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video-analysis-workflow视频分析工作流程

Agent Skill

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。

总安装

642

周安装

27

GitHub Stars

1

下载量

225
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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-analysis-workflow(视频分析工作流程)
来源仓库:https://github.com/feniix/kinemotion
仓库路径:skills/video-analysis-workflow
安装命令:
npx skills add https://github.com/feniix/kinemotion --skill video-analysis-workflow
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/feniix/kinemotion --skill video-analysis-workflow

简介

video-analysis-workflow 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。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 核验具体用法。
  • 使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式,涉及外部素材时应核对版权授权。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Video Analysis Workflow

Analysis Commands

# CMJ analysis
uv run kinemotion cmj-analyze <video> [--output debug.mp4]

# Drop Jump analysis
uv run kinemotion dropjump-analyze <video> [--output debug.mp4]

# Batch processing
uv run kinemotion cmj-analyze videos/*.mp4 --batch --workers 4

Quality Presets

PresetUse CaseTrade-off
fastQuick preview, large batchesLower accuracy
balancedDefault, most use casesGood accuracy/speed
accurateValidation, researchBest accuracy, slower
uv run kinemotion cmj-analyze video.mp4 --quality accurate

Debug Output

Always use --output debug.mp4 when:

  • Metrics seem incorrect
  • Troubleshooting pose detection
  • Validating new videos
  • Training coaches on video quality

The debug video shows:

  • Skeleton overlay with joint angles
  • Phase markers (takeoff, landing, peak)
  • Real-time metrics display

Camera Angle Recommendations

AngleRecommendationReason
45° obliqueRecommendedBoth legs clearly visible, accurate tracking
90° lateralNot recommendedMediaPipe confuses left/right feet (occlusion)
Front/backNot recommendedDepth ambiguity for sagittal plane motion

Troubleshooting

No Takeoff Detected

  1. Verify video contains complete jump (before, during, after)
  2. Check athlete is fully visible throughout
  3. Try --quality accurate for stricter detection
  4. Review debug video for landmark quality

Invalid Metrics

  1. Video may be too short (need full jump cycle)
  2. Athlete may be partially occluded
  3. Poor lighting affecting pose detection
  4. Camera shake causing landmark jitter

Jittery Landmarks

  1. Check lighting conditions (avoid backlighting)
  2. Ensure stable camera (tripod recommended)
  3. Verify athlete clothing contrast with background
  4. Try --quality accurate for better filtering

Rotation Issues (Mobile Videos)

  • Mobile videos often have rotation metadata
  • kinemotion handles this automatically via video_io.py
  • If issues persist, pre-process with: ffmpeg -i input.mp4 -vf "transpose=1" output.mp4

Video Requirements

RequirementSpecification
Frame rate30+ fps (60+ preferred)
Resolution720p minimum
DurationFull jump cycle visible
LightingEven, front-lit preferred
BackgroundContrasting with athlete
CameraStable, tripod recommended

Output Metrics

CMJ Metrics

  • jump_height_cm: Calculated from flight time
  • flight_time_ms: Time in air
  • countermovement_depth_cm: Lowest point before takeoff
  • takeoff_velocity_m_s: Velocity at ground leave
  • triple_extension: Hip, knee, ankle angles at takeoff

Drop Jump Metrics

  • ground_contact_time_ms: Time on ground after drop
  • flight_time_ms: Time in air after contact
  • reactive_strength_index: RSI = flight_time / contact_time
  • drop_height_cm: Initial drop height (if detectable)

Python API Alternative

from kinemotion import process_cmj_video, process_dropjump_video

# CMJ
metrics = process_cmj_video("video.mp4", quality="balanced")

# Drop Jump
metrics = process_dropjump_video("video.mp4", quality="balanced")

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.45%
按下载量换算82

Claude

27.09%
按下载量换算61

Cursor

17.56%
按下载量换算40

Gemini CLI

10.01%
按下载量换算23

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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