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# reel-research · 短影音研究報告
丟一支影片 → 回一份**看懂它、查證它、可行動**的 A4 圖解報告。
**不是只做 fact-check。** 影片講工具就驗工具能不能用、講地點就查在哪與怎麼訂、
講事實才做查證。**先判斷類型，再走路徑**——完整路由表見 `references/routing.md`。
**三條靈魂：**
1. **畫面才是 ground truth**——旁白與 caption 都會騙人，尤其專有名詞。
2. **能自己驗就不要只講道理**——能跑數據就跑，能打開官網就打開，能查地址就查。
3. **每個結論都要標「誰能用／現在還在不在」**——時效與可及性，比「這是什麼」更有用。
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## Phase 0 · 拆影片（先看懂，再查證）
用 `video-understand` 抽幀＋逐字稿。**畫面字卡優先於 whisper 逐字稿**（中文 ASR 對專有名詞漂字嚴重）。
```bash
python3 ~/.claude/skills/video-understand/scripts/prepare.py "<URL>" \
--out ./_reel1 --scene-threshold 0.2 --max-frames 40 --model large-v3
```
⚠️ **一定要另外抓 caption**——caption 常宣稱畫面完全沒演的東西：
```bash
yt-dlp --skip-download --print "%(uploader)s|%(description)s" "<URL>"
```
🔴 **scene detection 會漏掉靜態影片。** 實證：一支 13 秒的「AI Stack」reel，
背景不動、只有中間的 logo 卡片在換，`--scene-threshold 0.18` **只抽到 1 幀**，
整支影片 13 個工具全部漏掉。**先看抽到幾幀，少於影片秒數的 1/3 就改密集抽**：
```bash
for t in 0.5 1.5 3.0 4.5 6.0 7.5 9.0; do
ffmpeg -ss $t -i "<mp4>" -frames:v 1 -vf scale=620:-1 -y "f_$t.jpg"
done
```
讀不清楚的小字／logo 用 `crop` 放大再讀一次。
**拆成可單獨判真假的原子主張**，每條標類型：`存在性`／`數值`／`因果`／`可行性`／`出處`。控制在 6–12 條。
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### 抽幀策略：先看影片動不動
| 影片型態 | 參數 | 為什麼 |
|---|---|---|
| 有剪輯、鏡頭一直換 | `--scene-threshold 0.2` | 場景偵測抓得很乾淨 |
| 靜態版面（logo 卡、字卡） | `--every 1.5`，低 threshold | 場景偵測只會抓到 1 幀，**而且不會報錯** |
| **螢幕錄影教學** | `--every 0.7 --no-dedup` | **唯一在變的是公式列／終端機那幾個字，佔畫面不到 1% 像素——去重複會把打字過程整段丟掉** |
> 🔴 **實測（2026-08-24）**：一支 26 秒的 Excel 教學，預設參數只留 8 幀，
> 公式從 `=` 打到 `G2:I2)` 的過程完全消失。改成 `--every 0.7 --no-dedup` 得到 19 幀，
> 才看