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Agent Skill · 研究检索

videocut_安装(videocut 搜索)

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式;涉及外部素材、人物肖像或商业发布时,应先核对版权授权和内容审核要求。

videocut_安装 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 41,504。

总安装 1,164周安装 48GitHub Stars 公开资料未说明下载 380核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:videocut_安装(videocut 搜索)
来源仓库:https://github.com/ceeon/videocut-skills
仓库路径:skills/videocut_安装
安装命令:
npx skills add ceeon/videocut-skills --skill "videocut:安装"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add ceeon/videocut-skills --skill "videocut:安装"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

VideoCut 安装技能辅助 Remotion 或其他视频框架的项目初始化与环境配置。适合视频开发者在开始镜头编排、动画合成或素材管理前搭建标准化工作流。提供依赖安装、模板下载与 CI/CD 流水线示例,缩短从零开始的搭建时间。涉及 npm 包安装与全局工具链设置,需确认终端权限与磁盘空间充足。

若项目包含人物肖像或背景音乐,务必提前取得相应版权授权方可商用发布。

来源仓库内路径:skills/videocut_安装

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add ceeon/videocut-skills --skill "videocut:安装";命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

videocut_安装 怎么安装?

在终端执行 npx skills add ceeon/videocut-skills --skill "videocut:安装"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

videocut_安装 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

videocut_安装 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

videocut_安装 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

videocut_安装 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,164 次,近一周安装 48 次,下载 380 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

videocut_安装 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
videocut_安装

videocut 搜索 · 本页

1,164—权限未标注未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
videocut:安装
description
环境准备。安装依赖、下载模型、验证环境。触发词:安装、环境准备、初始化

<!-- input: 无 output: 环境就绪 pos: 前置 skill,首次使用前运行

架构守护者:一旦我被修改,请同步更新:

  1. ../README.md 的 Skill 清单
  2. /CLAUDE.md 路由表

-->

安装

首次使用前的环境准备

快速使用

用户: 安装环境
用户: 初始化
用户: 下载模型

依赖清单

依赖用途安装命令
funasr口误识别pip install funasr
modelscope模型下载pip install modelscope
openai-whisper字幕生成pip install openai-whisper
ffmpeg视频剪辑brew install ffmpeg

模型清单

FunASR 模型(口误识别用)

首次运行自动下载到 ~/.cache/modelscope/:

模型大小用途
paraformer-zh953MB语音识别(带时间戳)
punc_ct1.1GB标点预测
fsmn-vad4MB语音活动检测
小计~2GB

Whisper 模型(字幕生成用)

首次运行自动下载到 ~/.cache/whisper/:

模型大小用途
large-v32.9GB字幕转录(质量最好)

总计

约 5GB 模型文件

安装流程

1. 安装 Python 依赖
       ↓
2. 安装 FFmpeg
       ↓
3. 下载 FunASR 模型(口误识别)
       ↓
4. 下载 Whisper 模型(字幕生成)
       ↓
5. 验证环境

执行步骤

1. 安装 Python 依赖

pip install funasr modelscope openai-whisper

2. 安装 FFmpeg

# macOS
brew install ffmpeg

# Ubuntu
sudo apt install ffmpeg

# 验证
ffmpeg -version

3. 下载 FunASR 模型(约2GB)

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(
    model="paraformer-zh",
    vad_model="fsmn-vad",
    punc_model="ct-punc",
)
print("FunASR 模型下载完成")

4. 下载 Whisper 模型(约3GB)

import whisper

model = whisper.load_model("large-v3")
print("Whisper 模型下载完成")

5. 验证环境

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(
    model="paraformer-zh",
    vad_model="fsmn-vad",
    punc_model="ct-punc",
    disable_update=True
)

# 测试转录(用任意音频/视频)
result = model.generate(input="test.mp4")
print("文本:", result[0]['text'][:50])
print("时间戳数量:", len(result[0]['timestamp']))
print("✅ 环境就绪")

常见问题

Q1: 模型下载慢

解决:使用国内镜像或手动下载

Q2: ffmpeg 命令找不到

解决:确认已安装并添加到 PATH

which ffmpeg  # 应该输出路径

Q3: funasr 导入报错

解决:检查 Python 版本(需要 3.8+)

python3 --version

平台分布

Codex

35.69%
按下载量换算136

Claude

32.77%
按下载量换算125

Cursor

19.33%
按下载量换算73

Gemini CLI

9.29%
按下载量换算35

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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