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…
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。 旧版直接剪辑路径也可显式传入 narration_mapped.json。触发词:配音、语音合成、TTS、解说配音、 voiceover、text to speech、旁白配音。
$ npx -y skills add worldwonderer/video-recap-skills --skill video-voiceover --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/video-voiceoverContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
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。 旧版直接剪辑路径也可显式传入 narration_mapped.json。触发词:配音、语音合成、TTS、解说配音、 voiceover、text to speech、旁白配音。
name: video-voiceover user-invocable: false description: > 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。 旧版直接剪辑路径也可显式传入 narration_mapped.json。触发词:配音、语音合成、TTS、解说配音、 voiceover、text to speech、旁白配音。
本技能读取带时间戳的旁白稿,为每一段生成独立音频,并把语音适配到对应时间窗,随后记录下游合成所需的放置元数据。 默认引擎是 MiMo TTS(`mimo-v2.5-tts`);也可显式选择 Fish Audio(默认模型 `s2.1-pro-free`)。
export MIMO_API_KEY=*** # 也可使用仅供 TTS 的 MIMO_TTS_API_KEY # 或改用 Fish Audio TTS export TTS_PROVIDER=fish-audio export FISH_API_KEY=*** export FISH_TTS_REFERENCE_ID=<voice-model-id> # 可选;覆盖内置“娱乐扒妹”音色
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稿件、音频、参数与 `work_dir` 产物。
默认输入为 `work_dir/narration.json`。每段必须包含 `start`、`end` 与 `narration`,可选字段包括 `pause_after_ms` 和 `overlaps_speech`。时间统一表示音频最终放置的**输出时间线秒数**。
编排式 cut 流程直接使用输出时间的 `narration.json`。只有旧版直接剪辑路径需要显式传入 `narration_mapped.json`。
python3 scripts/voiceover.py --work-dir <work_dir> --narration <narration.json> \ [--tts-provider auto|mimo-tts|fish-audio] \ [--mimo-voice 冰糖 | --voice-ref <reference-audio>]
单独运行且省略 `--narration` 时,默认读取 `work_dir/narration.json`。旧版路径如需映射后的稿件,必须显式传入:
python3 scripts/voiceover.py --work-dir <work_dir> \ --narration <work_dir/narration_mapped.json>
`pause_after_ms` 和放置字段。
`failures: [{index,start,end,text,error}]`,让缺失语音保持可见。
参考音频内容或预处理指纹变化会使旧缓存失效。仅在获得授权后使用,参考音频会发送到 MiMo。
`dub_review.json` 用于记录忠实度、语气、时长和平台适配复核。可通过 `dub.py --stage lint|review` 或 `dub.py --print-schema` 单独调用。
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,…
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 →…
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、…