TikTok Shop 全球学习仪表盘
只有完成爆款、分发、用户偏好和带货结构分析的视频，才计入已学习。
学习标准
真人Shop视频＋公开播放数据＋深度原因分析。只有链接或缩略图不算学习。
为什么爆为什么可能获得分发用户为什么喜欢带货为什么有效
数据来源
TikTok Shop公开搜索为主；FastMoss热门视频榜可批量导入Excel，补充播放、点赞、评论和分享指标。
固定类目库
系统固定使用15个标准类目，Excel和Shop视频会自动归类，不能新增临时类目。
比特浏览器账号分析
全自动模式已开启：你只需打开比特浏览器并登录 TikTok，系统会自动进入 Studio、读取各分析栏目并定时保存报告。
等待连接
浏览器环境
点击“连接比特浏览器”读取环境列表。
每日运营助手
按单一行业专题生成爆款案例、脚本拆解、钩子文案、市场趋势、选品建议和今日行动。
正在读取运营日报…
日报历史
内容生产线
把选题、拆解、脚本、分镜、标题封面、素材和复盘串成一个可持续推进的内容项目。
点击“从今日日报新建”，系统会自动带入当前专题的爆款证据、脚本骨架和制作清单。
智能脚本库
自动收录生产线与提示词历史，按真实发布数据评分，并将有效结构复用到下一条内容。
自动学习尚未运行。
点击“同步现有脚本”建立脚本库。
对标拆解学习
使用 yyl-benchmark-breakdown 方法完成下载、转写、视觉抽帧、爆款公式、时间轴和人设定位；证据完整后自动归入固定类目学习库。
短视频只有同时具备完整口播和视觉证据，才会计入“已学习”。
拆解任务
严格串行执行：同时只运行1个任务，其余任务排队等待暂无拆解任务
AI设置
分别配置学习分析与提示词生成模型，研究参数集中放在下方。
🔒
密钥仅保存在本机
存储位置为本机 SQLite 数据库，建议使用设有额度限制的独立密钥。
学习与视觉模型
负责产品识别、视频拆解和深度学习。
用于类目识别和通用视觉判断。
只负责视频证据准备完成后的深度拆解。
auto 会检测 v2rayN、Clash 等常用本机代理。
提示词生成模型
只负责脚本、分镜、标题标签和视频提示词。
可与主模型使用不同服务商。
自动研究与账号
控制研究频率、筛选规则和 TikTok Shop 登录环境。
小时
时
分钟
支持飞书、钉钉、企业微信和通用JSON Webhook。
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auto 会识别 v2rayN 10808（SOCKS5）以及 Clash 常用HTTP端口。
使用独立 Chrome 登录；完成后关闭窗口并等待约 5 秒。
全球原生产品视频编导 编导 × 类目深度学习 × 永久记忆
今天想生成什么带货视频？输入产品标题、上传产品图，我会自动识别类目并生成3套分段提示词。
TikTok 策略师设置
未选择图片，最多8张
数量
10秒 + 10秒
Enter 发送，Shift + Enter 换行 · 每段视频只生成10秒或15秒