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Agent Skill · 效率

videototext(videototext 效率)

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。

videototext 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,798。

总安装 3,026周安装 130GitHub Stars 1下载 1,061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:videototext(videototext 效率)
来源仓库:https://github.com/willguo715/videototext
安装命令:
openclaw skills install videototext
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 videototext

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

稳定拉取 B 站官方字幕并生成中文总结稿,支持离线部署。应对限流与登录可见轨道问题,提供 SESSDATA/Cookie 配置指导。包含镜像源码与环境模板,便于在 OpenClaw 中打包离线使用。需正确设置 WBI player 参数与字幕解码方式,确保提取成功率。通过 clawhub 安装并集成至视频内容分析流程。

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 videototext;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

    它需要接触敏感数据,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

videototext 怎么安装?

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

videototext 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。

videototext 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

videototext 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。

videototext 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,026 次,近一周安装 130 次,下载 1,061 次,GitHub 1 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。

videototext 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
videototext

videototext 效率 · 本页

3,0261接触敏感数据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

name
videototext
description
>-

videototext(B 站字幕 + 总结)

合规与前提

  • 仅使用用户本人账号导出的 Cookie;不协助绕过付费墙、地域限制或批量爬取。
  • 尊重站点频率限制:项目内已对 B 站 HTTP 做节流 + 重试退避,修改时不要去掉 _throttle / _request_with_retry 逻辑。
  • 详细环境变量与默认值见同目录 reference.md。
  • 技能包内已附带与主流程一致的源码镜像:见 code/(导入方式见 code/README.md)。环境变量名与示例见 主仓库 根目录 .env.example,自行复制为技能包根目录的 .env 后填写。

端到端流程(与代码一致)

  1. URL:app/utils/url_tools.py(包内 code/app/utils/url_tools.py)— 展开 b23.tv、解析 BV 与分 P ?p=。
  2. 编排(完整仓库):app/services/orchestrator.py — 先官方字幕;失败且开启 ASR 时再本机转写;正文就绪后调用总结服务。技能包未含 orchestrator/ASR,仅含抽取与总结核心模块。
  3. B 站元数据与字幕:app/extractors/bilibili.py + app/services/bilibili_subtitle.py(包内 code/app/...)。
  4. 无字幕兜底(仅完整仓库):app/utils/audio_fetch.py + app/asr/local_faster_whisper.py(需 LOCAL_ASR_ENABLED 等)。
  5. 总结:app/services/summary.py — 优先 LLM(OpenAI 兼容 Chat Completions),失败则本地抽样回退。

字幕链路:反爬与稳定性要点

Cookie 策略(核心)

  • SESSDATA(及可选 BILI_JCT、DEDEUSERID、DEDEUSERID__CKMD5)由 app/services/bilibili_subtitle.py 中 _build_bilibili_cookie() 组装为 Cookie 请求头。
  • 优先带 Cookie 请求;若仍失败再尝试无 Cookie(同一套 view → player 流程)。
  • 需登录才返回的字幕(need_login_subtitle):仅 SESSDATA 往往不够,应配齐四件套(见 .env.example 注释)。
  • yt-dlp 取信息与音频时复用同一 Cookie:get_bilibili_sessdata_cookie_header()(app/extractors/bilibili.py)。

HTTP 行为

  • 统一 Referer https://www.bilibili.com/、桌面 Chrome User-Agent、Accept JSON(_client_headers)。
  • 全站最小请求间隔 BILIBILI_MIN_INTERVAL_SECONDS(默认约 0.8s),全局锁节流。
  • 重试:网络/412/429/5xx 等指数退避 + 抖动,次数由 BILIBILI_MAX_RETRIES 等控制。

接口顺序

  1. GET https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid= — 取 aid、pages、标题、时长等。
  2. GET https://api.bilibili.com/x/player/wbi/v2?aid=&cid=&bvid= — 优先取字幕轨道列表(与 yt-dlp 一致,登录可见轨常在此)。
  3. 若 subtitles 为空,再回退 GET https://api.bilibili.com/x/player/v2(部分稿件仅旧接口有轨,如部分 AI 字幕)。
  4. 对每条轨道的 subtitle_url 再 GET 拉 JSON,body[].content 拼正文(payload_to_text)。

轨道选择与质量

  • 轨道排序:中文类优先,其内简体/通用 zh 优先于繁体,再 AI 中文;同组内可匹配 prefer_lang(_ordered_tracks)。
  • BILIBILI_SUBTITLE_VALIDATE=true 时:多轮采样可选;对每条下载结果做时长覆盖与标题汉字二元组命中率过滤,防止 AI 串台;AI 轨使用更高阈值(BILIBILI_SUBTITLE_AI_MIN_TITLE_MATCH)。
  • BILIBILI_SUBTITLE_VALIDATE=false 时:更快,取首条非空;若开启 BILIBILI_SUBTITLE_AI_SANITY_WHEN_VALIDATE_OFF,仍可对 AI 轨做标题 sanity。
  • 用户在前端显式选语言时:走 only_lan 分支,不做标题命中率过滤(仍可在 validate 开启时做时长覆盖)。

排错清单

  • 轨道列表为空:检查 Cookie 是否完整、是否登录账号、分 P 是否正确。
  • 正文空或校验全失败:尝试开启/关闭 BILIBILI_SUBTITLE_VALIDATE、调整采样轮次与间隔,或让用户指定 lan。
  • 频繁 412/429:增大 BILIBILI_MIN_INTERVAL_SECONDS,避免并发多请求。

总结链路(TextSummaryService)

  • 配置 SUMMARY_ENABLED、SUMMARY_LLM_BASE_URL 或 SUMMARY_LLM_CHAT_COMPLETIONS_URL、SUMMARY_LLM_MODEL;API Key 可用 SUMMARY_LLM_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY(见 app/core/settings.py 别名)。
  • 端点:若 BASE_URL 已以 /chat/completions 结尾则不再拼接;否则为 {base}/chat/completions。
  • 请求体:OpenAI 兼容 chat/completions,temperature 来自 SUMMARY_LLM_TEMPERATURE。
  • 短目标(max_chars <= 200):单段电报体中文;长目标:## 总标题 + 若干 **主题:** 块(见 summary.py 内 prompt)。
  • 正文入模上限约 60000 字符;响应解析支持 message.content 为字符串或多段 list;无有效 content 时回退 _summarize_fallback。

回归与自检

  • 字幕大改后:在项目根执行 python scripts/verify_subtitle_canary.py(需 .env 中 SESSDATA 等,见 CLAUDE.md)。
  • 全量测试:pytest。

打包给 OpenClaw 使用

将本目录 videototext 整夹 打成 zip(含 SKILL.md、reference.md、code/、requirements-code.txt)。解压后:

  • Agent 阅读:SKILL.md、reference.md、code/ 下源码。
  • 若需本地运行子集:pip install -r requirements-code.txt,PYTHONPATH 指向 code/,.env 放在与 SKILL.md 同级目录(见 code/README.md)。

延伸阅读

平台分布

OpenClaw

85.69%
按下载量换算909

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。

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