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Agent Skill · 效率

video-deconstruct(视频解构)

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-deconstruct 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 20,313。

总安装 1,583周安装 68GitHub Stars 公开资料未说明下载 555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
2.0.1

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-deconstruct(视频解构)
来源仓库:https://github.com/jack-yang-ai/video-deconstruct
安装命令:
openclaw skills install video-deconstruct
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-deconstruct

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。

对抖音、小红书等短视频进行「故事+心理学」式深度拆解分析。提供选题、结构、爆点、BGM 节奏等维度报告,助力脚本创作与运营策略。上传视频链接或文件,当用户请求“拆解”“分析”时自动输出结构化洞察。

安装方式:通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install video-deconstruct。注意:分析结果基于公开数据,不保证完全准确,请结合自身判断使用。

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-deconstruct;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-deconstruct 怎么安装?

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

video-deconstruct 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-deconstruct 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-deconstruct 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-deconstruct 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,583 次,近一周安装 68 次,下载 555 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-deconstruct 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

  • 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。
  • 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 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。
  • 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。

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-deconstruct

视频解构 · 本页

1,583—需要联网MIT-0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

name
video-deconstruct
version
2.0.0
description
把一段抖音/小红书短视频拆成「故事 + 心理学」式爆款拆解报告——选题/一句话总结/内容描述/视频结构(开头-中间-结尾)/事件推进/落幕文案/受众启示/核心爆点/节奏/BGM。给运营拍同款、写脚本、做分镜时直接当弹药。当用户说"拆解视频""分析这条视频""帮我看这段抖音""短视频结构""卡点在哪""这条爆款怎么火的"时触发。输入:本地 mp4 文件路径。输出:output/ 目录下一份 markdown 报告 + 一份原始 JSON。
author
立瑄@StepFun
license
CC BY-SA 4.0
runtime
python3.10+
framework
StepClaw
models
requires
env
inputs
type
path
description
本地 mp4 文件路径,长度建议 ≤ 3 分钟
required
true
type
flag
description
启用 stepaudio-2.5-asr 抽取对白文本一同投喂(强烈推荐)
required
false
type
path
description
(v2 占位) 评论 txt 文件,启用后会做评论区聚类
required
false
type
flag
description
分析完后保留云端文件,默认自动删除
required
false
outputs
description
渲染好的爆款拆解 markdown 报告
description
原始 JSON 分析结果(便于二次加工)
triggers
tags

video-deconstruct (v2.0)

这个 skill 干啥

扔一段 mp4,吐一份叙事式爆款拆解报告。覆盖 10 个章节:

  1. 选题介绍 — 一句话主题(≤ 12 字,可直接进选题库)
  2. 一句话总结 — 主角关系 + 核心冲突 + 结局(≤ 100 字)
  3. 内容描述 — 按时间线复述剧情,含转场+心理动机+元注释(300–600 字)
  4. 视频结构分析 — 开头/中间/结尾各自的"设计点 + 效果分析"
  5. 中间事件推进过程 — 3–8 条具体事件,每条"动作 + 隐含矛盾"
  6. 视频结尾 + 落幕文案 — 收尾设计 + 字幕原文 + 受众启示
  7. 核心爆点 — 为什么会火,必须涉及底层心理机制(120–250 字)
  8. 节奏(辅助)— 时间轴段落表,钩子/铺垫/转折/高潮/收尾
  9. BGM(辅助)— 卡点位置、换歌点(纯视觉推断)
  10. 评论区 — v1 跳过,v2 接入

快速开始

export STEP_API_KEY=sk-xxx
python scripts/analyze.py /path/to/your-video.mp4
# 报告生成在 ./output/your-video-report.md

# 强烈推荐:启用 ASR 把对白也喂进去
python scripts/analyze.py /path/to/your-video.mp4 --with-asr

详细步骤见 guides/01-quickstart.md。

想改输出风格?

  • 改 prompts/analysis_rubric.txt 的字段定义/写作风格指引
  • 改 prompts/system.txt 改 AI 的角色设定(默认是"资深拆解师")
  • 改 templates/report.md.j2 调整报告版式
  • 详见 guides/03-prompt-engineering.md

与 StepClaw Agent 框架的衔接

  • manifest.json 已声明 entry / inputs / outputs / triggers / models,可被 StepClaw Agent 直接 dispatch
  • 默认 STEP_API_KEY 走环境变量或 skill 根目录的 .env
  • 输出路径 output/{video_stem}-{report.md, analysis.json} 是固定 schema,下游 Agent 可直接读取
  • ASR 与 vision 模型都走 https://api.stepfun.com/v1,不需要额外 endpoint

限制

  • 输入必须是 mp4。默认 128MB 以内直传 StepFun 文件 API;只有超过 128MB 才会自动两遍 ffmpeg 压缩(长视频可能降到 240p/低帧率,但 rubric 仍能分析节奏/卡点/事件;详见 scripts/compress.py)
  • 没有对视频长度的硬限制,但超过 128MB 后会进入压缩兜底:3 分钟内通常可保 480p+,超长视频可能退化到近似 240p 幻灯片
  • 运行时会先把(必要时压缩后的)文件上传到 StepFun 云端(临时),分析完后自动删除(除非加 --keep-upload);压缩产物也会在处理完后清理
  • BGM 维度仍以视觉线索为主(详见 guides/02-叙事式拆解说明.md)。--with-asr 启用后对白文本会作为辅助上下文喂给视觉模型,但不会直接做识曲
  • 真识曲不做(要的话改成 ACRCloud / Audd.io,见 v3 路线)

平台分布

OpenClaw

86.79%
按下载量换算482

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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