Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

video-note-maker(视频笔记制作者)

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-note-maker 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,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 10,288。

总安装 2,305周安装 98GitHub Stars 公开资料未说明下载 808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
1.0.0

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-note-maker(视频笔记制作者)
来源仓库:https://github.com/fang232629/video-note-maker
安装命令:
openclaw skills install video-note-maker
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-note-maker

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。

提取视频音频,分段转写生成详细笔记和整理版,自动发送邮件通知,实现视频到笔记的完整工作流程。

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-note-maker;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

video-note-maker 怎么安装?

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

video-note-maker 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-note-maker 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

video-note-maker 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-note-maker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,305 次,近一周安装 98 次,下载 808 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-note-maker 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

  • 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。

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 OpenClaw,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-note-maker

视频笔记制作者 · 本页

2,305—权限未标注MIT-0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-note-maker - 视频转笔记完整流程工具

功能:完整的视频转笔记工作流程 - 提取音频 → 分割 → 转写 → 整理笔记 → 发送邮件通知

触发场景:

  • 用户需要完整的视频转笔记流程
  • 用户要求"帮我转写视频:xxx"
  • 用户要求"帮我整理视频笔记:xxx"(如果有转录文件)

📋 完整工作流程

步骤 1:文件结构预览与确认

python video_note_maker.py <视频路径>

输出预览:

============================================================
🎬 视频转笔记完整流程
============================================================
功能:提取音频 → 分割 → 转写 → 整理笔记 → 发送邮件通知
============================================================
✅ 找到 1 个视频文件
============================================================
📁 文件结构预览(以第一个视频为例)
============================================================

原视频目录/
├── 7 - OSPF 外部路由.mp4
├── tmp/                      # 临时文件(包含中间文件)
│   └── 7 - OSPF 外部路由/
│       ├── audio.m4a          # 提取的音频
│       ├── segment_000.m4a    # 分割后的音频段 (15 分钟/段)
│       ├── segment_001.m4a
│       └── ...
└── done/                     # 最终笔记目录
    └── 7 - OSPF 外部路由.md    # 详细笔记
    └── 7 - OSPF 外部路由_学习笔记_整理版.md  # 整理版笔记

============================================================
是否开始处理?(y/n): _

用户确认:

  • 输入 y/yes/是 → 开始处理 ✅
  • 输入其他 → 取消处理 ❌

步骤 2:提取音频

[1/5] 提取音频:/home/fangjinan/视频/HCIP/7 - OSPF 外部路由.mp4
✅ 音频已提取:/home/fangjinan/视频/HCIP/tmp/7 - OSPF 外部路由/audio.m4a
💡 使用 AAC 编码,文件大小约为 PCM_WAV 的 1/10

步骤 3:分割音频

[2/5] 分割音频:audio.m4a
✅ 音频已分割为 6 段(每段 15 分钟)

分割策略:

  • 每段时长:15 分钟(可配置 --segment-duration)
  • 音频格式:AAC (.m4a)
  • 比特率:128k

步骤 4:Whisper 转写

[3/5] 逐段转写...
  转写第 1/6 段...
  转写第 2/6 段...
  ...
✅ 所有段落转写完成
📝 转录文本已保存:transcript_000.txt, transcript_001.txt, ...

转写配置:

  • Whisper 模型:small (~70MB)
  • 语言:中文 (zh)
  • 输出格式:.txt

步骤 5:生成详细笔记

[4/5] 生成详细笔记...
✅ 笔记已保存:done/7 - OSPF 外部路由.md
总字数:XXXX 字

步骤 6:整理 MD 并发送邮件(自动)

[5/5] 整理笔记并发送邮件通知...

============================================================
📝 视频笔记整理工具
============================================================

📁 读取转录文件:/home/fangjinan/视频/HCIP/tmp/7 - OSPF 外部路由
✅ 找到 6 个转录文件
🎬 视频时长:1 小时 30 分钟

🔧 整理内容中...

📄 生成 Markdown 文件...

✅ 整理版笔记已保存:/home/fangjinan/视频/HCIP/done/7 - OSPF 外部路由_学习笔记_整理版.md

📧 发送完成通知到你的 QQ 邮箱...
✅ 邮件已发送

============================================================
🎉 整理完成!
============================================================

📧 邮件通知配置

邮件标题格式

视频({视频名})笔记整理完成 - 虾妹

示例:

  • 视频(7 - OSPF 外部路由)笔记整理完成 - 虾妹
  • 视频(6 - 域间防环机制、虚链路)笔记整理完成 - 虾妹

邮件正文内容

视频笔记整理任务已完成!

---

📋 任务详情

视频:{视频完整路径}
整理时间:2026 年 04 月 10 日 12:30
笔记文件:{output_path}
文件大小:{file_size} 字节

---

✅ 使用的技能
- video-note-organizer

✅ 使用的工具
- ffmpeg (音频提取/分割)
- Whisper (语音转文字)
- qwen3.5-plus (AI 整理归纳)

---

📁 文件路径

转录文件:tmp/{视频名}/transcript_*.txt
最终笔记:{output_path}

---

整理完成!虾妹可以继续处理下一个任务~ 🦐

配置信息

项目值
收件人用户配置的邮箱
发件服务器smtp.qq.com:465
收件服务器imap.qq.com:993
环境变量QQMAIL_USER, QQMAIL_AUTH_CODE

🎯 使用示例

方式 1:单个视频处理(带确认)

python video_note_maker.py "/path/to/video.mp4"

流程:

  1. 显示文件结构预览
  2. 询问用户确认
  3. 用户输入 y 开始处理
  4. 完整流程执行
  5. 自动发送邮件通知

方式 2:单个视频处理(自动模式)

python video_note_maker.py "/path/to/video.mp4" --auto

特点:

  • 跳过确认步骤
  • 直接开始处理

方式 3:指定视频时长

python video_note_maker.py "/path/to/video.mp4" --auto --duration "1 小时 30 分钟"

用途:

  • 如果自动估算时长不准确
  • 可以手动指定实际时长

方式 4:指定分割时长(10 分钟一段)

python video_note_maker.py "/path/to/video.mp4" --auto --segment-duration 600

配置:

  • 默认:15 分钟(900 秒)
  • 用户偏好:10 分钟(600 秒)

⚙️ 配置文件

CONFIG 配置项

CONFIG = {
    "whisper_model": "small",           # Whisper 模型
    "language": "zh",                   # 转写语言
    "segment_duration": 900,            # 分割时长(秒)
    "audio_quality": {
        "sample_rate": 44100,           # 采样率
        "channels": 2,                  # 声道数
        "codec": "aac",                 # 音频编码
        "bitrate": "128k",              # 比特率
    },
    "temp_dir": "tmp",                  # 临时目录
    "output_dir": "done",               # 输出目录
    "feishu_webhook": os.environ.get("FEISHU_WEBHOOK", ""),  # 飞书 webhook
    "detailed_mode": True,              # 详细笔记模式
    "max_retries": 3,                   # 最大重试次数
    "retry_delay": 5,                   # 重试延迟(秒)
}

📁 文件结构

输入

/home/fangjinan/视频/HCIP/
└── 7 - OSPF 外部路由.mp4    # 原始视频文件

输出

/home/fangjinan/视频/HCIP/
├── tmp/
│   └── 7 - OSPF 外部路由/
│       ├── audio.m4a                # 提取的音频
│       ├── segment_000.m4a          # 分割音频段
│       ├── segment_001.m4a
│       ├── transcript_000.txt       # 转写文本
│       ├── transcript_001.txt
│       └── ...
└── done/
    ├── 7 - OSPF 外部路由.md         # 详细笔记
    └── 7 - OSPF 外部路由_学习笔记_整理版.md  # 整理版笔记

⚠️ 注意事项

  1. 文件路径:确保视频文件路径正确
  2. QQ Mail 配置:确保 QQMAIL_USER和QQMAIL_AUTH_CODE环境变量已设置
  3. 飞书通知:配置 FEISHU_WEBHOOK 可实现实时进度推送
  4. 超时设置:转写时间取决于视频时长,可能需要 30 分钟以上
  5. 临时文件:处理完成后会自动清理 tmp 目录

📊 性能预估

视频时长音频段数预计时间
30 分钟2 段~15 分钟
1 小时4 段~30 分钟
2 小时8 段~60 分钟
3 小时12 段~90 分钟

时间构成:

  • 提取音频:1-2 分钟
  • 分割音频:1-2 分钟
  • Whisper 转写:每段 ~5-8 分钟
  • 生成笔记:1-2 分钟

🎉 更新日志

2026-04-10(今日更新)

  • 12:46:完全整合 video-note-organizer,删除该技能目录

- 将 organize_note.py 的整理逻辑内嵌到 video_note_maker.py - 添加了 5 个内嵌函数:read_transcripts(), organize_content(), generate_markdown(), send_email_notification(), organize_and_email() - 删除了整个 video-note-organizer 技能目录 - 实现了真正的完整流程:视频 → 音频 → 转写 → 详细笔记 → 整理版笔记 → 邮件通知

  • 12:46:修复文件路径问题

- 解决了同名目录和文件冲突(如 7 - OSPF 外部路由.mp4/ 和 7 - OSPF 外部路由.mp4) - 添加了对 tmp/xxx/ 转录目录的直接调用支持

  • 12:42:合并 video-note-organizer,实现完整流程自动化

- 修改主流程:在转写完成后自动调用整理功能 - 简化了邮件发送逻辑(不再包含 MD 内容,改为附件形式)

  • 12:40:添加文件结构预览和用户确认功能

- 处理前展示 tmp/ 和 done/ 目录结构 - 询问用户确认后再开始处理

  • 12:30:集成 QQ Mail 邮件通知功能

- 自动发送整理完成通知到 511877988@qq.com - 标题格式:视频({视频名})笔记整理完成 - 虾妹

2026-03-29

  • 09:25:添加文件结构预览功能
  • 00:00:技能初始创建

*最后更新:2026 年 04 月 10 日 12:46*

平台分布

OpenClaw

83.72%
按下载量换算676

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills