運作方式
Garfunkel 如何分析影片
貼上連結，Garfunkel 就會把影片整理成一份報告，呈現影片說了什麼、畫面有什麼、開場如何吸引注意力，以及和其他貼文相同的一套標籤；如果你有需要，也會分析觀眾的反應。以下依序介紹每個步驟。
將此頁面複製為 Markdown，方便貼到 AI 助理中。
第 01 步，共 08 步
取得貼文
我們會開啟連結，取得影片和平台顯示的相關資訊：說明文字、創作者，以及平台提供的觀看次數、按讚數、留言數和分享數。這些數字會照平台原樣保留，方便你之後依數字排序和比較貼文。處理期間才會保留影片檔案，分析完成後就會刪除。
第 02 步，共 08 步
拆分影片
我們會先確認影片是否有音軌，再將聲音和畫面分開，方便分別分析。接著，聲音會轉成逐字稿，畫面則會擷取影格；到製作摘要時，兩者會再一起分析。
第 03 步，共 08 步
轉錄音訊
語音模型會記下影片中的所有對話，並為每行文字標上時間戳記，讓你知道說了什麼、何時說的。只要影片中有語音，分析時一定會附上逐字稿。如果這個步驟失敗，我們會重試，不會跳過；分析失敗的貼文也不會收費。
模型：Qwen3-ASR-0.6B · 開源語音辨識模型
第 04 步，共 08 步
挑選影格
我們會用影格取樣演算法減少影格數量，同時保留影片的整體意思。接下來的步驟中，AI 模型會連同逐字稿一起分析留下的影格。
第 05 步，共 08 步
撰寫摘要
AI 模型會一邊查看影格，一邊閱讀逐字稿和說明文字，從整體理解貼文，而不是只看個別片段。模型會撰寫簡短摘要，並依照影片中的先後順序，逐段整理內容，每一段都會對應到影片中的一個時刻。
模型：gpt-6.1-sol · 同時閱讀逐字稿和取樣影格
第 06 步，共 08 步
找出開場吸睛點
模型會仔細分析開頭幾秒，找出吸引注意力的文字或畫面、吸睛點的類型，以及它出現的時刻。模型也會記錄這個開場讓觀眾期待什麼、影片如何回應這份期待，以及它為什麼有效。
模型：gpt-6.1-sol · 與摘要使用相同模型，在同一輪分析中完成
第 08 步，共 08 步
分析留言
如果你要求分析留言，我們會先收集留言，再讓模型結合貼文的說明文字、摘要和逐字稿，逐則閱讀。這樣模型就能根據影片實際說了什麼、呈現了什麼來判斷留言。報告會整理出哪些人認同、哪些人提出不同看法、大家問了什麼，以及喜歡哪些內容。
模型：gpt-6-luna · 根據貼文內容逐則閱讀留言
脈絡如何層層累積
每個步驟都會接續前一步的結果，因此後續步驟不會只看原始影片。以下是各步驟會讀取的內容。
- 01逐字稿讀取內容音訊
- 02摘要與吸睛開場讀取內容逐字稿、貼文說明與抽樣影格
- 03標籤讀取內容摘要、逐字稿、貼文說明與抽樣影格
- 04留言分析報告讀取內容留言、貼文說明、摘要與逐字稿
每篇貼文，結構一致
每篇貼文都會依固定架構分析，使用相同欄位與格式。結果因此一致、方便比較，也容易排序、篩選，並可匯出至試算表、API 或 MCP。
{
"format": "Tutorial",
"theme": "Food & drink",
"emotion": ["Joy"],
"tone": ["Playful"],
"hook": { "type": "Demonstration", "start": 0.0, "end": 2.0, "text": "So here’s the trick…" },
"tags": ["home kitchen", "pan", "jump cuts"],
"transcript": [{ "start": 0.0, "end": 2.4, "text": "So here’s the trick…" }],
"comments": { "agree": 52, "push_back": 14, "questions": 18 }
}你會得到什麼
- 摘要與內容脈絡
- 附時間戳記的逐字稿
- 吸睛開場：用了什麼方式、何時出現，以及為什麼有效
- 每篇貼文都會套用同一組標籤
- 留言分析報告（依需求提供）
- 依內容搜尋：根據貼文主題找內容，不只搜尋貼文中的字詞
- 可匯出至試算表、API 和 MCP
分析完成後，影片檔案會刪除。