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Agent Skill · 开发

video-captioner(视频字幕机)

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-captioner 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 11,400。

总安装 1,794周安装 74GitHub Stars 53下载 586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

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-captioner(视频字幕机)
来源仓库:https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills
仓库路径:skills/video-captioner
安装命令:
npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill video-captioner
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill video-captioner

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。

video-captioner 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/video-captioner

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/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill video-ca…;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-captioner 怎么安装?

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

video-captioner 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。

video-captioner 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-captioner 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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-captioner 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,794 次,近一周安装 74 次,下载 586 次,GitHub 53 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。

video-captioner 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 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

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
video-captioner

视频字幕机 · 本页

1,79453需要联网MIT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

Video Captioner

Add text overlays, subtitles, and captions to videos with full control over positioning, styling, timing, and animation.

Purpose

Video captioning and text overlays for:

  • Social media videos (Instagram, TikTok, YouTube)
  • Educational content and tutorials
  • Subtitle generation and translation
  • Branding and watermarks
  • Accessibility compliance

Features

  • Text Overlays: Add static or timed text to videos
  • Subtitle Tracks: Import SRT files or create programmatically
  • Custom Styling: Font, size, color, background, outline
  • Positioning: Top, middle, bottom, custom coordinates
  • Animations: Fade in/out, typewriter effect
  • Batch Captions: Apply same style to multiple videos
  • Preview: Generate preview frames before rendering

Quick Start

from video_captioner import VideoCaptioner

# Add simple text overlay
captioner = VideoCaptioner()
captioner.load('video.mp4')
captioner.add_text(
    text="Hello World!",
    position='bottom',
    font_size=48,
    color='white'
)
captioner.save('captioned.mp4')

# Add timed captions
captioner.add_caption(
    text="First caption",
    start=0.0,
    end=3.0,
    position='bottom'
)
captioner.add_caption(
    text="Second caption",
    start=3.0,
    end=6.0,
    position='bottom'
)
captioner.save('with_captions.mp4')

# Import SRT subtitles
captioner.import_srt('subtitles.srt')
captioner.save('subtitled.mp4')

CLI Usage

# Simple text overlay
python video_captioner.py input.mp4 --text "Subscribe!" --position bottom --output captioned.mp4

# Add SRT subtitles
python video_captioner.py input.mp4 --srt subtitles.srt --output subtitled.mp4

# Custom styling
python video_captioner.py input.mp4 --text "Sale!" --font-size 72 --color red --bg-color black --position center --output promo.mp4

# Timed text (JSON format)
python video_captioner.py input.mp4 --captions captions.json --output video_with_captions.mp4

API Reference

VideoCaptioner

class VideoCaptioner:
    def load(self, filepath: str) -> 'VideoCaptioner'
    def add_text(self, text: str, position: str = 'bottom',
                font: str = 'Arial', font_size: int = 48,
                color: str = 'white', bg_color: str = None,
                outline: bool = True) -> 'VideoCaptioner'
    def add_caption(self, text: str, start: float, end: float,
                   **style_kwargs) -> 'VideoCaptioner'
    def import_srt(self, srt_filepath: str, **style_kwargs) -> 'VideoCaptioner'
    def import_captions_json(self, json_filepath: str) -> 'VideoCaptioner'
    def style_preset(self, preset: str) -> 'VideoCaptioner'
    def preview_frame(self, time: float, output: str) -> str
    def save(self, output: str, codec: str = 'libx264') -> str
    def clear_captions(self) -> 'VideoCaptioner'

Text Positioning

Available positions:

  • 'top': Top center
  • 'bottom': Bottom center (default)
  • 'center': Middle center
  • 'top-left': Top left corner
  • 'top-right': Top right corner
  • 'bottom-left': Bottom left corner
  • 'bottom-right': Bottom right corner
  • (x, y): Custom pixel coordinates (tuple)

Style Presets

Instagram Story:

captioner.style_preset('instagram-story')
# White text, large font, top position, strong outline

YouTube Subtitle:

captioner.style_preset('youtube')
# Yellow text, medium font, bottom position, black background

Minimal:

captioner.style_preset('minimal')
# White text, no background, subtle shadow

Bold:

captioner.style_preset('bold')
# Large white text, black background box

SRT Format

Create SRT subtitle files:

1
00:00:00,000 --> 00:00:03,000
First subtitle text

2
00:00:03,000 --> 00:00:06,000
Second subtitle text

JSON Captions Format

{
  "captions": [
    {
      "text": "First caption",
      "start": 0.0,
      "end": 3.0,
      "position": "bottom",
      "font_size": 48,
      "color": "white"
    },
    {
      "text": "Second caption",
      "start": 3.0,
      "end": 6.0,
      "position": "center",
      "font_size": 60,
      "color": "yellow"
    }
  ]
}

Advanced Styling

Text with Background Box:

captioner.add_text(
    text="Important!",
    color='white',
    bg_color='black',
    font_size=60
)

Text with Outline:

captioner.add_text(
    text="Subscribe",
    color='yellow',
    outline=True,
    outline_color='black',
    outline_width=2
)

Semi-transparent Background:

captioner.add_text(
    text="Overlay text",
    bg_color='rgba(0,0,0,128)',  # Black, 50% opacity
    font_size=48
)

Use Cases

Social Media Videos:

# Instagram reel with centered text
captioner.style_preset('instagram-story')
captioner.add_text("Check this out!", position='top')

Tutorial Videos:

# Add step-by-step instructions
captioner.add_caption("Step 1: Open the app", 0, 5)
captioner.add_caption("Step 2: Click settings", 5, 10)
captioner.add_caption("Step 3: Enable feature", 10, 15)

Accessibility:

# Add full subtitles from SRT
captioner.import_srt('subtitles.srt')
captioner.style_preset('youtube')  # High contrast for readability

Branding:

# Add persistent watermark
captioner.add_text(
    "@username",
    position='bottom-right',
    font_size=24,
    color='white',
    outline=True
)

Performance Tips

  • Pre-render preview frames to test styling
  • Use h264 codec for faster encoding
  • Keep caption duration >2 seconds for readability
  • Use high contrast colors for accessibility
  • Test on mobile screens for social media

Limitations

  • Text rendering performance depends on video length
  • Complex animations may increase render time
  • Very long text may overflow screen bounds
  • Emoji support depends on installed fonts
  • Cannot edit burned-in existing captions (requires original)

平台分布

OpenCode

29.95%
按下载量换算176

Claude Code

22.95%
按下载量换算134

Codex

16.86%
按下载量换算99

Gemini CLI

12.9%
按下载量换算76

Antigravity

7.34%
按下载量换算43

windsurf

3.2%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

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。

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