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Agent Skill · 开发

video-metadata-inspector(视频元数据检查器)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

video-metadata-inspector 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 11,856。

总安装 1,552周安装 66GitHub Stars 53下载 544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-metadata-inspector(视频元数据检查器)
来源仓库:https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills
仓库路径:skills/video-metadata-inspector
安装命令:
npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill video-metadata-inspector
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-metadata-inspector

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。

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

安装方式:github,通过 npx skills add 命令添加指定仓库中的技能。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 等宿主环境。

来源仓库内路径:skills/video-metadata-inspector

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-me…;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-metadata-inspector 怎么安装?

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

video-metadata-inspector 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-metadata-inspector 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-metadata-inspector 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-metadata-inspector 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,552 次,近一周安装 66 次,下载 544 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-metadata-inspector 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

  • 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。

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 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。

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-metadata-inspector

视频元数据检查器 · 本页

1,55253需要联网MIT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 Metadata Inspector

Extract and analyze comprehensive metadata from video files including duration, resolution, codec, frame rate, and technical specifications.

Purpose

Video metadata inspection for:

  • Format verification and compatibility checking
  • Quality assessment and validation
  • Transcoding planning and optimization
  • Video library cataloging
  • Technical specification reports

Features

  • Basic Info: Duration, resolution, frame rate, file size
  • Codec Details: Video/audio codec, profile, bitrate
  • Technical Specs: Aspect ratio, pixel format, sample rate
  • Metadata: Title, artist, creation date, tags
  • Batch Analysis: Process multiple files in one operation
  • Export Formats: JSON, CSV, human-readable text

Quick Start

from video_metadata_inspector import VideoMetadataInspector

# Inspect single video
inspector = VideoMetadataInspector()
inspector.load('video.mp4')
metadata = inspector.get_metadata()
print(f"Duration: {metadata['duration_seconds']:.2f}s")
print(f"Resolution: {metadata['width']}x{metadata['height']}")
print(f"FPS: {metadata['fps']}")

# Export full report
inspector.export_report('report.json', format='json')

# Batch inspect directory
inspector.batch_inspect(
    input_files=['video1.mp4', 'video2.mkv'],
    output='metadata.csv',
    format='csv'
)

CLI Usage

# Basic metadata
python video_metadata_inspector.py input.mp4

# Full technical details
python video_metadata_inspector.py input.mp4 --verbose

# Export to JSON
python video_metadata_inspector.py input.mp4 --output metadata.json --format json

# Batch inspect directory
python video_metadata_inspector.py *.mp4 --output metadata.csv --format csv

# Compare multiple videos
python video_metadata_inspector.py video1.mp4 video2.mp4 --compare

API Reference

VideoMetadataInspector

class VideoMetadataInspector:
    def load(self, filepath: str) -> 'VideoMetadataInspector'
    def get_metadata(self) -> Dict[str, Any]
    def get_basic_info(self) -> Dict[str, Any]
    def get_video_info(self) -> Dict[str, Any]
    def get_audio_info(self) -> Dict[str, Any]
    def get_format_info(self) -> Dict[str, Any]
    def export_report(self, output: str, format: str = 'json') -> str
    def batch_inspect(self, input_files: List[str], output: str = None,
                     format: str = 'csv') -> pd.DataFrame
    def compare_videos(self, video_files: List[str]) -> pd.DataFrame

Metadata Categories

Basic Information

  • Duration (seconds, formatted)
  • Resolution (width × height)
  • Frame rate (FPS)
  • File size
  • Aspect ratio

Video Stream

  • Video codec (H.264, H.265, VP9, etc.)
  • Codec profile and level
  • Bitrate (kbps)
  • Pixel format (yuv420p, etc.)
  • Color space and range

Audio Stream

  • Audio codec (AAC, MP3, Opus, etc.)
  • Sample rate (Hz)
  • Channels (mono, stereo, 5.1, etc.)
  • Audio bitrate (kbps)

Container Format

  • Container type (MP4, MKV, AVI, etc.)
  • Creation date
  • Metadata tags (title, artist, description)
  • Number of streams

Use Cases

Format Verification:

inspector.load('video.mp4')
info = inspector.get_video_info()
if info['codec'] == 'h264' and info['width'] >= 1920:
    print("✓ Meets requirements: 1080p H.264")

Transcoding Planning:

# Check if transcoding needed
metadata = inspector.get_metadata()
if metadata['video_codec'] != 'h265' or metadata['bitrate_kbps'] > 5000:
    print("Transcode recommended")

Quality Assessment:

# Analyze video quality metrics
info = inspector.get_metadata()
quality_score = (
    (info['width'] * info['height']) / 2073600 * 50 +  # Resolution score
    min(info['fps'] / 60, 1) * 25 +  # Frame rate score
    min(info['bitrate_kbps'] / 10000, 1) * 25  # Bitrate score
)

Common Checks

Is video 4K?

metadata['width'] >= 3840 and metadata['height'] >= 2160

Is video HDR?

'hdr' in metadata.get('color_space', '').lower()

Is audio stereo?

metadata['audio_channels'] == 2

Is codec modern?

metadata['video_codec'] in ['h265', 'vp9', 'av1']

Limitations

  • Cannot extract corrupt/damaged video metadata
  • Some proprietary formats may have limited support
  • DRM-protected content cannot be analyzed
  • Metadata extraction may be slow for very large files
  • Requires FFmpeg/FFprobe for full codec details

平台分布

OpenCode

33.13%
按下载量换算180

Claude Code

21.94%
按下载量换算119

Codex

16.48%
按下载量换算90

Gemini CLI

14.33%
按下载量换算78

Antigravity

8.18%
按下载量换算44

windsurf

3.61%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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