📦 Tracked Video Analysis — 视频结构化速览

v1.0.0

一键解析本地或在线视频,自动切分、转文字并生成主题/功能/流程的结构化摘要,支持进度跟踪与结果文件导出。

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mrgoodgreen 头像by @mrgoodgreen (Иван Романенко)·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/4/11
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OpenClaw
安全
high confidence
该技能的文件与运行时指令与其声明用途(本地视频转录与结构化)一致;不索要密钥,仅执行本地文件操作,无隐藏网络端点,但需安装第三方 npm/python 包并可能在运行时下载语音模型。
评估建议
该技能声明功能可信:分块本地视频、执行 ASR 并输出结构化摘要。运行前请:1) 在隔离环境安装所需 npm 包(/@xenova/transformers、ffmpeg-static、ffprobe-static、wavefile);2) 预期 transformers 库会下载 ASR 模型权重(需网络与磁盘空间);3) 按说明提供本地视频或直接下载链接;4) 在工作区目录评审并运行脚本(会写入 tmp/status/log/transcript/final_analysis 文件),勿传入敏感视频,除非你信任环境与远程模型提供方;5) 如需更严格网络控制,先确认 transformer 模型来源(Xenova/Hugging Face)再允许运行时下载。...
详细分析 ▾
用途与能力
名称/描述与提供的制品一致:JS 提取脚本与 Python 结构化器读取本地视频(video.mp4 或工作区路径),生成 transcript.jsonl 与 final_analysis.md,实现分块 ASR 与分组。未声明无关凭据或无关二进制文件。
指令范围
SKILL.md 与 references/pipeline.md 将操作限制为本地获取、分块 ASR 与结构化摘要,并指示智能体在 tmp/video_analysis 或工作目录读写文件。所含脚本遵循此模式并写入状态/进度/转录文件。注意:JS 提取脚本使用 @xenova/transformers pipeline('automatic-speech-recognition', 'Xenova/whisper-tiny'),运行时可能通过该库下载模型权重或产生网络活动;这对 ASR 属预期行为,但在离线或受限环境需留意。
安装机制
技能无安装规范(仅指令),但代码依赖 npm 包(@xenova/transformers、ffmpeg-static、ffprobe-static、wavefile)与 Python 结构化器。本身无恶意,但需运行时环境安装依赖;transformers 库可能在运行时获取模型工件。技能本身不含任意 URL 下载或模糊提取/安装步骤。
凭证需求
技能无需环境变量或凭据,脚本不引用密钥或外部配置路径,仅访问本地文件(video.mp4、chunk_*.wav、状态/日志/转录文件)。
持久化与权限
技能非常驻,不请求提权。在工作目录写入进度与结果文件,不修改其他技能或全局智能体配置。
scripts/transcribe_tracked_light.mjs:25
检测到 shell 命令执行(child_process)。
安全有层次,运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发,无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/3/15

首次发布:可靠的两阶段本地视频分析,支持跟踪提取、跟踪结构化、状态文件与嘈杂视频源的结构化摘要。

无害

安装命令

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官方npx clawhub@latest install tracked-video-analysis
镜像加速npx clawhub@latest install tracked-video-analysis --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

# 跟踪式视频分析 当信任与可见度与最终摘要同等重要时,对冗长、嘈杂或操作不便的视频使用本技能。核心思想很简单: 1. 先提取内容 2. 再结构化 3. 两阶段均显式跟踪 除非有正在运行的 OS 进程或最新的状态文件证明,否则不得声称后台进程仍在运行。 ## 核心工作流 ### 1) 可靠获取视频 优先顺序: 1. 直接本地文件 2. 直接可下载链接 3. 文档上传 4. 外部文件托管作为兜底 若聊天媒体无法访问,请索要直链,而非无限重试模糊的媒体访问。 工作目录使用 tmp/video_analysis/。 ### 2) 无需 root 准备本地工具 优先使用工作区本地包,而非系统级安装。常用本地工具: - ffmpeg-static - ffprobe-static - @xenova/transformers - wavefile 若 root/提权安装被阻止,不要卡住任务——可在工作区内本地安装。 ### 3) 执行跟踪式提取 提取阶段应生成: - tmp/video_analysis/status.json - tmp/video_analysis/progress.log - tmp/video_analysis/transcript.jsonl - tmp/video_analysis/analysis.md 规则: - 优先分块而非一次性整视频 ASR。 - 优先轻量 ASR 保证稳定。 - 每块完成后更新状态。 - 若运行中断,尽量从文件恢复,而非自动从零开始。 ### 4) 执行跟踪式最终结构化 结构化阶段应生成: - tmp/video_analysis/final_status.json - tmp/video_analysis/final_progress.log - tmp/video_analysis/final_analysis.md 本阶段需: - 清理填充词与重复短语 - 将相关块归组 - 推断类别 - 统一措辞 - 将原始转录转换为用户要求的格式 ### 5) 如实报告状态 遵循以下规则: - 提取进行中 → 读取 status.json 报告 - 提取完成且无最终进程运行 → 明确说明 - 最终结构化进行中 → 读取 final_status.json 报告 - 最终结果就绪 → 读取 final_analysis.md 并正常回答 ## 标准输出格式 常见目标: - 类别 → 功能 → 描述 → 收益 - 类别 → 功能 → 简短描述 - 功能列表 + 时间戳 - 带置信度说明的简洁摘要 对于嘈杂 ASR,优先可读归一化,而非虚假精度。 ## 状态纪律 不得说“进程正在运行”,除非满足以下至少一条: - OS 进程存活 - 相关状态文件正在更新 若提取已结束,明确说明: - 提取已完成 - 无存活提取进程 - 仅余结构化(若属实) ## 需要时读取这些文件 - 读取 references/pipeline.md 获取规范跟踪工作流与故障处理。 - 提取起点使用 scripts/transcribe_tracked_light.mjs。 - 结构化起点使用 scripts/final_structurer.py。 ## 交付风格 优先简洁、可读的分段。当用户需要精美交付物时: 1. 创建干净的 .md 文件 2. 保持结构视觉友好 3. 若要求则作为文档/文件发送 ## 实用提醒 本技能优化的是操作可靠性,而非完美转录保真度。若 ASR 混乱,生成有用的结构化摘要并标明不确定性,而非假装原始转录完全准确。

数据来源ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库