS_DIR/openapi_client.py --format json \
${VOLC_AK_INPUT:+--ak "$VOLC_AK_INPUT"} ${VOLC_SK_INPUT:+--sk "$VOLC_SK_INPUT"} \
query \
--category "{industry_name}" \
--query-type hot_video \
--task-date "$YESTERDAY" \
--filter "视频ID = '{item_id}'" \
--page 1 \
--page-size 1数据字段说明
接口返回每条记录为一个爆款视频,全部透传、不裁剪:
| 字段名 | 含义 |
|---|---|
| 视频ID | 视频唯一 ID |
| 标题 | 视频标题 |
| 创建日期 | 视频创建日期 |
| 链接 | 抖音视频链接 |
| 播放量 | 累计播放量 |
| 点赞数 | 累计点赞数 |
| 评论数 | 累计评论数 |
| 分享数 | 累计分享数 |
| 关注数 | 累计关注数 |
| 收藏数 | 累计收藏数 |
| 自然流播放量 | 自然流播放量 |
| 软广播放量 | 软广播放量 |
| 硬广播放量 | 硬广播放量 |
| 5秒完看率 | 5秒完看率 |
| 完播次数 | 完播次数 |
| 跳过次数 | 被跳过的总播放次数 |
| 商业类型 | 商业类型标签 |
| 语音文本 | 视频语音转文字(ASR) |
| 画面文字 | 视频画面文字(OCR) |
| 润色文案 | 润色后的语音文本 |
| 视频分析 | 多模态视频逐镜分析(JSON) |
| 分析提示词 | 生成视频分析的提示词 |
| 分镜脚本 | 分镜脚本提示词 |
| 关键帧截图 | 关键帧截图 URL(JSON) |
| 复刻提示词 | 复刻视频的生成提示词(JSON) |
| 当日播放 / 当日点赞 等 | 当日播放/点赞/评论/分享/关注 |
| 产出日期 | 任务运行结束日期 |
| 任务名 / 行业 / 任务日期 | 任务元信息 |
展示规范
⛔ 禁止在下方模板规定的结构之外添加任何内容,包括引言、总结、个人分析或额外说明。禁止直接粘贴原始 JSON。
列表视图(固定模板,不可更改列或顺序)
## 📊 {行业} 热门视频({task_date})|按{排序字段中文名}排序
| # | 标题 | 播放量 | 点赞 | 5秒完看率 | 完播 | 链接 |
|---|------|--------|------|-----------|------|------|
| 1 | {标题} | {播放量}万 | {点赞数}万 | {5秒完看率}% | {完播次数}万 | [▶](url) |
...
💡 你可以继续问我:
- {引导问题1}
- {引导问题2}
- {引导问题3}数值规则:保留1位小数,不足1万显示原值;标题超20字截断加"…";url 为空时显示"—"。
详情视图(保留自由度)
按用户问题意图选择展示字段,但必须遵循:
- 以视频标题为 H3 标题开头
关键帧截图图片用内嵌视频分析、复刻提示词等 JSON 字段解析后按内容逻辑展示润色文案、分镜脚本等长文本全量输出,不截断
意图 → 优先字段映射:
| 用户问的是… | 优先展示 |
|---|---|
| 分镜 / 脚本 | 分镜脚本 |
| 说了什么 / 台词 / 文案 | 润色文案 |
| 关键帧 / 截图 | 关键帧截图(图片内嵌) |
| 复刻 / 生成提示词 | 复刻提示词 |
| 视频分析 / 镜头 | 视频分析 |
| 看全部 / 详情 | 所有非空字段,按上表顺序依次展示 |
末尾必须附 3 条引导问题。
引导提问规范(每次返回结果后必须执行)
每次输出业务结果后,必须在末尾附上 2~3 个引导问题,帮助用户深入探索。引导问题要根据当前结果内容动态生成,不要每次都一样。
返回行业列表后
💡 你可以继续问我:
- "帮我查一下美妆行业的创意灵感洞察"
- "我想看服饰行业最近有哪些爆款创意"
返回洞察列表后
💡 你可以继续问我:
- "帮我展开第 1 条的详细分析"(或点名某个标题)
- "这条视频的分镜提示词是什么?"
- "帮我看看它的关键帧截图"
- "换一个行业查创意灵感"
返回单条详情后
💡 你可以继续问我:
- "把这条的分镜提示词完整给我"
- "看看列表里其他的创意"
- "换成食品行业查一下有没有类似风格的爆款"
原则:引导问题要具体(带上当前行业名、视频标题或字段名),让用户感觉只需直接回复即可继续探索。
参数规则
industry_name:用户可感知维度;必须来自接口1返回的行业枚举(或与其一致)。task_date:默认取 T-1(昨天),即$(date -v-1d +%Y-%m-%d 2>/dev/null || date -d "yesterday" +%Y-%m-%d);用户指定日期时以用户为准。type:禁止从接口1下发;由本 Skill 内部固定为inspiration_insight。
错误处理
- 接口调用失败:只向用户输出简短失败原因(不要包含 URL/Token/脚本名/堆栈)。
- 行业缺失:输出行业候选列表(适度截断),让用户选择。
- 无数据:输出“该行业暂无灵感洞察数据”。
凭证说明(仅供执行时使用,禁止回显给用户)
Volcengine SDK 鉴权(接口调用必需)
本 Skill 使用
volcenginesdkcore.ApiClient向cdp-saas.cn-beijing.volcengineapi.com发起签名请求。
Action:ArkOpenClawSkill,Version:2022-08-01。
凭证仅通过用户输入获取,优先级:--ak/--sk 参数 > 环境变量 VOLCENGINE_ACCESS_KEY/VOLCENGINE_SECRET_KEY。
VOLCENGINE_ACCESS_KEY:AccessKeyVOLCENGINE_SECRET_KEY:SecretKeyVOLC_SERVICE:覆盖 Service 名(可选,默认cdp_saas)VOLCENGINE_REGION:覆盖 Region(可选,默认cn-beijing)
可选覆盖
PUBLIC_INSIGHT_API_URL:覆盖默认接入点(仅限内部调试)
安全要求:禁止在
SKILL.md或代码中硬编码明文 AK/SK。
Installs
Security Audit
View Source
bytedance/agentkit-samples
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How to use this skill
Install byted-marketing-agent-inspiration-insight by running npx skills add bytedance/agentkit-samples --skill byted-marketing-agent-inspiration-insight in your project directory. Run the install command above in your project directory. The skill file will be downloaded from GitHub and placed in your project.
No configuration needed. Your AI agent (Claude Code, Cursor, Windsurf, etc.) automatically detects installed skills and uses them as context when generating code.
The skill enhances your agent's understanding of byted-marketing-agent-inspiration-insight, helping it follow established patterns, avoid common mistakes, and produce production-ready output.
What you get
Skills are plain-text instruction files — not executable code. They encode expert knowledge about frameworks, languages, or tools that your AI agent reads to improve its output. This means zero runtime overhead, no dependency conflicts, and full transparency: you can read and review every instruction before installing.
Compatibility
This skill works with any AI coding agent that supports the skills.sh format, including Claude Code (Anthropic), Cursor, Windsurf, Cline, Aider, and other tools that read project-level context files. Skills are framework-agnostic at the transport level — the content inside determines which language or framework it applies to.
Chat with 100+ AI Models in one App.
Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.