- name
- audio-tools
- version
- 1.0.0
- description
- >
- work_dir
- D:\workbuddy
- runtime
- python
- script
- scripts/audio_tools.py
Audio Tools Skill
音视频处理工具集，支持三项核心功能：提取音频、截取音频片段、播放媒体文件。
工作目录
所有输入文件默认从 D:\workbuddy 读取，输出文件也保存到 D:\workbuddy（除非用户指定其他路径）。
环境要求
Python 版本
- 要求: Python 3.8 或更高版本
- 检查: 运行
python --version确认
依赖检查
执行前会自动检查以下环境，缺失时给出安装指引：
# 检查环境状态
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py --check检查内容包括：
- Python 版本
- ffmpeg / ffprobe / ffplay 可用性
- moviepy 安装状态
- openai-whisper 安装状态
依赖说明
本 Skill 优先使用 ffmpeg，查找优先级如下：
- Skill 本地 bin 目录（
D:\workbuddy\skills\audio-tools\bin\ffmpeg.exe） - 系统 PATH 中的 ffmpeg
- 如均未找到，自动降级使用 moviepy（Python 库，首次使用时自动安装）
缺失依赖时的提示
如果 ffmpeg 和 moviepy 都未找到，脚本会输出：
[WARN] No media processing tool found!
[SOLUTION] Choose one of the following:
Option 1 - Bundled ffmpeg (Recommended):
Place ffmpeg.exe in: D:\workbuddy\skills\audio-tools\bin\
Option 2 - System ffmpeg:
Windows: winget install ffmpeg
Option 3 - MoviePy (Python fallback):
pip install moviepy方式一：Bundled ffmpeg（推荐）
将 ffmpeg 放入 Skill 本地目录，实现零依赖部署：
D:\workbuddy\skills\audio-tools\
├── bin\
│ ├── ffmpeg.exe ← 放入这里
│ └── ffprobe.exe ← 可选，查时长用
├── scripts\
│ └── audio_tools.py
└── SKILL.md方式二：系统 ffmpeg
# Windows - 使用 winget
winget install ffmpeg
# 或从 https://ffmpeg.org/download.html 下载，解压后将 bin 目录加入系统 PATH方式三：moviepy（备选）
pip install moviepy功能说明 & SOP
功能 1：提取视频音频
用户意图识别关键词：提取音频、视频转音频、从视频提取、wav 提取
执行流程：
- 确认输入视频文件路径（相对路径自动拼接工作目录
D:\workbuddy） - 确认输出 WAV 文件路径（默认与输入同名，后缀改为
.wav，保存到D:\workbuddy） - 调用脚本执行提取
- 输出结果文件路径
调用脚本：
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py extract \
--input "D:\workbuddy\video.mp4" \
--output "D:\workbuddy\video.wav"参数说明：
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input | ✅ | 输入视频文件路径（支持 mp4/mkv/avi/mov/flv 等） |
--output | ❌ | 输出 WAV 文件路径（默认：同目录同名 .wav） |
功能 2：截取音频片段
用户意图识别关键词：截取音频、剪切音频、音频截取、音频剪辑、clip audio
执行流程：
- 确认输入音频文件路径
- 确认开始时间（
--start，格式：秒数 或HH:MM:SS） - 确认截取时长（
--duration，单位：秒） - 确认输出路径（默认：原文件名加
_clip后缀） - 调用脚本执行截取
- 输出结果文件路径
调用脚本：
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py clip \
--input "D:\workbuddy\audio.wav" \
--start 30 \
--duration 60 \
--output "D:\workbuddy\audio_clip.wav"参数说明：
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input | ✅ | 输入音频文件路径（支持 wav/mp3/flac/aac 等） |
--start | ✅ | 开始时间，支持秒数（如 30）或时间格式（如 00:00:30） |
--duration | ✅ | 截取时长（秒） |
--output | ❌ | 输出文件路径（默认：原文件名加 _clip 后缀） |
功能 3：播放媒体文件
用户意图识别关键词：播放视频、播放音频、play video、play audio、打开播放
执行流程：
- 确认媒体文件路径（相对路径自动拼接工作目录）
- 优先使用 ffplay（bundled 模式）播放
- 如 ffplay 不可用，回退到系统默认播放器
- 输出播放状态
播放工具优先级：
- ffplay（Skill 本地 bin/ffplay.exe）- 格式支持最全，无系统依赖
- 系统默认播放器 - 用户习惯，界面友好
调用脚本：
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py play \
--input "D:\workbuddy\video.mp4"参数说明：
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input | ✅ | 媒体文件路径（视频或音频均可） |
功能 4：语音识别转文字（Whisper）
用户意图识别关键词：语音转文字、音频转录、语音识别、提取文字内容、transcribe、STT
执行流程：
- 确认输入音频/视频文件路径
- 确认 Whisper 模型大小（默认
small，可选tiny/base/small/medium/large） - 确认语言（可选，默认自动检测）
- 执行转录，生成 JSON 和 TXT 两份输出
- 输出转录结果摘要
调用脚本：
# 基础用法（自动检测语言，使用 small 模型）
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py transcribe \
--input "D:\workbuddy\lecture.wav"
# 指定语言和模型
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py transcribe \
--input "D:\workbuddy\lecture.wav" \
--model small \
--language zh参数说明：
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input | ✅ | 输入音频/视频文件路径 |
--output | ❌ | 输出 JSON 路径（默认：同名.json） |
--model | ❌ | Whisper 模型：tiny/base/small/medium/large（默认：small） |
--language | ❌ | 语言代码，如 zh/en/ja（默认：自动检测） |
输出文件：
同名.json- 完整 JSON，包含文字、时间戳、置信度同名.txt- 纯文本，仅文字内容
JSON 结构示例：
{
"text": "完整转录文字...",
"language": "zh",
"duration": 120.5,
"segments": [
{
"id": 0,
"start": 0.0,
"end": 5.2,
"text": "第一段文字",
"confidence": -0.1234,
"no_speech_prob": 0.01
}
]
}功能 5：提取音频/视频元数据
用户意图识别关键词：查看音频信息、提取元数据、文件信息、码率、采样率、metadata
执行流程：
- 确认输入文件路径
- 优先使用 ffprobe 获取详细元数据
- ffprobe 不可用时，使用 moviepy 获取基础信息
- 输出 JSON 格式元数据（可选保存到文件）
调用脚本：
# 终端输出元数据
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py metadata \
--input "D:\workbuddy\audio.wav"
# 保存到 JSON 文件
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py metadata \
--input "D:\workbuddy\video.mp4" \
--output "D:\workbuddy\meta.json"参数说明：
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input | ✅ | 输入音频/视频文件路径 |
--output | ❌ | 输出 JSON 路径（默认：终端输出） |
输出信息包括：
- 文件基础信息（大小、时长、格式）
- 音频流信息（编码、采样率、声道数）
- 视频流信息（编码、分辨率、帧率）
- 完整 ffprobe 原始数据（如可用）
AI 使用规范
- 路径处理：用户提供相对路径时，自动补全为
D:\workbuddy\<文件名> - 工具检测：执行前先检测 ffmpeg 是否可用，不可用则切换 moviepy
- 错误处理：脚本执行失败时，读取错误信息并告知用户可能的原因和解决方案
- 输出确认：操作完成后，明确告知用户输出文件的完整路径和文件大小
使用示例
用户：帮我把 D:\workbuddy\lecture.mp4 里的音频提取出来
AI 执行：
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py extract --input "D:\workbuddy\lecture.mp4"输出：✅ 提取完成：D:\workbuddy\lecture.wav（大小：12.3 MB）
用户：把 lecture.wav 从第 30 秒开始截取 2 分钟
AI 执行：
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py clip --input "D:\workbuddy\lecture.wav" --start 30 --duration 120输出：✅ 截取完成：D:\workbuddy\lecture_clip.wav（时长：120 秒）
用户：播放一下 lecture.mp4
AI 执行：
python D:\workbuddy\skills\audio-tools\scripts\audio_tools.py play --input "D:\workbuddy\lecture.mp4"输出：✅ 已调用系统默认播放器打开：D:\workbuddy\lecture.mp4