摘要： 甚至不需要写代码？通过 Claude Skills + DeepSeek，我实现了一键拆解爆款视频并生成可视化报告。
你还在手动刷视频、逐帧分析爆款逻辑、苦哈哈地写脚本吗？在 ClaudeCode 和 DeepSeek 强强联手的今天，这种重复性劳动早就该被淘汰了。
最近，我发现了一种“摸鱼神器”般的玩法：通过简单的 Markdown 文件定义技能（Skills），就能让 AI 变成你的全自动实习生。喝杯咖啡的功夫，它就能帮你拆解 100 个视频并生成 HTML 报告。更棒的是，通过接入 七牛云的聚合 API，这套工作流的运行成本几乎可以忽略不计。接下来，直接上干货，手把手教你复刻这套“自动化流水线”。
一、 架构思路：从 Prompt 到 Skills
传统的 AI 交互依赖于每次对话时输入的 Prompt（提示词）。而在 Claude Code 的架构中，Skills 是一个核心概念。
简单来说，Skill 是一个定义了标准输入、输出和执行步骤的 Markdown 配置文件。它将复杂的业务逻辑（SOP）固化下来，让 AI 能够像调用函数一样调用这些经验。
本实战的目标架构：
1.交互层：Claude Code CLI（处理用户指令、文件读写）。
2.逻辑层：自定义 Skill（定义视频抓取、分析、脚本生成逻辑）。
3.计算层：七牛云 AI 模型服务（提供 DeepSeek-V3 的高并发推理能力）。
二、 环境配置与模型接入
Claude Code 虽由 Anthropic 发布，但其底层支持标准的 API 协议调用。这意味着我们可以通过修改 base_url，将其请求路由至七牛云的聚合网关。这样做的好处在于，开发者无需维护复杂的模型运维环境，即可通过统一的接口调用 DeepSeek、Gemini 或 Llama 等多种异构模型，且能享受企业级的稳定吞吐。
1. 初始化配置
首先，确保本地环境已安装 Node.js (v18+)，并在终端启动 Claude Code。 为了接管模型调用，我们需要在启动前配置环境变量。以下是 macOS/Linux 环境下的配置示例：
code Bash
# 1. 设置 Base URL 指向七牛云 AI 推理网关
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.qiniu.com/v1/ai/inference"
# 2. 配置鉴权 Key (使用七牛云提供的 API Key)
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-qiniu-xxxxxxxxxxxxxxxx"
# 3. 启动 Claude Code
claude
技术注解：这里的 base_url 重定向是整个方案的关键。七牛云 AI 服务完全兼容 OpenAI 及 Anthropic 的主流 SDK 协议，因此我们不需要修改 Claude Code 的任何源码，仅需一层配置即可实现底层的“无感切换”。
2. 验证连接 启动后，在交互界面输入 /config 检查连接状态。若配置正确，Claude Code 将通过七牛云的高速链路进行 Token 传输。此时，你不仅可以调用 DeepSeek-V3 进行低成本调试，也可以随时切换至其他高阶模型处理复杂任务。
三、 实战：编写 Video Analysis Skill
环境就绪后，我们需要教会 AI 如何工作。我们将编写一个名为 videomaker.md 的 Skill 文件，赋予 AI “拆解短视频并生成脚本”的能力。 在项目根目录下创建 .claude/skills/videomaker.md，写入以下内容：
code Markdown
name: video-analysis
description: 全自动分析短视频链接，提取关键数据，分析爆款原因，并复刻生成同款创作脚本。
allowed-tools:
- WebFetch # 允许抓取网页内容
- WebSearch # 允许联网搜索补充信息
- Write # 允许写入本地文件
---
# Video Analysis Skill Logic
当用户提供视频链接时，请严格按照以下步骤执行：
### Step 1: 数据获取
使用 WebFetch 工具读取 URL 内容。重点提取：标题、文案、关键帧描述。
### Step 2: 爆款分析
基于获取的数据，分析其通过以下维度成为爆款的原因：
- 黄金前3秒：开头是如何抓住注意力的？
- 情绪价值：提供了什么情绪（焦虑/爽感/共鸣）？
- 转化钩子：如何在结尾引导互动的？
### Step 3: 脚本复刻
基于上述分析，撰写一个新的拍摄脚本。要求：
- 保持原视频的结构逻辑。
- 替换为新的主题（由用户指定或随机推荐）。
- 输出格式必须为 HTML，包含可视化表格。
### Step 4: 交付
将最终的 HTML 报告写入当前目录下的 `report.html`。
这个 .md 文件就是我们常说的“结构化提示词工程”。通过将其文件化，我们实现了能力的复用。
四、 运行与结果验证
一切准备就绪。在终端中，我们只需输入自然语言指令，即可触发整个工作流。
输入指令： “运行 video-analysis skill，帮我拆解这个视频 [URL]，并生成一个关于‘AI 编程’主题的同款脚本。”
执行过程（终端回显）：
1.识别意图：Claude Code 识别到 video-analysis 技能，自动加载配置。
2.调用算力：请求通过七牛云 API 发送至 DeepSeek-V3 模型。得益于七牛云在异构算力调度上的优化，DeepSeek-V3 在处理长文本分析时的首字延迟（TTFT）极低，几乎实现了实时响应。
3.联网执行：Agent 自动抓取网页信息，清洗干扰数据。
4.逻辑推理：模型深度分析视频结构，并根据要求生成新脚本。
5.文件写入：几秒钟后，本地目录下生成了 report.html。
打开生成的 HTML 文件，你可以看到一份包含“原片分析”、“爆款公式拆解”以及“分镜脚本”的完整报告。整个过程无需人工干预，且单次执行的 Token 成本极低。
五、 总结与进阶
通过这个案例，我们实现了两个层面的突破：
1.工作流自动化：利用 Claude Code 的 Skills 机制，将重复性的“看视频、拆解、写脚本”变成了可执行的代码资产。
2.算力基础设施化：通过接入 七牛云 AI 模型服务，我们解决了本地部署模型难、原生 API 贵且慢的问题。
对于开发者而言，未来的核心竞争力将不再是单纯的编写代码，而是如何编排这些 Skills，并选择最稳定、最具性价比的算力基础设施来驱动它们。
目前，七牛云 AI 模型服务已全面支持 DeepSeek-V3、Llama 3 等主流开源及闭源模型，并提供了一键接入的 OpenAI 兼容接口。如果你希望构建更复杂的 Agent 应用，或者需要将上述逻辑部署为线上 API 服务，可以前往七牛云开发者中心获取详细的 API 文档与调试工具。
