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短剧爆款预演器 v2.1.5 - 即下载即用版本 版本亮点 真正即下载即用 零配置安装：下载后直接运行，无需npm install或npm run build 预编译版本：包含完整的dist目录，无需TypeScript编译 智能降级：AI不可用时自动使用本地算法，保证可用性 一键运行：提供简单运行脚本，开箱即用 无缝OpenClaw集成 自动读取配置：自动读取~/.openclaw/openclaw.json 使用OpenClaw当前模型：与OpenClaw使用相同的AI模型 完全透明：用户无需关心模型配置，专注于剧本分析 核心分析功能 1. 前10秒钩子强度分析 视觉冲击力评分 核心冲突明确度评分 情绪张力评分 记忆点设计评分 详细优化建议 2. 结尾悬念设计分析 悬念强度评分 续看意愿评分 情绪余韵评分 视觉隐喻评分 多集剧本优化建议 3. 爆款潜力预测 综合评分（0-100分） 前10秒留存率预测 完播率预测 分享率预测 弹幕密度预测 4. 弹幕反应模拟 生成真实平台风格弹幕 情绪热力图分析 好评/吐槽/疑问/玩梗分布 5. 平台适配建议 标题优化建议 标签策略 发布时间建议 互动设计建议 视觉风格建议 即下载即用方式 方式1：直接运行（推荐） # 下载后直接运行 node dist/cli.js test # 分析剧本 node dist/cli.js analyze -f script.txt -p 抖音 # 生成弹幕 node dist/cli.js danmaku -f script.txt -p B站 方式2：使用运行脚本 # 运行测试 ./run-hit-preview.sh test # 分析剧本 ./run-hit-preview.sh analyze -f script.txt -p 抖音 方式3：在OpenClaw中直接使用 @天枢 用爆款预演器分析这个剧本：[粘贴剧本] 技术架构优化 修复的核心问题 parseAIResponse函数增强：支持对象和字符串输入，增强JSON解析容错 callAPI方法修复：正确处理API响应，避免"[object Object]"错误 智能降级算法：当AI不可用时，自动使用本地算法保证可用性 零配置设计：自动读取OpenClaw配置，无需额外设置 即下载即用实现 预编译的dist目录 完整的node_modules依赖 无需npm install或npm run build 开箱即用运行脚本 安装要求 Node.js >= 22.0.0（仅需运行时，无需开发环境） OpenClaw配置（可选，用于AI分析） 适用场景 短剧剧本爆款潜力评估 剧本优化建议生成 平台适配策略制定 观众反应预测 A/B测试方案设计 注意事项 本分析基于AI模拟预测，实际效果需结合拍摄、表演、剪辑等综合因素验证 建议先用抖音小号发布测试片段，验证数据后再正式发布 定期更新剧本，基于数据反馈进行迭代优化 版本: v2.1.5 发布日期: 2026-04-23 更新说明: 优化报告输出格式，新增网页版体验推广模块，版本号同步至2.1.5。