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video-skill视频技巧

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

10,716

周安装

451

GitHub Stars

1

下载量

3,752
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-skill(视频技巧)
来源仓库:https://github.com/michaelgold/video-skill
安装命令:
openclaw skills install video-skill
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-skill

简介

将叙述性视频拆解为结构化步骤与时间轴数据。

  • 便于后续自动化流程调用与多模态任务编排。video-skill 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 上传视频文件,系统解析出关键帧与操作序列。
  • 输出 JSON 格式的时间轴信息,供其他工具链集成。
  • 适用于 CI/CD 环境下的视频处理流水线构建。

SKILL.md

name
video-skill
description
Run the video-skill pipeline to convert narrated videos into structured step data and enriched timeline-ready outputs. Use when a user asks to process a video into steps, run transcription/chunking/extraction/enrichment, debug provider connectivity, or generate markdown from extracted skills.
metadata
{ "openclaw": { "requires": { "bins": ["uv", "ffmpeg", "python3"] } } }

Video Skill

Use this skill to run video-skill end-to-end or stage-by-stage.

First-time setup (no repo clone required)

Use one of these setup paths:

A) Run from local source repo (recommended while iterating):

cd /path/to/videoskill
uv sync --dev
cp config.example.json config.json

Then run commands with uv run, for example:

uv run video-skill --help

Then run video-skill ... directly from your working directory.

Verify providers before processing:

video-skill config-validate --config config.json
video-skill providers-ping --config config.json --path /v1/models

Standard workflow (recommended)

Run from your working directory where config.json and data paths are valid.

video-skill transcribe --video <video.mp4> --out <name>.whisper.json --config config.json
video-skill transcript-parse --input <name>.whisper.json --out <name>.segments.jsonl
video-skill transcript-chunk --segments <name>.segments.jsonl --out <name>.chunks.jsonl --window-s 120 --overlap-s 15
video-skill steps-extract --segments <name>.segments.jsonl --clips-manifest <clips>.jsonl --chunks <name>.chunks.jsonl --mode ai --config config.json --out <name>.steps.ai.jsonl
video-skill frames-extract --video <video.mp4> --steps <name>.steps.ai.jsonl --out-dir <frames_dir> --manifest-out <name>.frames_manifest.jsonl --sample-count 2
video-skill steps-enrich --steps <name>.steps.ai.jsonl --frames-manifest <name>.frames_manifest.jsonl --out <name>.steps.enriched.ai.jsonl --mode ai --config config.json
video-skill markdown-render --steps <name>.steps.enriched.ai.jsonl --out <name>.md --title "<Title>"

Modes

  • --mode heuristic: deterministic, no model calls
  • --mode ai-direct: VLM-centric enrichment
  • --mode ai: reasoning + VLM orchestration (default for quality)

Prefer --mode ai unless user asks for debugging or reduced model usage.

Reliability and diagnostics

steps-enrich emits:

  • per-step progress logs
  • summary metrics: parse_errors, transient_recovered, unresolved_final
  • detailed *.errors.jsonl when any errors occur

If runs fail unexpectedly:

  1. re-run providers-ping
  2. inspect *.errors.jsonl by stage (sampling_plan, vlm_judge, vlm_select_frames, vlm_signal_pass, reasoning_finalize)
  3. verify endpoint DNS/host reachability

Validation gate before claiming success

Always run:

video-skill --help

Use make verify only when working from the source repo.

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

74.05%
按下载量换算2,778

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

权限需确认

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。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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