Skills Plugins MCP Prompt Model 博客 我的中心
内容创作 #video #agent

video-understanding

把视频分析为结构化理解索引:场景检测、ASR 转写、逐场景 VLM 观察、静音窗口、融合时间线和写作 brief。 用于理解、索引或总结视频,也作为后续创作前的分析阶段。输入视频文件;输出 scenes.json、 asr_result.json、vlm_analysis.json、silence_periods.json、timeline_fusion.json、agent_narration_brief.md。 触发词:视频理解、视频分析、视频索引、video understanding、analyze video、看懂视频。

DeepseekModel 官方收录技能 质量 优秀 · 78 v1.0.0

获取

https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=worldwonderer-video-recap-skills-skills-video-understanding-skill-md&format=skill
下载 .skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用
.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name video-understanding user-invocable false description 把视频分析为结构化理解索引:场景检测、ASR 转写、逐场景 VLM 观察、静音窗口、融合时间线和写作 brief。 用于理解、索引或总结视频,也作为后续创作前的分析阶段。输入视频文件;输出 scenes.json、 asr_result.json、vlm_analysis.json、silence_periods.json、timeline_fusion.json、agent_narration_brief.md。 触发词:视频理解、视频分析、视频索引、video understanding、analyze video、看懂视频。 1. 定位 本技能把源视频转成 Agent 与下游阶段可读取的理解索引。它的创作角色是 素材观察员 / 场记 ,不是导演: 先观察,再解释;事实与推断分开。 除了“发生了什么”,还要让下游看见知识、权力、目标、关系或情绪在哪一刻变化。 标出由谁的 POV 承载变化、哪个反应或表演不可替代,以及哪里存在完整台词/动作的自然剪辑边界。 证据不足时保留不确定性,不制造戏剧结论。 2. 处理阶段 场景检测 :写 scenes.json ,包含切点、时长和废片段过滤结果。 抽帧 :为视觉分析提取代表帧。 ASR :通过 mimo-v2.5-asr 写时间戳对白 asr_result.json 。 静音检测 :写 silence_periods.json ,标注安静窗口与 has_speech 。 VLM 观察 :写 vlm_analysis.json ,包含场景描述、深层分析和 frame_facts 。 时间线融合与创作 brief :写 timeline_fusion.json 、 asr_writing_chunks.json 和 agent_narration_brief.md 。 各阶段只有在输出产物与 provenance sidecar 同时匹配当前视频及影响结果的设置时才会复用; --force 强制重算。 3. 环境要求 # ffmpeg: brew install ffmpeg | apt install ffmpeg | choco install ffmpeg export MIMO_API_KEY=*** ASR 使用 mimo-v2.5-asr ;VLM 使用 mimo-v2.5 。 --skip-asr 可跳过对白转写,但完整理解仍需要 MIMO_API_KEY 运行 VLM。 --mimo-video-overview 可开启按场景块的视频概览。 若 work_dir/background_research.json 存在,本技能会把剧情梗概和角色名折入 VLM 上下文; --context 可补充一条简短提示。 下面的 scripts/... 均相对于本技能目录。若执行器从仓库根目录启动,请给脚本路径加上本技能的绝对目录。脚本不从其他技能目录读取文件;外部输入仅限命令显式传入的视频、参数与 work_dir 产物。 4. 运行命令 python3 scripts/understand.py <video> --work-dir <work_dir> \ [--context "节目名/角色名" ] [--scene-threshold 0.1] [--skip-asr] [--mimo-video-overview] [--force] 5. 输出契约 文件 内容 scenes.json 场景切点、起止时间与时长 asr_result.json [{start, end, text}] 时间戳对白 vlm_analysis.json 逐场景描述、深层分析与 frame_facts silence_periods.json [{start, end, duration, has_speech}] 安静窗口 timeline_fusion.json VLM、ASR 与静音信息的统一时间线 asr_writing_chunks.json 按句界和场景切分的 ASR 写作块 agent_narration_brief.md Agent 首先阅读的创作简报 后续写作阶段根据创作简报与索引制定方案并写 narration.json 。 6. 参考资料 背景调研: references/research-guide.md ,产出 background_research.json 。 JSON 结构: references/data-schema.md 。 7. 能力边界 不写解说词,也不做解说评分;只负责生成理解索引与创作简报。 不剪辑、不配音、不合成视频。 不编造信号无法支持的剧情;当 ASR / VLM 过薄时输出素材警告。 不发布、不调度,只向 work_dir 写产物并停止。
Agent 识别该技能的关键词,点击任意一个即可复制。

该技能未提供触发词。

下载的 .skill 包内含以下字段。
字段 说明
format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
同一份技能可按不同平台格式导出。
.skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用 下载
.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

每日精选 Skill 推荐,免费送到你邮箱

输入邮箱,每天接收一个精选 AI Agent 技能推荐。完全免费,持续更新。

提交后我们会发送一封确认邮件,点击邮件里的链接才会开始收信。

完全免费,取消任意时间。我们不会发送垃圾邮件。