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Agent Skill · 研究检索

video-perception(视频感知)

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-perception 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 66,577。

总安装 261周安装 11GitHub Stars 395下载 92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
unknown

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-perception(视频感知)
来源仓库:https://github.com/jordanrendric/claude-video-vision
仓库路径:skills/video-perception
安装命令:
npx skills add https://github.com/jordanrendric/claude-video-vision --skill video-perception
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/jordanrendric/claude-video-vision --skill video-perception

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

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。

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-perception

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/jordanrendric/claude-video-vision --skill vide…;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

    它需要调用外部服务,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-perception 怎么安装?

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

video-perception 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-perception 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

video-perception 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

video-perception 用的人多吗?

公开数据是累计安装 261 次,近一周安装 11 次,下载 92 次,GitHub 395 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-perception 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。
  • 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

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
video-perception

视频感知 · 本页

261395调用外部服务未明确通过

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 Perception

You have access to video understanding tools via the claude-video-vision MCP server.

Available Tools

  • video_analyze — Analyze video structure with ffmpeg filters (scene changes, silence, motion, etc.). Use this BEFORE extracting frames to plan your strategy.
  • video_watch — Extract frames + process audio from a video. Supports variable FPS/resolution per segment.
  • video_detail — Drill into specific segments. Separates extraction from viewing — extract many frames, view few at a time.
  • video_info — Get video metadata without processing.
  • video_configure — Change settings (backend, resolution, enable_index, etc.).
  • video_setup — Check/install dependencies.

Workflow

IMPORTANT: You MUST follow these steps in order. Do NOT skip step 2.

  1. Always start with video_info to get duration, resolution, and audio presence.
  2. REQUIRED for videos > 30s: Call video_analyze BEFORE extracting any frames. This is NOT optional — it gives you structural data to make smart extraction decisions. Select filters relevant to the user's question: User intent Filters to select "What happens in this video?" scene_changes, silence, transcription "Find the scene transitions" scene_changes, black_intervals "Are there frozen/stuck parts?" freeze, blur "Is this a talking head or action?" motion "When does the music start?" silence, loudness "Analyze the lighting" exposure "Summarize this lecture" transcription, scene_changes, silence General / unclear intent scene_changes, silence, transcription Always include transcription: true when the video has audio — the transcription tells you WHERE to look visually.
  3. Use the analysis results and transcription to plan your frame extraction strategy:

- Low FPS (0.1-0.5) for static or predictable segments - Higher FPS (1-3) only around scene changes, motion peaks, or moments referenced in speech ("look at this", "as you can see", "let me show you") - Never exceed the minimum FPS needed for the task - Prefer fewer segments at lower FPS — you can always drill deeper

  1. Call video_watch to extract frames:

- For short videos (< 2 minutes): Use fps: "auto" without view_sample — short videos need full coverage to avoid missing brief moments. The auto FPS already adapts to duration. - For long videos (> 2 minutes): Use segments based on analysis data with variable FPS, and view_sample to limit initial frame count. You can always drill deeper with video_detail.

  1. Use video_detail to drill into specific moments:

- Start with 3-5 second windows around points of interest - Use view_sample: 3 to preview (first, middle, last frame) - Then request specific timestamps with view if you need more detail - Expand the window only if the initial view is insufficient - Treat frame viewing like a binary search — narrow down to what matters - Never view all extracted frames at once

  1. When the user asks follow-up questions about the same video, consult the manifest already in your context. Do not re-extract frames you already have at the same resolution. Do not re-request frames you already have in context.

Parameter Guide

fps: "auto" for general overview. Use the video's original fps (from video_info) for frame-by-frame detail. Use 5-10 for analyzing specific short moments. Use 0.1-0.5 for long videos.

resolution: 256-512 for quick scans. 512-768 for normal analysis. 1024+ when reading on-screen text or fine details.

segments: Use when you have analysis data. Each segment can have its own fps and resolution. Overrides global fps/start_time/end_time.

view_sample: Returns N evenly spaced frames from the extracted set. Use this to avoid flooding context with too many images.

skip_audio: Set to true when you only need visual analysis.

Working with Results

You receive:

  • Manifest (when enable_index is on) — index of all cached frames by resolution and timestamp. Use this to avoid redundant requests.
  • Frames as images — look at them to understand what's happening visually
  • Audio transcription with timestamps — read the speech content
  • Audio tags — non-speech events (music, sounds, etc.)
  • Analysis data — scene changes, silence intervals, motion levels, etc.

Combine all sources to form a complete understanding. Use analysis + transcription to guide where you look visually. The analysis tells you WHEN things happen; the frames tell you WHAT happens.

平台分布

Codex

37.22%
按下载量换算34

Claude

29.93%
按下载量换算28

Cursor

17.4%
按下载量换算16

Gemini CLI

8.17%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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