前言
B 站的充电视频（付费内容）在页面结构和播放逻辑上与普通视频有显著差异。除了常规的播放器 DOM，还涉及专属覆盖层、充电提示弹窗以及复杂的鉴权系统。传统逆向工程往往需要手动抓包分析接口参数和 Cookie 流转，耗时且容易因网站改版失效。
利用大模型辅助开发可以大幅简化这一过程。通过合理的 Prompt 设计，让 AI 自动识别页面结构、分析加载逻辑并生成基础代码框架，能显著提升效率。以下结合实战经验，分享如何利用 AI 工具完成此类前端逆向任务。
核心思路与 Prompt 设计
要让 AI 生成可用的解析代码，关键在于明确需求边界。不要只说'解析视频'，而要具体到 DOM 层级、请求链路和鉴权细节。
一个有效的 Prompt 应包含以下要素：
- 目标明确：指定提取播放器 DOM 结构、充电专属内容加载逻辑。
- 输出要求：需要可运行的 HTML+CSS+JS 框架，而非伪代码。
- 安全处理：明确要求包含模拟登录、鉴权处理及 CSRF 防护。
- 注释规范：关键函数需附带详细注释，便于后续维护。
示例 Prompt 参考：
请生成一个能够解析 B 站充电视频页面结构的代码工具。要求：
1. 自动提取视频播放器 DOM 结构
2. 分析充电专属内容的加载逻辑
3. 输出可运行的 HTML+CSS+JS 代码框架
4. 包含模拟登录和鉴权处理
5. 支持高可用模型优化解析算法
输出格式要求包含完整的前端工程结构，并添加详细注释说明关键代码段。
鉴权难点与处理策略
充电视频的核心壁垒在于鉴权。AI 生成的代码通常会给出基础框架，但实际运行中需注意以下几个关键点：
- Cookie 管理：必须获取有效的登录态 Cookie，且不能过期。建议在代码中预留刷新机制。
- 请求头校验：
Referer和Origin头通常会被服务端校验，需确保与真实浏览器行为一致。 - CSRF Token：部分接口依赖动态 Token，需在初始化阶段先获取该值。
- 心跳保活：长连接或流式播放需要维持心跳，防止播放中断导致鉴权失效。
在实际调试中，建议先让 AI 分析页面整体结构，再聚焦具体模块验证。对于复杂逻辑，分步骤验证比一次性生成更可靠。
代码结构与维护
生成的前端工程通常包含三个核心部分：
- HTML 结构：模拟 B 站播放页面的 DOM 层级，包括控制栏和覆盖层。
- 样式文件：还原会员可见性的特殊 CSS 规则，确保 UI 表现正常。
- JavaScript 逻辑：处理 AJAX 请求链，包括视频源获取、心跳包发送等。
由于 B 站等平台更新频繁，页面结构变化可能导致解析失效。利用 AI 的优势在于可以快速适配新版结构。当发现解析失败时，只需将新的网络请求日志或 DOM 片段投喂给模型，它就能快速调整解析算法。
总结
通过 AI 辅助开发，原本需要反复抓包、调试的工作现在可以通过智能解析快速完成。特别是对于经常更新的平台，AI 工具能自动适应变化，大大节省维护成本。建议开发者保存常用的解析模板，并定期更新模型以适配网站改版，保持工具的长期可用性。
