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Agent Skill · 效率

video-ai-process(视频 AI 流程)

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。

video-ai-process 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 16,727。

总安装 2,791周安装 114GitHub Stars 公开资料未说明下载 894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
MIT-0
版本
1.0.1

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:video-ai-process(视频 AI 流程)
来源仓库:https://github.com/zhuchenggong19851114-design/video-ai-process
安装命令:
openclaw skills install video-ai-process
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install video-ai-process

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

自动转录、分析、分段、上传、自动合成并生成定制剪辑的 AI 视频版本,并进行客户评分和最终版本选择。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install video-ai-process;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

    它需要需要联网,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

video-ai-process 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install video-ai-process。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

video-ai-process 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

video-ai-process 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

video-ai-process 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

video-ai-process 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,791 次,近一周安装 114 次,下载 894 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。

video-ai-process 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
video-ai-process

视频 AI 流程 · 本页

2,791—需要联网MIT-0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-ai-process - Video AI Process / AI视频处理

全自动AI视频处理系统:转写 → 分析 → 切片 → 飞书 → 自动拼接/客户打分 → 最终视频


整体流程

客户输入视频
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 1-4:AI处理                                        │
│  Whisper转写 → MiniMax分析 → FFmpeg切片                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 5:写入飞书                                         │
│  每段片段内容写入视频片段库Bitable                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 6:自动拼接(系统自动执行,无需等待)                  │
│  粗剪片段拼接 → 粗剪版_final.mp4                         │
│  精剪片段拼接 → 精剪版_final.mp4                         │
│  自动写入飞书                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  客户在飞书查看片段内容                                   │
│  在「用户自定义重用性排序」字段打分                        │
│  1=最重要,2=次重要,3=第三...                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 7:自定义拼接(客户打完分通知我们,或心跳自动检查)     │
│  按打分排序拼接 → 自定义粗剪版 + 自定义精剪版             │
│  写入飞书                                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  客户选择最终版本                                        │
│  满意 → 结束                                            │
│  不满意 → 重新打分 → Step 7重新拼接                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Step 1 - Whisper转写

目的:将视频音频转为带时间戳的文本

命令:

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("small", device="cpu")
segments, info = model.transcribe(audio_path, language="zh")
segments_list = list(segments)

输出:

  • video_转写.txt:带时间戳文本
  [0.000-2.000] 大家好
  [2.000-6.600] 今天我们继续聊AI和OpenCloud
  • video.srt:SRT字幕文件

Step 2 - MiniMax粗剪分析

目的:AI分析内容,生成粗剪分段方案

Prompt:

分析以下视频转写,进行粗剪分段。

要求:
- 把明显没用的内容去掉(如:技术故障、停顿过长、重复啰嗦)
- 保留核心内容,分成2-5分钟的大段
- 每个片段要内容完整,不能断在半句
- 时长不固定,根据内容自然分段

输出格式:
片段编号 | 时间段 | 时长(秒) | 标签 | 摘要

Step 3 - MiniMax精剪分析

目的:从原内容独立选择最精华片段

Prompt:

基于粗剪分段,做精剪分析。只保留最精华的内容。

要求:
- 只保留真正精华的内容
- 每段30-90秒
- 内容必须完整
- 去掉重复啰嗦的部分
- 精剪和粗剪是独立的选段,不是子集

输出格式:
片段编号 | 时间段 | 时长(秒) | 标签 | 摘要

Step 4 - FFmpeg切片

切片命名规则:

粗剪片段:粗-{序号}{内容标签}.mp4
        例:粗-2引入.mp4、粗-3配置要求.mp4

精剪片段:精-{序号}{内容标签}.mp4
        例:精-2配置核心.mp4、精-3案例分析.mp4

FFmpeg命令:

# 切片
ffmpeg -i 原视频.mp4 -ss {开始秒} -t {时长} \
  -c:v libx264 -preset fast -crf 23 \
  -c:a aac -b:a 128k 输出.mp4 -y

# 拼接
ffmpeg -f concat -safe 0 -i filelist.txt -c copy concat.mp4 -y

# 烧录字幕
ffmpeg -i concat.mp4 -vf "subtitles=字幕.srt:force_style='FontSize=18,PrimaryColour=&HFFFFFF,OutlineColour=&H333333,Outline=2,Alignment=2,MarginV=50'" \
  -c:v libx264 -preset fast -crf 23 -c:a aac -b:a 128k 输出_带字幕.mp4 -y

Step 5 - 写入飞书(每段内容)

目的:将每段片段信息写入视频片段库Bitable

Bitable配置:

app_token: YOUR_APP_TOKEN
table_id: YOUR_TABLE_ID

或设置环境变量:

export FEISHU_VIDEO_APP_TOKEN="YOUR_APP_TOKEN"
export FEISHU_VIDEO_TABLE_ID="YOUR_TABLE_ID"

每条记录字段:

{
  "视频片段库": "视频一:XXX教程",
  "分析类型": ["粗分析-粗剪"],
  "片段编号": "粗-2",
  "时间段": "0:45-1:30",
  "时长": 45,
  "标签": ["开场"],
  "摘要": "引入主题:讲解OpenCloud配置是小白最需要搞懂的东西",
  "文件路径": "D:\\OpenClaw\\downloads\\视频切片\\2026-04-14-粗剪\\粗-2引入.mp4",
  "来源视频": "原视频文件名.mp4",
  "用户自定义重用性排序": null,
  "入库时间": 1744512000000
}

Step 6 - 自动拼接(系统自动执行)

目的:自动生成粗剪版和精剪版视频

执行时机:Step 5完成后立即自动执行,无需等待客户

拼接逻辑:

  1. 读取粗剪片段,按编号顺序拼接 → 粗剪版_final.mp4
  2. 读取精剪片段,按编号顺序拼接 → 精剪版_final.mp4
  3. 生成字幕并烧录
  4. 写入飞书:
{
  "视频片段库": "视频一:XXX教程",
  "分析类型": ["粗分析-粗剪", "最终版"],
  "片段编号": "粗-最终版",
  "时间段": "连续拼接",
  "时长": 195,
  "标签": ["最终版"],
  "摘要": "自动拼接粗剪片段:粗-2 + 粗-3 + 粗-4 + 粗-5 + 粗-7",
  "文件路径": "D:\\OpenClaw\\downloads\\视频切片\\2026-04-14-粗剪\\粗剪版_final.mp4",
  "来源视频": "原视频文件名.mp4",
  "用户自定义重用性排序": null,
  "入库时间": 1744512000000
}

输出文件夹:

D:\OpenClaw\downloads\视频切片\
├── {日期}-粗剪\
│   ├── 粗-2引入.mp4
│   ├── 粗-3配置要求.mp4
│   └── 粗剪版_final.mp4        ← 自动生成
│
└── {日期}-精剪\
    ├── 精-2配置核心.mp4
    └── 精剪版_final.mp4        ← 自动生成

客户操作

查看片段:打开飞书视频片段库,查看每段内容摘要

打分:在「用户自定义重用性排序」字段填写数字

  • 1 = 最重要
  • 2 = 次重要
  • 3 = 第三重要...

可选择版本:

  • 粗剪版(系统自动拼接)
  • 精剪版(系统自动拼接)
  • 自定义版(按打分重新拼接)

Step 7 - 自定义拼接(客户打完分后执行)

触发方式:

方式说明
方式一客户主动发消息:"按打分生成"
方式二心跳任务自动检查

心跳任务配置:

检查频率:每1小时
检查内容:飞书「用户自定义重用性排序」字段是否有新值

执行流程:

  1. 读取飞书表格,筛选有打分的记录
  2. 按打分数字升序排列
  3. 生成拼接方案
  4. 显示方案给客户确认
  5. 确认后执行拼接
  6. 生成字幕
  7. 写入飞书

自定义拼接结果写入飞书:

{
  "视频片段库": "视频一:XXX教程",
  "分析类型": ["自定义拼接"],
  "片段编号": "自定义-001",
  "时间段": "按打分排序",
  "时长": 120,
  "标签": ["自定义"],
  "摘要": "按客户打分排序:粗-3(1分) + 精-2(2分) + 粗-5(3分)",
  "文件路径": "D:\\OpenClaw\\downloads\\视频切片\\{日期}-自定义\\自定义粗剪版_final.mp4",
  "来源视频": "原视频文件名.mp4",
  "用户自定义重用性排序": null,
  "入库时间": 1744512000000
}

最终输出

D:\OpenClaw\downloads\视频切片\
├── {日期}-粗剪\
│   ├── 粗-2引入.mp4
│   ├── 粗-3配置要求.mp4
│   └── 粗剪版_final.mp4        ← Step 6自动生成
│
├── {日期}-精剪\
│   ├── 精-2配置核心.mp4
│   └── 精剪版_final.mp4        ← Step 6自动生成
│
└── {日期}-自定义\
    ├── 自定义粗剪版_final.mp4   ← Step 7按打分生成
    └── 自定义精剪版_final.mp4   ← Step 7按打分生成

飞书表格记录:

  • 粗剪片段(每段一条记录)
  • 精剪片段(每段一条记录)
  • 粗剪版_final(Step 6自动写入)
  • 精剪版_final(Step 6自动写入)
  • 自定义粗剪版(Step 7按打分写入)
  • 自定义精剪版(Step 7按打分写入)

客户选择流程

Step 6 自动生成后:
    ↓
客户查看飞书,选择版本
    ↓
┌─────────────────┬─────────────────┐
│  满意粗剪版?    │  满意精剪版?    │
│  ↓是            │  ↓是            │
│  使用粗剪版      │  使用精剪版      │
│  结束           │  结束           │
└─────────────────┴─────────────────┘
    ↓ 否
客户在飞书打分
    ↓
Step 7 按打分生成自定义版
    ↓
客户选择最终版本

时间记录

Step操作耗时
Step 1Whisper转写~15秒
Step 2MiniMax粗剪分析~10秒
Step 3MiniMax精剪分析~10秒
Step 4FFmpeg切片~60秒
Step 5写入飞书~30秒
Step 6自动拼接2个版本~60秒
Step 7自定义拼接~90秒

总计:~4.5分钟(不含等待打分时间)


前置要求

  • Python 3.8+
  • FFmpeg(包含ffprobe)
  • faster-whisper(WhisperModel)
  • MiniMax API(mmx CLI)
  • 飞书Bitable配置
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

飞书表格字段

字段类型说明
视频片段库文本视频唯一标识
分析类型多选粗分析-粗剪/细分析-精剪/自定义拼接/最终版
片段编号文本唯一编号
时间段文本时间范围
时长数字秒
标签多选开场/核心观点/演示/总结/自定义/最终版
摘要文本内容描述
文件路径文本本地文件路径
来源视频文本原视频文件名
用户自定义重用性排序数字客户打分字段
入库时间日期自动记录

文件路径

~/.openclaw/workspace/skills/video-ai-process/
├── SKILL.md
├── step1_transcribe.py
├── step2_analyze_cu.py
├── step3_analyze_jing.py
├── step4_segment.py
├── step5_write_feishu.py
├── step6_auto_compose.py
├── step7_custom_compose.py
└── video_pipeline.py

注意事项

  1. 删除操作必须确认:切片前检查文件是否存在
  2. 飞书录入:确认Bitable app_token和table_id
  3. 自动拼接:Step 6在Step 5完成后立即执行,无需等待客户
  4. 客户打分:必须等客户在飞书填写后才能执行Step 7
  5. 版本选择:客户可选择任一版本,或重新打分生成新版本

平台分布

OpenClaw

88.99%
按下载量换算796

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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