Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
研究检索权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示

videocut_安装videocut 搜索

Agent Skill

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。

总安装

1,164

周安装

48

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

380
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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"

简介

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。

SKILL.md

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

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

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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

权限需确认

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills