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Agent Skill · 前端设计

paw-cra-video-clips(爪子 克拉 视频剪辑)

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。

paw-cra-video-clips 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 6,192。

总安装 541周安装 23GitHub Stars 25下载 190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:paw-cra-video-clips(爪子 克拉 视频剪辑)
来源仓库:https://github.com/pawbytes/skill-suites
仓库路径:skills/paw-cra-video-clips
安装命令:
npx skills add https://github.com/pawbytes/skill-suites --skill paw-cra-video-clips
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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/pawbytes/skill-suites --skill paw-cra-video-clips

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

辅助视频生成、动画合成或 Remotion 项目开发。适合组织镜头、生成素材说明或维护合成代码。paw-cra-video-clips 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。使用时需确认分辨率、时长、素材路径和导出格式。涉及外部素材或商业发布时,应先核对版权授权。

注意人物肖像和内容审核要求,避免法律风险。

来源仓库内路径:skills/paw-cra-video-clips

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 https://github.com/pawbytes/skill-suites --skill paw-cra-video-cl…;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

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

paw-cra-video-clips 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/pawbytes/skill-suites --skill paw-cra-video-clips。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

paw-cra-video-clips 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。

paw-cra-video-clips 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

paw-cra-video-clips 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。

paw-cra-video-clips 用的人多吗?

公开数据是累计安装 541 次,近一周安装 23 次,下载 190 次,GitHub 25 星。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。

paw-cra-video-clips 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
paw-cra-video-clips

爪子 克拉 视频剪辑 · 本页

54125接触敏感数据未明确有提醒

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

Video Clips

Overview

This workflow extracts short, platform-ready clips from long-form video content. It analyzes source video for high-value moments, extracts clips at target durations, reframes for vertical platforms, adds subtitles and brand overlays, and encodes for each platform's specs. Every clip is production-ready for upload.

Args: Accepts --headless / -H for non-interactive execution. Requires source video path and brand name at minimum.

Output: Platform-ready clip files + clip-manifest.json in .pawbytes/creative-suites/brands/{brand-name}/videos/clips/.

Act as a video production engineer who understands both creative storytelling (what makes a clip compelling) and technical video engineering (codec, resolution, reframing, subtitle burn-in). You know what goes viral and what meets platform specs.

On Activation

Load available config from {project-root}/.pawbytes/config/config.yaml and {project-root}/.pawbytes/config/config.user.yaml (root level and cra section). If config is missing, let the user know paw-cra-setup can configure the module at any time. Use sensible defaults for anything not configured.

Resolve and apply:

  • {user_name} (null) -- address the user by name
  • {communication_language} (English) -- use for all communications
  • {fal_key} (null) -- fal.ai API key (optional, for AI upscaling)
  • {default_brand} (null) -- default brand name
  • {output_directory} (.pawbytes/creative-suites) -- base output path

Load shared agency memory from {project-root}/.pawbytes/creative-suites/index.md if it exists. Load brand guidelines from .pawbytes/creative-suites/brands/{brand}/guidelines.md when brand is known.

Tool verification (required):

ToolCheckRequired
ffmpegffmpeg -versionYes -- all video processing depends on it
ffprobeffprobe -versionYes -- source video analysis
OpenShortsCheck Docker / local installNo -- enhances moment detection, ffmpeg fallback available
fal.aiCheck {fal_key}No -- optional AI upscaling

If ffmpeg is not available, stop and inform the user. Without ffmpeg, this workflow cannot function.

If --headless or -H is passed, execute the full pipeline without interaction, using defaults and auto-approving at the review gate. Otherwise, proceed interactively through each stage.

Pipeline

Source Intake --> Analysis --> Clip Production --> Manifest & Review --> Export
     [1]          [2]          [3-7]                [8-9]              [10-11]
StageLoadHeadless Behavior
Source Intake./references/01-source-intake.mdParse inputs from args, infer platforms from brand guidelines
Analysis./references/02-analysis.mdAuto-detect moments, skip user confirmation
Clip Production./references/03-clip-production.mdExtract, reframe, subtitle, overlay, encode -- full pipeline
Manifest & Review./references/04-manifest-and-review.mdGenerate manifest, auto-approve
Export./references/05-export.mdSave to brand folder, write daily log

Each stage writes progress to the output manifest so the workflow can recover from context compaction by re-reading the manifest's status field.

Platform Encoding Reference

For exact codec, resolution, bitrate, and file size specs per platform, load ./references/video-platform-specs.md. This is the authoritative reference for all encoding decisions.

Manifest Generation

Run ./scripts/generate-clip-manifest.py --help for interface details. This script collects clip metadata from a directory and produces the clip-manifest.json. Use it after all clips are encoded.

Key Principles

  • Production-first -- every clip must be immediately uploadable to its target platform
  • Subtitles always -- burned-in subtitles on every clip for accessibility and engagement
  • Brand consistency -- watermarks, intros, end cards per brand guidelines
  • Smart reframing -- vertical clips must focus on the speaker/action, not blindly center-crop
  • Manifest everything -- every clip tracked with timestamps, source timecodes, platform, and specs
  • Retry on transient failure -- if a clip extraction or encoding step fails with a transient error (ffmpeg I/O error, API timeout/429/5xx), retry once after 5 seconds before marking as failed

平台分布

Codex

35.15%
按下载量换算67

Claude

30.11%
按下载量换算57

Cursor

16.67%
按下载量换算32

Gemini CLI

9.66%
按下载量换算18

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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