video-understanding Checked
Installation
Copy the prompt below and send it to your AI assistant (e.g. Claude Code) — it will follow the instructions and install automatically.
Install the "video-understanding" skill by following the instructions at https://skill123.me/install/video-understanding.
Run in your terminal — downloads and installs to ~/.claude/skills/.
curl -fsSL https://skill123.me/install/video-understanding.sh | bash
Download the zip and extract it into your skills directory (e.g. ~/.claude/skills/), then restart your session.
⬇ Download v1.0.0 · 112 KBNot live-tested yet — this skill is rated on static analysis only.
About this skill
A skill from the GitHub repository zenstory-ai/video-recap-skills.
Documentation
A skill from the GitHub repository zenstory-ai/video-recap-skills.
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
1. **场景检测**:写 scenes.json,包含切点、时长和废片段过滤结果。
2. **抽帧**:为视觉分析提取代表帧。
3. **ASR**:通过 mimo-v2.5-asr 写时间戳对白 asr_result.json。
4. **静音检测**:写 silence_periods.json,标注安静窗口与 has_speech。
5. **VLM 观察**:写 vlm_analysis.json,包含场景描述、深层分析和 frame_facts。
6. **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。
Score breakdown
Assessment methodology
Version history
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