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Agent Skill · 待分类

byted-las-vlm-video(字节拉斯 vlm 视频)

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。

byted-las-vlm-video 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 3,634。

总安装 941周安装 40下载 330核验 2026-05-01
待分类接触敏感数据unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
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:byted-las-vlm-video(字节拉斯 vlm 视频)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:byted-las-vlm-video
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

byted-las-vlm-video 用于视频分析与理解,支持多模态数据处理。适合视频内容解析、关键帧提取或场景识别等任务。使用时需确认视频来源、时长和模型限制。byted-las-vlm-video 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。涉及隐私或版权内容时,应先确认授权和操作边界。

暂无明确安装方式,建议参考来源仓库获取详细使用说明。

来源仓库内路径:byted-las-vlm-video

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 byted-las-vlm-video。

  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

byted-las-vlm-video 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 byted-las-vlm-video。

byted-las-vlm-video 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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。

byted-las-vlm-video 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。

byted-las-vlm-video 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。

byted-las-vlm-video 用的人多吗?

公开数据是累计安装 941 次,近一周安装 40 次,下载 330 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。

byted-las-vlm-video 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

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

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。
  • 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 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、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。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
byted-las-vlm-video

字节拉斯 vlm 视频 · 本页

941—接触敏感数据未明确未收录

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

LAS 视频内容理解(las_vlm_video)

基于豆包视觉大模型对视频进行理解和分析(物体识别、动作分析、场景描述、摘要、字幕生成)。视频自动压缩到 50MB 以内再推理。

设计模式

本 skill 主要采用:

  • Tool Wrapper:封装 lasutil CLI 调用
  • Pipeline:包含 Step 0 → Step N 的顺序工作流

核心 API 与配置

  • 算子 ID: las_vlm_video
  • API: 同步(process)
  • 环境变量: LAS_API_KEY (必填)
  • 视频限制: 需公网/火山内网可访问,≤ 1GiB,暂不支持理解音频信息。
详细参数与接口定义见 references/api.md。

Gotchas

  • 不可精确预估:按 Token 计费,且视频压缩后 token 量动态变化,需明确告知用户计费模式。
  • 密钥安全:若聊天框屏蔽密钥,让用户在当前目录创建 env.sh 并写入 export LAS_API_KEY="...",SDK 会自动读取。
  • 免责声明:最终回复结果时必须包含:"本方式的计费均为预估计费,与实际费用有差距,实际费用以运行后火山产生的账单为准。计费说明请参考 Volcengine LAS 定价。",且禁止使用"实际费用"字眼描述预估价。

工作流(严格按步骤执行)

复制此清单并跟踪进度:

执行进度:
- [ ] Step 0: 前置检查
- [ ] Step 1: 初始化与准备
- [ ] Step 2: 预估价格
- [ ] Step 3: 执行/提交任务
- [ ] Step 4: 结果呈现

Step 0: 前置检查(⚠️ 必须在第一轮对话中完成)

在接受用户的任务后,不要立即开始执行,必须首先进行以下环境检查:

  1. 检查 LAS_API_KEY 与 LAS_REGION:确认环境变量或 .env 中是否已配置。

- 若无,必须立即向用户索要(提示:LAS_REGION 常见为 cn-beijing)。 - 注意:LAS_REGION 必须与您的 API Key 及 TOS Bucket 所在的地域完全一致。如果用户中途切换了 Region,必须提醒用户其 TOS Bucket 也需对应更换,否则会导致权限异常或上传失败。

  1. 检查输入路径:

- 如果用户要求处理的是本地文件,则需要先通过 File API 上传至 TOS(只需 LAS_API_KEY,无需额外 TOS 凭证)。 - 如果算子的输出结果存放在 TOS 上,且用户需要下载回本地,则需要 VOLCENGINE_ACCESS_KEY 和 VOLCENGINE_SECRET_KEY。对于仅需要上传输入文件的场景,TOS 凭证不再必须。

  1. 确认无误后:才能进入下一步。

Step 1: 初始化与准备

环境初始化(Agent 必做):

# 执行统一的环境初始化与更新脚本(会自动创建/激活虚拟环境,并检查更新)
source "$(dirname "$0")/scripts/env_init.sh" las_vlm_video
workdir=$LAS_WORKDIR
如果网络问题导致更新失败,脚本会跳过检查,使用本地已安装的 SDK 继续执行。
  • 处理本地文件时:先本地检查格式和时长,告知预估后,用户确认再上传: # 提前检查视频格式(避免参数错误)./scripts/check_format.sh <local_path> # 本地使用 ffprobe 获取时长(无需上传即可预估token) duration_sec=$(ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=noprint_wrappers=1:noprint_section=1 <local_path>) 根据时长估算 token 量并等待用户确认后,再执行上传: # 用户确认后,上传到 TOS lasutil file-upload <local_path> 上传成功后返回 JSON,取其中的 tos_uri(格式 tos://bucket/key)传给算子作为输入路径。

Step 2: 预估价格(⚠️ 必须获得用户确认)

本 skill 按 token 计费,提交前无法精确预估费用。需将以下单价表告知用户,由用户决定是否继续。

  1. 读取 references/prices.md 获取最新计费标准(或使用下方基本参考)。
  2. 优先本地获取视频时长帮助预估(避免不必要上传): # 使用 ffprobe 本地获取 duration_sec=$(ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=noprint_wrappers=1:noprint_section=1 <local_path>) 根据时长估算 token 量后,告知用户 tos:// 内网访问更便宜。等待用户确认后才可继续。提示:预估仅供参考,实际以火山账单为准。计费说明请参考 Volcengine LAS 定价。

Step 3: 执行视频理解 (Process)

构造基础 data.json(详细参数与接口定义见 references/api.md):

{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": [
      {"type": "video_url", "video_url": {"url": "<presigned_url>"}},
      {"type": "text", "text": "分析视频内容,输出要点列表"}
    ]}
  ],
  "model_name": "doubao-seed-1.6-vision"
}

执行命令:

data=$(cat "$workdir/data.json")
lasutil process las_vlm_video "$data" > "$workdir/result.json"

输出解析:模型返回文本在 result.data.vlm_result.choices[0].message.content 中。

Step 5: 结果呈现

处理结果:

# 保存结果到本地
mkdir -p "./output/{task_id}"
cat "./output/{task_id}/result.json" | jq -r '.data.summary' > "./output/{task_id}/summary.txt"
cat "./output/{task_id}/result.json" | jq '.data.events' > "./output/{task_id}/events.json"

上传结果文件(可选):

# 上传摘要和事件列表
lasutil file-upload "./output/{task_id}/summary.txt"
lasutil file-upload "./output/{task_id}/events.json"

向用户展示:

  1. 视频摘要
  2. 关键事件列表(时间、描述)
  3. 本地文件路径:./output/{task_id}/
  4. 签名下载链接(如上传成功)
  5. 计费声明

审查标准

执行完成后,Agent 应自检:

  1. 环境变量是否正确配置
  2. 输入文件是否成功上传
  3. 输出结果是否正确呈现给用户
  4. 计费声明是否包含

平台分布

Local Agent

75.91%
按下载量换算251

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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