video-assemble
合成视频解说最终成片:把旁白音频铺到源视频上,按旁白窗口压低原声,生成 SRT / ASS 字幕并可烧录, 最后做响度标准化。作为最终合成阶段使用。输入源视频、tts_meta.json 与旁白位置; 输出 recap 成片和字幕。触发词:视频合成、混音、字幕、压字幕、assemble…
从输入视频端到端生成中文解说成片。用户提供 .mp4 / .mov / .mkv / .webm,并要求添加旁白、 配音、总结、短剧/电视剧/电影/纪录片/科普解说时使用。负责编排 video-* 技能链:视频理解 → Agent 制定故事与视听方案 → 剪辑 → 配音 → 合成。触发词:视频解说、视频旁白、生成解说、 视频 recap、video recap、voiceover、narration、auto-dub、recap。
$ npx -y skills add worldwonderer/video-recap-skills --skill video-recap --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/video-recapContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
从输入视频端到端生成中文解说成片。用户提供 .mp4 / .mov / .mkv / .webm,并要求添加旁白、 配音、总结、短剧/电视剧/电影/纪录片/科普解说时使用。负责编排 video-* 技能链:视频理解 → Agent 制定故事与视听方案 → 剪辑 → 配音 → 合成。触发词:视频解说、视频旁白、生成解说、 视频 recap、video recap、voiceover、narration、auto-dub、recap。
name: video-recap description: > 从输入视频端到端生成中文解说成片。用户提供 .mp4 / .mov / .mkv / .webm,并要求添加旁白、 配音、总结、短剧/电视剧/电影/纪录片/科普解说时使用。负责编排 video-* 技能链:视频理解 → Agent 制定故事与视听方案 → 剪辑 → 配音 → 合成。触发词:视频解说、视频旁白、生成解说、 视频 recap、video recap、voiceover、narration、auto-dub、recap。
本技能是五个独立技能的轻量编排器。各技能只通过 `work_dir` 中的 JSON / MP4 产物通信,不共享代码:
video-understanding ─▶ Agent 按 video-script 制定方案并写稿 ─▶ [video-cut] ─▶ video-voiceover ─▶ video-assemble
流程支持断点续跑:写好 `narration.json` 后重复同一条命令即可继续。第二阶段会校验 `recap_run_manifest.json`,拒绝复用来自其他源视频或其他运行参数的旧工作目录;视频理解产物也只在来源一致时复用。
这不是单纯的 JSON / 渲染流水线。Agent 是本次内容的创作负责人。先判断本轮的**创作控制模式**;它与 `--edit-mode full|cut|dub` 是两个维度:
REVISION 开始前先明确“本轮修改项”和“冻结项”。表达、节奏、字幕反馈写回 `style_card.json`,镜头、入出点和声音分工写回 `visual_audio_board.json`;只有观众承诺、POV、主线或故事 beat 改变时才更新 `recap_story_plan.json`。删除成片内容时同步删除计划中的旧描述,不能让工作产物继续指导已不存在的镜头。
确定模式后,在进入昂贵的下游处理前完成五次判断:
1. **导演判断**:确定观众承诺、POV、戏剧问题、情绪终点,以及哪些信息要保留到后面揭示。 2. **故事编辑**:CREATE 比较至少两个可行的剪辑假设;DIRECTED / REVISION 继承用户指定或已确认的主线。beat 始终定义为“发生了什么变化”,而不是场景摘要。 3. **画面剪辑**:选择真正值得保留的具体时刻、人物反应、入点与出点。 4. **声音/旁白**:先分配画面、原声、沉默和旁白的任务,再写解说词。 5. **观众复核**:分别检查无旁白、只听声音和第一次观看时的体验,优先修改回报最高的问题。
执行前阅读本技能的 `references/creative-editing-playbook.md`,并把简洁的创作决定写入:
这些文件只记录可审计的当前决定,不记录冗长思维过程;它们不会增加服务或渲染依赖。现有工具可以忽略它们,Agent 与建议型解说评审会用它们保持创作一致。建立这条内容基线不需要平台数据。
# ffmpeg: brew install ffmpeg | apt install ffmpeg | choco install ffmpeg export MIMO_API_KEY=***
同一个 MiMo key 驱动:
TTS 可通过 `--tts-provider fish-audio` / `TTS_PROVIDER=fish-audio` 改用 Fish Audio;此时另需 `FISH_API_KEY`,默认模型为 `s2.1-pro-free`,默认使用“娱乐扒妹”音色(`5653cea4ac83480aaf2bf45406556185`),可用 `FISH_TTS_REFERENCE_ID` 覆盖。ASR/VLM 仍使用 MiMo。
`tp-*` Token Plan 密钥默认使用中国区集群,可用 `MIMO_TOKEN_PLAN_CLUSTER` 覆盖。
可选能力:
MiMo QC 默认关闭;每个选定阶段最多请求一次,写入 `mimo_qc.json`。任何凭证缺失、限流、超时、格式错误或采样失败都只记录状态,不阻断流程。详细可覆盖配置见 `references/config-playbook.md`。
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。脚本启动后会自行定位兄弟技能和资源。
若能识别影片、剧集或主题,先按本技能的 `references/research-guide.md` 调研并写入 `work_dir/background_research.json`。视频理解会把人物名和剧情背景折入 VLM 上下文,避免只得到“黑衣男子”一类模糊描述。无法识别来源时可跳过。
python3 scripts/recap.py <video> --work-dir <work_dir> --context "背景"
命令完成视频理解、写出 `agent_narration_brief.md`,然后暂停。此时按以下顺序执行 `video-script`:
1. 查看创作 brief 与原片故事板。 2. 写 `recap_story_plan.json` 和 `visual_audio_board.json`。 3. full 模式写 `narration.json`;cut 模式第一阶段只写 `clip_plan.json`。 4. cut 模式第二阶段查看剪后故事板,补充输出时间与声音分工,再写 `narration.json`。
不要从标题或旁白句子开始;先锁定故事体验和素材选择。
时间线有两条不可降级的硬约束:原声只能在可靠句末/静音边界被切入、切出或恢复;旁白必须使用 完整逐段音频,任何 clip 映射裁段、TTS 裁尾或剪映引用更长的加速前素材都阻断。Agent 收到 `interrupts_source_sentence` / `unsafe_clip_sentence_boundary` / `no_safe_fit` / `timeline_audio_mismatch` 时,应移动边界、缩短整句或删除该块,而不是增加抢断 override。
多视频只支持 cut 模式。项目 brief 会列出稳定的 `source_id`,`clip_plan.json` 中每个片段都必须填写来源:
python3 scripts/recap.py ep1.mp4 ep2.mp4 --edit-mode cut --target-duration 10m --work-dir work_dir_multi_ep
可选文件系统素材库:
python3 scripts/recap.py ep1.mp4 --material-library-dir .video-materials --save-materials python3 scripts/recap.py ep1.mp4 ep2.mp4 --edit-mode cut --material-library-dir .video-materials --use-materials
素材检索只是对 JSON / MD / JSONL 做 grep,例如 `grep -R "keyword" .video-materials`。当前版本不复制原始媒体,也不提供数据库、向量或语义搜索。
写好所需产物后,重复同一条命令:
python3 scripts/recap.py <video> --work-dir <work_dir> # 可追加 --edit-mode cut / --no-burn-subtitles
流程会校验当前阶段的硬输入(`clip_plan.json` / `narration.json`);两份创作计划仍是 Agent 与建议型评审使用的工作记录,不是渲染门禁。cut 模式随后生成 `edited_source.mp4`,再合成旁白并输出 `recap_<name>.mp4`。
若需要建议型 MiMo 复核:
python3 scripts/recap.py <video> --work-dir <work_dir> --mimo-qc both
合成前复核会读取脚本、计划和 TTS 元数据;成片后还会读取最多六张临时 JPEG。相同输入命中内容缓存,`--mimo-qc-refresh` 可强制刷新。帧的 base64 与凭证不会写入磁盘。
若要把旁白字幕固定在原片字幕区域,先在仓库根目录运行:
python3 tools/measure_subtitle.py <video>
再传入测得的 `--subtitle-y-top/--subtitle-y-bot`。坐标基于 ffmpeg 自动旋转后的显示画布,区间为半开 `[top, bot)`,并要求底对齐 ASS 样式;显式设置后,该区域默认使用 60% 透明度的旁白窗口遮罩。
解说模式如需克隆参考声音,使用 `--voice-ref <audio>`;它与 dub 模式不同。
脚本、接点检测、样帧和 QC 报告都不能替代观看。每轮准备交付前,必须检查**本轮实际要交付的最终文件**,而不是旧别名、无字幕母版或中间代理:
1. 正常速度完整播放一次短片,不边看边改;先记录真实观看问题。 2. 播放每个拼接点前后约 0.5–1 秒,检查闪帧、原片叠化被截断、动作跳变和半句原声。 3. 完整只听声音一次,检查旁白是否碎成一句一停、场景间声音是否接得上、关键原声是否完整。 4. 单独复看开头、核心情绪/表演点和结尾,确认进入时机、回报停留和收束都成立。 5. REVISION 分别验证本轮修改项已经改变、冻结项没有意外变化;然后再做解码、时长、音画规格等机械检查。
scene score、亮度统计、contact sheet 与自动 QC 只负责定位候选问题;最终判断以真实播放为准。短时间内出现密集候选时,必须判断每个切点来自原片还是本次拼接:原片无关短镜头整段删,相关短镜头扩展到完整动作/反应;人工拼接点优先移动边界、恢复同源连续运动或合并片段,能消除就不保留。修复失败时回到剪点、声音或文案层,不用更多包装掩盖。
`--edit-mode dub` 把英文视频翻译为中文,并用原说话者的克隆音色替换人声;它不是在压低原声上叠加解说。
python3 scripts/recap.py <video> --edit-mode dub --work-dir <work_dir>
准备阶段会转写英文、提取一段参考音频,并写出 `dub_brief.md` 与 `dub_transcript.json`。Agent 随后写:
[{"start": 0.0, "end": 2.0, "zh": "中文译文"}]要求:
重复同一命令后输出 `dub_<name>.mp4`。每句单独克隆并贴回原时间线;只有即将覆盖下一句时才局部加速。当前版本只支持单说话者、整轨替换,不分离背景音乐。
python3 scripts/recap.py --doctor
主要输出:
可透传参数:
`--context`、`--scene-threshold`、`--style`、
在 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 或 OpenClaw 里,用自然语言组织工作流,为支持的视频文件制作中文解说。 核心阶段在本地使用 Python 和 ffmpeg,远程小米 MiMo 服务负责 ASR、VLM 和默认 TTS;可选的 Fish Audio TTS 需要单独的 API Key。这些核心阶段不需要本地 GPU 或下载模型。最终交付仍需完整播放复核。
Repo: worldwonderer/video-recap-skills
合成视频解说最终成片:把旁白音频铺到源视频上,按旁白窗口压低原声,生成 SRT / ASS 字幕并可烧录, 最后做响度标准化。作为最终合成阶段使用。输入源视频、tts_meta.json 与旁白位置; 输出 recap 成片和字幕。触发词:视频合成、混音、字幕、压字幕、assemble…
把长视频按 Agent 选择的原片区间剪成短片。作为两阶段创作流程中的剪辑环节,读取 clip_plan.json 与源视频, 输出 edited_source.mp4;随后 Agent 按输出时间线写 narration.json。单独调用且未传 --no-narration-map 时,…
对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划,再写带时间戳的中文解说并校验。work_dir 已包含 agent_narration_brief.md 与 vlm_analysis.json 时使用。适用于故事方向、片段选择、画面/原声/旁白分工、 解说写作与复核。输入 work_dir 中的理解索引;输出…
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、…
把带时间戳的 narration.json 合成为中文解说音频。使用 MiMo TTS(mimo-v2.5-tts)或 Fish Audio(s2.1-pro-free)逐段生成语音, 按时间窗动态适配语速并处理响度;输入输出时间线上的旁白,产出 tts_segments 与 tts_meta.json。…