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将 PDF/PPT/Excel/Word 等多格式文档解析为结构化 Markdown,并输出元数据与解析置信度,作为 RAG 与四色卡片的数据底座。
自媒体创作者与影片与视频编辑在需要视频二创或反推参考视频时,一键完成从AI视觉分析、图文音素材生成到最终合成的全流程,自动产出包含配音与字幕的高质量二创视频,让创作效率翻倍!
$ npx -y skills add anbeime/skill --skill video-recreation --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/video-recreationContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
自媒体创作者与影片与视频编辑在需要视频二创或反推参考视频时,一键完成从AI视觉分析、图文音素材生成到最终合成的全流程,自动产出包含配音与字幕的高质量二创视频,让创作效率翻倍!
name: video-recreation
description: 自媒体创作者与影片与视频编辑在需要视频二创或反推参考视频时,一键完成从AI视觉分析、图文音素材生成到最终合成的全流程,自动产出包含配音与字幕的高质量二创视频,让创作效率翻倍!
dependency:
python:
- opencv-python>=4.8.0
- pillow>=10.0.0
- moviepy>=1.0.3
- numpy>=1.24.0
- requests>=2.28.0
- edge-tts>=6.1.0
system:
- pip install -r requirements.txt 2>/dev/null || trueopencv-python>=4.8.0 pillow>=10.0.0 moviepy>=1.0.3 numpy>=1.24.0 requests>=2.28.0 edge-tts>=6.1.0
pip install edge-tts
1. **开发者模式**: 技能已预置 API Key,开箱即用 2. **用户模式**: 设置环境变量 `export SUNO_API_KEY=your_api_key` 3. **命令行模式**: 执行时指定 `--suno-api-key your_api_key`
./output/
├── frames/ # 视频关键帧
├── analysis.json # 反推分析结果
├── images/ # 生成的图片素材
├── audio/ # 音效和背景音乐
├── voice/ # 配音音频
├── subtitles/ # 字幕文件
└── final.mp4 # 最终合成视频1. **提取视频关键帧**
2. **视觉分析**
3. **生成创作方案**
4. **生成图片素材**
5. **生成音效和背景音乐**
6. **生成配音**
7. **生成字幕**
8. **合成最终视频**
9. **文件下载**
# 1. 提取关键帧 python scripts/video_frame_extractor.py \ --input original_video.mp4 \ --output ./output/frames \ --interval 2 # 2. 视觉分析(智能体描述分析需求) python scripts/coze_bot_client.py \ --message "分析这些视频帧,提取:画面风格、色调特征、构图方式、节奏模式" \ --image_path ./output/frames/frame_0001.jpg # 3. 生成图片
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