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video-deconstruct视频解构

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

1,583

周安装

68

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

555
OpenClaw

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

MIT-0

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-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

简介

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。

SKILL.md

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?

  • prompts/analysis_rubric.txt 的字段定义/写作风格指引
  • prompts/system.txt 改 AI 的角色设定(默认是"资深拆解师")
  • 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)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

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

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

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

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。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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