bilibili 弹幕分析仪 v1

SKILL效率

原名 bilibili-danmaku-analyzer-v1

效率 联网访问 许可证明确 OpenClaw
安装这个技能

bilibili-danmaku-analyzer-v1 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

累计安装 2,376 本周 90
GitHub 星标 未标注 仓库 bilibili-danmaku-analyzer-v1
下载量 832 技能市场下载数
权限级别 联网访问 安装前请确认风险范围
许可证 许可证明确 MIT-0

安装

ClawHub 市场
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
openclaw skills install bilibili-danmaku-analyzer-v1

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方unclecheng-li仓库 bilibili-danmaku-analyzer-v1 · 版本 1.0.0
宿主客户端OpenClaw技能可被这些客户端加载
安装方式ClawHub 市场安装包 unclecheng-li/bilibili-danmaku-analyzer-v1
权限级别联网访问安装前请确认风险范围
许可证MIT-0许可证明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-05-01上游最后核验时间 · 数据更新 未标注
正文体量9.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

5 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
  • 按任务关键词查找相关 Skills
  • 展示可复制的安装命令
  • 保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验
  • 补充不同宿主或平台的使用分布数据
  • 展示第三方安全扫描或审计结果
OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时用户想查找某类 Agent Skill 时需要根据任务场景推荐可安装能力包时需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

权限与风险

联网访问
装之前先读完这段

安装与使用指南

安装步骤

本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

怎么用

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;当前草稿只做目录说明,具体调用方式由规则抽取,异常条目再复核。

SKILL.md 全文

9.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

B站弹幕舆情分析 Skill

专注于弹幕舆情与节奏分析的智能工具,输入B站视频链接,自动提取弹幕数据并生成专业的分析提示词,供大模型深度解读舆情走向、情感演变和互动节奏。

核心功能

  • ✅ 弹幕提取 - 提取视频所有弹幕(滚动、底端、顶端等全部类型)
  • ✅ 时间分段分析 - 将弹幕按视频时间轴分10段,便于分析节奏变化
  • ✅ 情感统计概览 - 统计正面/负面/疑问关键词占比
  • ✅ 弹幕采样整理 - 每段精选代表性弹幕,生成结构化分析数据
  • ✅ Markdown分析报告 - 自动生成完整的Markdown格式舆情分析报告
  • ✅ 专业分析提示词 - 生成可直接使用的大模型分析提示词
  • ✅ 无需登录 - 使用B站公开API,完全免费

前置条件

1. 环境要求

  • Python 3.8+
  • 网络可访问 B站 API
  • 大模型对话能力(用于生成分析结果)

2. 依赖安装

pip install requests

使用方式

对话中使用

@skill://B站弹幕舆情分析 请分析这个视频的弹幕舆情:https://www.bilibili.com/video/BV1xx97xx9xx

命令行使用

# 提取弹幕并生成分析数据
python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx97xx9xx"

# 指定输出目录
python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx97xx9xx" -o /path/to/output

# 使用BV号
python main.py "BV1xx97xx9xx"

工作流程

输入B站视频链接
    │
    ▼
1. 提取BV号 (正则匹配)
    │
    ▼
2. 获取视频信息 (标题、UP主、时长、CID等)
    │
    ▼
3. 获取弹幕数据 (XML/压缩格式)
    │
    ▼
4. 数据整理与分析
   ├── 按时间分段(10段)
   ├── 统计弹幕类型分布
   ├── 情感关键词统计(正面/负面/疑问)
   └── 每段采样代表性弹幕
    │
    ▼
5. 生成分析提示词
   └── 输出结构化提示词供大模型分析

输出内容

1. 视频信息

  • 标题、BV号、UP主、时长、弹幕总数

2. 弹幕统计概览

  • 弹幕类型分布(滚动/底端/顶端等)
  • 正面关键词占比
  • 负面关键词占比
  • 疑问句占比

3. 时间分段弹幕(10段)

每段包含:
- 时间范围
- 弹幕数量
- 精选弹幕样本(每段最多10条)

4. 大模型分析提示词

生成结构化的分析提示词,包含以下维度:

舆情分析

  • 整体情感倾向
  • 情感演变轨迹
  • 情感峰值时段

节奏分析

  • 高能预警点
  • 讨论热度分布
  • 弹幕密度变化

内容特征

  • 主要话题
  • 梗与玩梗
  • 用户互动类型

舆情风险点

  • 潜在负面点
  • 风险预警

技术实现

核心API接口

数据 接口URL 参数
视频信息 https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid={bvid} bvid
弹幕数据 https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid={cid} oid(视频cid)

请求头设置

DEFAULT_HEADERS = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...',
    'Referer': 'https://www.bilibili.com/',
    'Origin': 'https://www.bilibili.com'
}

情感关键词

正面关键词: 牛、强、棒、好、赞、顶、泪目、感动、喜欢、爱、甜、炸、绝、完美、厉害、超

负面关键词: 烂、差、垃圾、废物、蠢、尴尬、难、崩、无语、失望、难看、无聊、扯、假

疑问关键词: ?、?、怎么、为什么、什么、如何、是不是、能不能

输出文件

JSON格式 (xxx_弹幕分析数据.json)

{
  "video": {
    "bvid": "BV1xx97xx9xx",
    "title": "视频标题",
    "owner": "UP主名称",
    "duration": 600,
    "duration_str": "10:00"
  },
  "statistics": {
    "total_count": 1234,
    "type_distribution": {"滚动": 1000, "底端": 200, "顶端": 34},
    "positive_keyword_count": 150,
    "negative_keyword_count": 50,
    "question_keyword_count": 80,
    "positive_rate": 12.15,
    "negative_rate": 4.05,
    "question_rate": 6.48
  },
  "time_segments": [...],
  "sampled_danmakus": [...]
}

分析提示词文件 (xxx_分析提示词.txt)

可直接复制给大模型的完整分析提示词,包含:
- 视频信息
- 弹幕统计
- 分段弹幕内容
- 分析要求(舆情、节奏、内容特征、风险点)

Markdown分析报告 (xxx_弹幕舆情分析报告.md)

自动生成的完整Markdown格式分析报告,包含:

报告结构

  • 视频信息: 标题、BV号、UP主、时长、弹幕总数
  • 弹幕统计概览: 类型分布、正面/负面/疑问关键词占比
  • 弹幕时间分布: 密度分布图、高密度时段TOP3
  • 分时段弹幕详情: 每段代表性弹幕样本
  • 舆情分析: 整体情感倾向、情感峰值时段、高能预警点
  • 节奏分析: 弹幕密度变化特征
  • 主要发现: 弹幕内容特征总结
  • 风险提示: 舆情风险预警
  • 总结: 核心发现总结

报告示例

# B站视频弹幕舆情与节奏分析报告

## 视频信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 标题 | xxx |
| BV号 | BV1xx |
| 弹幕总数 | 1234 条 |

## 弹幕统计概览
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 正面关键词占比 | 10.39% |
| 负面关键词占比 | 3.78% |

## 弹幕时间分布
| 时段 | 弹幕数 | 密度 |
|00:00-01:13 | 201 | ######---- |
|01:13-02:27 | 165 | #####----- |

## 舆情分析
**整体情感倾向**: 正面
**结论**: 观众对该视频的整体情感倾向为正面...

脚本参数

参数 说明 示例
url B站视频链接或BV号 BV1ky97B9Efn
-o, --output 输出目录 -o ./output

注意事项

  1. 无需登录: 脚本使用B站公开API,无需登录即可提取弹幕
  2. 弹幕采样: 为控制数据量,每段时间弹幕最多采样20条
  3. 频率限制: 建议控制请求频率,避免触发风控
  4. 大模型分析: 脚本仅生成分析提示词,实际分析需大模型完成

故障排除

问题 原因 解决
获取弹幕为0 CID获取失败或视频无弹幕 检查网络或视频有效性
412/403错误 风控拦截 添加延时或稍后重试
视频信息获取失败 BV号无效 检查链接格式是否正确

文件结构

B站弹幕舆情分析/
├── SKILL.md                 # 本说明文件
├── _skillhub_meta.json      # Skill元数据
├── main.py                  # 核心脚本
└── requirements.txt         # Python依赖

实际案例

案例:三十五年的《宇宙级安全声明》弹幕舆情分析

用户输入:

@skill://B站弹幕舆情分析 请分析这个视频的弹幕舆情:https://www.bilibili.com/video/BV1csDuBREjo

执行过程:

  1. 提取BV号:BV1csDuBREjo

  2. 获取视频信息:
    - 标题:三十五年的《宇宙级安全声明》,东大,开始撤回!
    - UP主:老王聊天
    - 时长:12:17

  3. 获取弹幕:通过CID调用弹幕接口,获取到 1800 条弹幕

  4. 数据整理:
    - 按时间分10段
    - 统计情感关键词:正面187次,负面68次,疑问182次
    - 每段采样代表性弹幕

  5. 生成输出文件:
    - JSON数据文件
    - 分析提示词文件
    - Markdown分析报告 ← 核心新增功能

分析结果:

指标 数值
弹幕总数 1800 条
正面关键词占比 10.39%
负面关键词占比 3.78%
正面/负面比 2.75 倍
整体情感倾向 正面
最高密度时段 11:03-12:17 (290条)

弹幕密度分布:

| 时段 | 弹幕数 | 密度 |
|00:00-01:13 |  201 | ######---- |
|01:13-02:27 |  165 | #####----- |
|02:27-03:41 |  146 | #####----- |
|03:41-04:54 |  216 | #######--- |
|04:54-06:08 |   99 | ###------- |
|06:08-07:22 |  136 | ####------ |
|07:22-08:35 |  216 | #######--- |
|08:35-09:49 |  201 | ######---- |
|09:49-11:03 |  130 | ####------ |
|11:03-12:17 |  290 | ########## | ← 高潮阶段

输出成果:
- ✅ 成功提取 1800 条弹幕
- ✅ 自动生成 Markdown 分析报告
- ✅ 报告包含完整舆情分析(视频信息、统计概览、时间分布、舆情分析、节奏分析、风险提示、总结)

报告预览(部分):

# B站视频弹幕舆情与节奏分析报告

## 视频信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 标题 | 三十五年的《宇宙级安全声明》,东大,开始撤回! |
| BV号 | `BV1csDuBREjo` |
| 弹幕总数 | **1800 条** |

## 弹幕统计概览
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 正面关键词占比 | 10.39% |
| 负面关键词占比 | 3.78% |

**整体情感倾向**: 正面

## 舆情分析
**结论**: 观众对该视频的整体情感倾向为正面,正面评价占比10.39%,负面评价占比3.78%,正面是负面的2.75倍。

## 风险提示
**整体舆情**: 弹幕内容积极正面,未发现明显舆情风险点。

安全信息

审计结论
未标注不代表已通过审计
安全审计VirusTotal、ClawScan、Static analysis第三方安全审计平台给出的结论

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-05-01。