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Agent Skill · 开发

raw-video-processing(原始视频处理)

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。

raw-video-processing 是开发类 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,365。

总安装 11,701周安装 478GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,786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:raw-video-processing(原始视频处理)
来源仓库:https://github.com/zc277584121/marketing-skills
仓库路径:skills/raw-video-processing
安装命令:
npx skills add https://github.com/zc277584121/marketing-skills --skill raw-video-processing
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/zc277584121/marketing-skills --skill raw-video-processing

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

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。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。

安装方式:通过 GitHub 仓库安装,命令为 npx skills add https://github.com/zc277584121/marketing-skills --skill raw-video-processing。适用宿主:Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。

来源仓库内路径:skills/raw-video-processing

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/zc277584121/marketing-skills --skill raw-video…;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

raw-video-processing 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zc277584121/marketing-skills --skill raw-video-processin…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

raw-video-processing 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。

raw-video-processing 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。

raw-video-processing 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。

raw-video-processing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,701 次,近一周安装 478 次,下载 3,786 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。

raw-video-processing 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、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。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
raw-video-processing

原始视频处理 · 本页

11,701—权限未标注未明确通过

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

Skill: Raw Video Processing

Post-process raw screen recordings to improve pacing — remove silent segments, then speed up the result.

Prerequisite: FFmpeg and uv must be installed.

When to Use

The user has recorded a screencast and wants to clean it up before publishing. Typical issues in raw recordings:

  • Long pauses / dead air while thinking or waiting for loading
  • Keyboard typing sounds and other low-level background noise that should be treated as silence
  • Overall pacing feels slow and could benefit from a slight speed boost

Default Workflow

When the user provides a raw video file, run both scripts in sequence by default:

Step 1: Remove Silent Segments

uv run --python 3.12 /path/to/skills/raw-video-processing/scripts/remove_silence.py <input.mp4> -t="-20dB" -d 0.5

This detects and cuts out silent portions (including keyboard sounds), producing <input>_nosilence.mp4.

Always pass these parameters (tuned for screen recordings with keyboard noise):

  • -t="-20dB" — aggressive threshold that filters out keyboard typing and background noise (use = syntax to avoid argparse treating negative values as flags)
  • -d 0.5 — remove short silences too (0.5s minimum)
  • -p 0.2 — seconds of breathing room kept around speech boundaries (default, usually no need to pass)

The script prints a detailed summary: number of silent segments found, total silence removed, and all kept segments with timestamps. Review this output to confirm the result looks reasonable.

Step 2: Speed Up the Video

uv run --python 3.12 /path/to/skills/raw-video-processing/scripts/speed_video.py <input>_nosilence.mp4

This applies a speed multiplier to the silence-removed video, producing <input>_nosilence_1.2x.mp4.

Default parameters:

  • --speed 1.2 — 1.2x playback speed (a subtle boost that doesn't feel rushed)

Script Options

remove_silence.py

FlagDefaultDescription
-o, --output<input>_nosilence.mp4Custom output path
-t, --threshold-30dBSilence threshold in dB (higher = more aggressive). Always use -20dB for screencasts — pass as -t="-20dB" to avoid argparse issues with negative values
-d, --duration0.8Minimum silence duration in seconds to remove. Use 0.5 for screencasts
-p, --padding0.2Padding kept around non-silent segments
--dry-runoffOnly print detected segments, don't export

speed_video.py

FlagDefaultDescription
-o, --output<input>_<speed>x.mp4Custom output path
-s, --speed1.2Playback speed multiplier

Custom Scenarios

  • Only remove silence — run just Step 1.
  • Only speed up — run just Step 2 directly on the input file.
  • Conservative cleanup — use -t="-30dB" -d 0.8 if the default is cutting too much speech.
  • Extra aggressive cleanup — use -t="-15dB" -d 0.3 and --speed 1.5 for maximum compression.
  • Preview before committing — use --dry-run on remove_silence.py to see what would be cut without creating a file.
  • Custom output name — use -o on either script to control the output path.

Important Notes

  • Always run remove_silence before speed_video. Silence detection works on the original audio; speeding up first would alter the audio characteristics and make silence detection less accurate.
  • For long videos (>30 min), the silence removal step may take a few minutes as it processes each segment individually.
  • Both scripts preserve video quality — remove_silence uses stream copy (no re-encoding), while speed_video re-encodes with FFmpeg defaults.

平台分布

Codex

34.84%
按下载量换算1,319

Claude

30.4%
按下载量换算1,151

Cursor

16.22%
按下载量换算614

Gemini CLI

9.13%
按下载量换算346

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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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