爆款拆解 API：引用逐字核对

"breakdown": {
  "language": "en",
  "format": "tutorial",
  "hook": {
    "spoken": "为什么别人的关键帧动画如此丝滑，你的却？到底关键帧丝滑的奥秘是什么？…",
    "on_screen": "",
    "why": "It uses a strong contrast between 'smooth' professional results and …"
  },
  "beats": [
    { "t": 0,  "label": "Hook & Offer", "quote": "" },
    { "t": 24, "label": "Demonstration of Problem",
      "quote": "可以看到它的这个运动是不是比较的无聊，是一个比较匀速平稳的缩放" }
  ],
  "cta": "需要的小伙伴扣六就可以领取啦",
  "engagement": { "likes": 60, "comments": 5, "collects": 14, "shares": 1, "as_of": "2026-10-03" },
  "missing": [
    "No information on the author's follower count or channel authority level",
    "7 quote(s) removed: not found word for word in the post"
  ]
}

中文分析时，这一句写作「删除了 N 处无法在原文中逐字找到的引用」。另一次线上测试（新抖音视频、中文拆解）的引用全部能在原文里逐字找到， 给出 4 个带时间的节拍，扣 3 积分（1 基础 + 1 分钟 + 1 拆解）。

节拍的时间不会超过实际读到的长度；视频只读了开头时，missing 会写明。完整的原文字段说明见 文档里的「原文 / AI 字段」。

curl -X POST https://linkdigest.dev/api/v1/digest \
  -H "Authorization: Bearer ld_live_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://v.douyin.com/xxxx/", "format": "json", "breakdown": true}'

# 视频需要转写时返回 202 和 jobId：
curl "https://linkdigest.dev/api/v1/digest/JOB_ID?wait=20" -H "Authorization: Bearer ld_live_..."

MCP · Claude Code（Cursor、Trae、Cherry Studio、通义灵码见文档）

claude mcp add --transport http linkdigest \
  https://linkdigest.dev/mcp \
  --header "Authorization: Bearer ld_live_..."

接入后对 agent 说「拆解这条抖音：链接」，它会调 digest_url 并带上 breakdown: true。

API Key 在 https://linkdigest.dev/app/keys 创建（形如 ld_live_…）。 REST、MCP 各客户端的配置、轮询和返回字段见 中文 API / MCP 文档。

按加量包折算：$5 = 250 积分，支付宝按人民币结算 ¥36，每积分 ¥0.144。注册送 10 积分（一次性）。 任何人读过的链接再读 0 积分；读不出内容不收费。

• 不预测流量。why、template、remix_ideas 是模型基于这条内容写的分析。
• 看不到评论区和账号粉丝数；拆解只基于这一条内容本身和它的互动数字。
• 逐字核对只保证「原话确实出现在原文里」，不保证模型选的那句最有代表性。
• 爆款拆解这件事别家也在做（社媒数据助手、红狐都有拆解类 skill），区别在核对；见 对比页。

「引用逐字核对」具体怎么核对？

拆解里标为原话的字段——hook.spoken、hook.on_screen、beats[].quote、cover_text、cta——必须能在这条内容已经读出的文字里找到（标题、正文、逐字稿、画面文字、图片上的字和图片描述），比较时忽略空格和标点。找不到的那一句会被清空，并在 missing 里写明删了几处。

点赞、收藏这些数据是模型写的吗？

不是。engagement 和 tags 直接复制这条内容的 stats 和话题标签（读取当天的平台数字，as_of 写日期），模型不碰。

拆解用什么语言写？

默认用帖子本身的语言；带 translate_to 就用那个语言写分析，但引用仍然是原文原话。

同一条链接拆解两次要付两次钱吗？

不用。同一条链接、同一种语言的拆解会缓存，再要一次 0 积分。已经读过、只是没拆解的链接，再要拆解只加拆解那 1 积分，不重新抓取。

能告诉我这条会不会火吗？

不能。拆解描述这条内容是怎么做的；为什么有效（why）、模板、二创方向是模型写的分析，不是预测。看不到的东西（评论区、粉丝数、只读了一部分）会写进 missing。