本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

video-understanding

把视频分析为结构化理解索引:场景检测、ASR 转写、逐场景 VLM 观察、静音窗口、融合时间线和写作 brief。用于理解、索引或总结视频,也作为后续创作前的分析阶段。

输入视频文件;输出 scenes.json、 asr_result.json、vlm_analysis.json、silence_periods.json、timeline_fusion.json、agent_narration_brief.md。

触发词:视频理解、视频分析、视频索引、video understanding、analyze video、看懂视频。

インストール方法を見る

含まれるファイル(25)

  • SKILL.md7.0 KB
  • references/data-schema.md6.1 KB
  • references/prompt-templates.md1.7 KB
  • references/research-guide.md2.8 KB
  • scripts/agent_text.py7.2 KB
  • scripts/asr_timing_evidence.py9.7 KB
  • scripts/asr.py11.3 KB
  • scripts/briefing/__init__.py101 B
  • scripts/briefing/builder.py28.1 KB
  • scripts/briefing/context.py13.5 KB
  • scripts/briefing/inputs.py8.9 KB
  • scripts/briefing/timeline.py18.4 KB
  • scripts/consolidate.py26.8 KB
  • scripts/detect.py25.3 KB
  • scripts/extract.py2.5 KB
  • scripts/index_normalize.py14.0 KB
  • scripts/lib.py23.1 KB
  • scripts/storyboard.py24.1 KB
  • scripts/timeline_fusion.py3.0 KB
  • scripts/understand.py192 B
  • scripts/understanding_brief.py8.6 KB
  • scripts/understanding_cache.py12.3 KB
  • scripts/understanding_runner.py14.2 KB
  • scripts/understanding_storyboard.py13.3 KB
  • scripts/vlm.py28.4 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

1. 定位

本技能把源视频转成 Agent 与下游阶段可读取的理解索引。它的创作角色是素材观察员 / 场记,不是导演:

  • 先观察,再解释;事实与推断分开。
  • 除了“发生了什么”,还要让下游看见知识、权力、目标、关系或情绪在哪一刻变化。
  • 标出由谁的 POV 承载变化、哪个反应或表演不可替代,以及哪里存在完整台词/动作的自然剪辑边界。
  • 证据不足时保留不确定性,不制造戏剧结论。

2. 处理阶段

  1. 场景检测:写 scenes.json,包含切点、时长和废片段过滤结果。
  2. 抽帧:为视觉分析提取代表帧。
  3. ASR:通过 mimo-v2.5-asr 写粗分段对白 asr_result.json,并写 asr_timing_evidence.json 说明可用性、有限时间精度与文本修正来源。
  4. 静音检测:写 silence_periods.json,标注安静窗口与 has_speech。
  5. VLM 观察:写 vlm_analysis.json,包含场景描述、深层分析和 frame_facts。
  6. 时间线融合与创作 brief:写 timeline_fusion.json、asr_writing_chunks.json 和 agent_narration_brief.md。

各阶段只有在输出产物与 provenance sidecar 同时匹配当前视频及影响结果的设置时才会复用;--force 强制重算。

3. 环境要求

# ffmpeg: brew install ffmpeg | apt install ffmpeg | choco install ffmpeg
export MIMO_API_KEY=***

ASR 使用 mimo-v2.5-asr;VLM 使用 mimo-v2.5。--skip-asr 可跳过对白转写,但完整理解仍需要 MIMO_API_KEY 运行 VLM。--mimo-video-overview 可开启按场景块的视频概览。未设置 key 时重跑会复用已缓存的转写、画面分析、概览与故事索引(key 决定的默认 endpoint 不参与比对);需要请求模型的 consolidation 记为 skipped_no_key,不发请求。缓存对不上(例如复制 work_dir 时没保留文件时间)而已有转写时,运行停下并保留转写:用 cp -p / cp -Rp / rsync -t 保留时间重新复制,或设置 key 后重跑(会重新转写)。不要用 --skip-asr 绕过,它会把现有转写替换成 []。

若 work_dir/background_research.json 存在,本技能会把剧情梗概和角色名折入 VLM 上下文;--context 可补充一条简短提示。

下面的 scripts/... 均相对于本技能目录。若执行器从仓库根目录启动,请给脚本路径加上本技能的绝对目录。

4. 运行命令

python3 scripts/understand.py <video> --work-dir <work_dir> [选项]
选项默认作用
<video>必填源视频
--work-dir必填产物目录;不存在时创建
--context "..."空补充给 VLM 的简短上下文(节目名、角色名),与 background_research.json 合并
--scene-threshold0.1场景检测阈值
--style纪录片写进创作简报的解说风格
--edit-mode full|cut不设写进简报的 recap 模式;cut 时按剪后时长估算旁白预算,已有 edited_source.mp4 时句末锚点改用剪后时间
--target-duration不设写进简报的 cut 目标时长;尚无 clip_plan_validated.json 时用它估算旁白预算
--skip-asr关不转写对白,把 asr_result.json 写成 [](已有转写会被覆盖),ASR 证据标为显式跳过
--mimo-video-overview关按场景块运行 MiMo 视频概览,并作为逐场景主描述
--force关忽略缓存,全部重算
--brief-only关只用现有产物重建 agent_narration_brief.md,不抽帧、不调 API
--edited-storyboard-only关只按 clip_plan_validated.json 写剪后时间线 storyboard/edited_storyboard.*,并在已有的 agent_narration_brief.md 顶部加 storyboard 指引;多源计划(带 sources)从各来源 source_work_dir 的 frames/ 按其 frames_manifest.json 的 fps 取帧,tile 标 S1/S2…;不抽帧、不调 API,故事板生成失败只记日志。与 --brief-only 互斥
--consolidate / --no-consolidate开生成全局故事索引 understanding_index.*
--consolidate-asr关另外清洗 ASR 文本,写 asr_clean.json

5. 输出契约

默认运行写出下表产物;各阶段产物旁的 *.meta.json 是缓存 provenance sidecar。

文件内容
frames/frame_*.jpg、frames_manifest.json按 fps 抽出的帧及其清单
scenes.json场景切点、起止时间与时长
audio.wav16 kHz 单声道音频,供 ASR、静音检测与句末锚点使用
asr_result.json[{start, end, text}] 时间戳对白
asr_timing_evidence.jsonASR 可用性状态、粗窗口精度、glossary 前后文本,以及它所描述的源视频/音频/结果文件(路径存在性 + size/mtime)
silence_periods.json[{start, end, duration, has_speech}] 安静窗口
speech_boundary_anchors.jsonASR 句末标点对齐到短停顿的句末锚点;缺音频或 ASR 时 status: unavailable
vlm_analysis.json逐场景描述、深层分析与 frame_facts
mimo_video_overview.status.json视频概览状态(未启用时为 disabled);启用成功另写 mimo_video_overview.json
understanding_index.json、understanding_index.md全局故事索引(--no-consolidate 时不写)
consolidation.status.json故事索引与 ASR 清洗的运行状态
storyboard/source_storyboard.{json,jpg}原片时间线联系表(超页时续写 _001.jpg 等);已有 clip_plan_validated.json 时另写 edited_storyboard.*;STORYBOARD=0 关闭
timeline_fusion.jsonVLM、ASR 与静音信息的统一时间线
asr_writing_chunks.json按句界和场景切分的 ASR 写作块
agent_narration_brief.mdAgent 首先阅读的创作简报

后续写作阶段根据创作简报与索引制定方案并写 narration.json。

6. 参考资料

  • 背景调研:references/research-guide.md,产出 background_research.json。
  • JSON 结构:references/data-schema.md。

7. 能力边界

  • 不写解说词,也不做解说评分;只负责生成理解索引与创作简报。
  • 不编造信号无法支持的剧情;当 ASR / VLM 过薄时输出素材警告。
  • MiMo ASR 的 start/end 是固定分片形成的粗窗口,不是词级对齐;空文本只表示原因未知, 不能当作已证实静音。asr_timing_evidence.json 的状态字段见 references/data-schema.md。

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

合成视频解说最终成片:把旁白音频铺到源视频上,按旁白窗口压低原声,生成 SRT / ASS 字幕并可烧录, 最后做响度标准化。作为最终合成阶段使用。输入源视频、tts_meta.json 与旁白位置; 输出 recap 成片和字幕。触发词:视频合成、混音、字幕、压字幕、assemble video、mux、ducking、subtitles、成片。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

zenstory-ai/video-recap-skills5672026年10月4日 更新

video-cut

無料

把长视频按 Agent 选择的原片区间剪成短片。作为两阶段创作流程中的剪辑环节,读取 clip_plan.json 与源视频, 输出 edited_source.mp4;随后 Agent 按输出时间线写 narration.json。支持单视频与多视频(sources manifest)拼剪, 本工具不读取、不映射旁白。 触发词:视频剪辑、剪辑式解说、video cut、clip plan、拼剪。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

zenstory-ai/video-recap-skills5672026年10月4日 更新

从输入视频生成中文解说成片或原声剧情短片。用户提供 .mp4 / .mov / .mkv / .webm,并要求剪辑、添加旁白、 配音、总结、短剧/电视剧/电影/纪录片/科普解说时使用。负责编排 video-* 技能链:视频理解 → Agent 制定故事与视听方案 → 剪辑 → 配音 → 合成。触发词:视频解说、视频旁白、生成解说、 视频 recap、video recap、voiceover、narration、auto-dub、recap。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

zenstory-ai/video-recap-skills5672026年10月4日 更新

按需把一部成片拆成可复用的制作参考:测镜头节奏与响度,标注段落与音轨分工,把原片事实与可迁移方法分开, 导出不含原片人名台词的 production_reference.json 供下次制作参考。不在默认生产路径上。 触发词:拆片、拆解成片、制作参考、参考模板、production reference。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

zenstory-ai/video-recap-skills5672026年10月4日 更新

对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划,再写带时间戳的中文解说并校验;也处理已有短片的 宣发标题、花字修订和外部文案回填。普通策划输入 work_dir 的 agent_narration_brief.md 与 vlm_analysis.json;文案返修输入当前成片的工程与内容证据。策划输出 recap_story_plan.json、visual_audio_board.json、 可选 style_card.json、cut 模式需要的 clip_plan.json,以及通过校验的 narration.json;仅宣发文案任务交付提案或回填既有包装计划。 外发说明:只有建议型评审 review.py 联网,它把旁白稿全文与理解证据、策划文件的文字摘录发到 MiMo chat 接口 (MIMO_API_KEY / MIMO_API_URL,不发视频、图片或音频);单独使用时只在显式执行时运行,端到端编排默认在 TTS 前运行一次, 可用 --no-review-narration / REVIEW_NARRATION=0 关闭(严格评审开启时除外);validate.py 与 lint 仅在本地运行。 触发词:解说词、写解说、视频旁白、宣发标题、花字修订、文案回填、 narration script、写稿、解说文案、剪辑思路、导演思路。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

zenstory-ai/video-recap-skills5672026年10月4日 更新

把带时间戳的 narration.json 合成为中文解说音频。使用 MiMo TTS(mimo-v2.5-tts)或 Fish Audio(s2.1-pro-free)或显式配置的通用 IndexTTS HTTP 服务逐段生成语音, 按时间窗动态适配语速并处理响度;输入输出时间线上的旁白,产出 tts_segments 与 tts_meta.json。 外发说明:每段旁白文字会发给所选 TTS 服务(MiMo / Fish Audio / 用户自托管的 IndexTTS),--voice-ref 的参考音频会发给 MiMo。 另含实验性的英译中 dub 路径:只在显式选择 dub 模式并传 --confirm-voice-rights 时运行,会把源视频音频发到 MiMo ASR, 并以原说话人的声音为参考经 MiMo voiceclone 克隆配音;只可用于用户有权使用、且说话人同意被克隆声音的内容。 触发词:配音、语音合成、TTS、解说配音、 voiceover、text to speech、旁白配音。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

zenstory-ai/video-recap-skills5672026年10月4日 更新

zenstory-ai のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する