视频去水印AI工具

SKILL前端设计
前端设计 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

视频去水印AI工具:一键去除视频水印,保持视频画质清晰,适用于素材整理及二次创作。当用户要求视频去水印、去logo、清理视频角标时必须触发。关键词:青虎AI、qhkit、视频去水印、去水印AI工具、去logo、去角标、水印消除、素材清理、二次创作。

一句话选型结论

按资料字段整理

视频去水印AI工具是前端设计类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类前端设计 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_6883f9bd/qinghu-video-watermark-ai-tool
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

前端设计
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_6883f9bd仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量11.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
出页面与组件

按描述生成页面结构和组件草稿。

调整样式与布局

改间距、配色与响应式布局。

生成设计说明

把设计稿整理成开发能接的说明。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在前端设计场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
视频去水印AI工具当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
前端设计 只读 GitHub 仓库 882.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Vercel 组合模式 联网访问 GitHub 仓库 385.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
Vercel React native skills 前端 只读 GitHub 仓库 246.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
adapt 搜索 浏览器控制 GitHub 仓库 202.7 万 Codex、Claude、Cursor 有
使用我的浏览器 浏览器控制 GitHub 仓库 184.8 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

11.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

视频去水印AI工具 | 去水印 | 去除水印 | 视频水印移除 | 青虎AI

qhkit video-edit 的 remove_watermark 专用接口:一次最多 10 条视频批量去水印。只处理确实带水印的素材——输入无水印视频会被算法判为无需处理并直接失败(见「失败路径」)。

何时触发

  • 「这条/这批视频去下水印」「把角标 logo 去掉」
  • 「用 AI 工具把视频水印抹掉」「去水印 AI 工具处理一下这批素材」

使用配方

# 提交去水印任务(urls 1–10 个,本地路径或公网 URL)
qhkit video-edit generate '{"action":"remove_watermark","urls":["./视频1.mp4","./视频2.mp4"]}'
# 提交后拿到 videoTaskId,重复查状态直到终态
qhkit video-edit status '{"videoTaskId":"VIDEO_EDIT:xxxxx"}'
  • 提交成功返回 {"ok":true,"stage":"pending","videoTaskId":"VIDEO_EDIT:<uuid>","action":"remove_watermark","modelLabel":"视频去水印"},记下 videoTaskId。
  • urls 一次 1–10 个,本地文件路径或公网 URL 都收(本地文件 CLI 自动上传);少于 1 个会被拒:需要至少 1 个视频(urls:公网 URL 或本地文件路径)。
  • action 必须是 remove_watermark(本技能只做去水印);写错会被拒并列出合法值:不支持的 action:xxx。可选:remove_watermark / remove_subtitle / video_super_resolve。
  • 参数写进文件更稳:qhkit video-edit generate @params.json。
  • video-edit 不支持 estimate,本技能没有事前报价能力——不要调 qhkit video estimate(那是 AI 视频生成命令,需要 modelLabel,与去水印无关,调用会报「请指定模型」)。费用只能按实际扣费为准,或参考下方「计费」一节。

轮询与失败路径(关键)

generate 只提交,必须重复 status 直到终态。三种终态都要处理,不要只等 done:

status 返回 含义 该怎么做
{"ok":true,"stage":"status","status":"pending"} 排队中 继续轮询
{"ok":true,"stage":"status","status":"processing"} 处理中 继续轮询
{"ok":true,"stage":"status","status":"done"} 完成 取产物 URL,见「交付」
{"ok":false,"stage":"poll","message":"NO_WATERMARK_FOUND: ..."} 未检测到水印,任务失败 见下方说明
{"ok":false,"stage":"poll","message":"全部失败: ..."} 批量时每条都失败 逐条转述失败原因

NO_WATERMARK_FOUND 是最常见的失败(务必主动讲清)

当视频本身没有水印(或水印太淡、算法没识别出来)时,任务不会成功,而是直接失败:

{"ok":false,"stage":"poll","message":"NO_WATERMARK_FOUND: 未检测到水印,算法与豆包盲测均未发现水印","details":{...}}

这不是技能坏了,是它对"无需处理"素材的正常反应(算法与豆包盲测双重确认后才判定)。遇到时应当:
1. 如实告诉用户「这条素材未检测到水印,无需处理,任务已终止」;
2. 不要重试轰炸——同一素材重试结果一样,只会白跑;
3. 若用户确信有水印(比如是无痕叠加的淡色 logo),说明属于算法未识别的边界情况,建议换更明显的水印素材或改用其他处理方式,不要承诺一定成功;
4. 批量时若只有部分失败,按「批量结果」逐条汇报,成功的照常交付。

提交前先判断素材是否有水印:用户如果只是说"处理一下这批视频"却没提水印,先问清是不是要去水印;对明显无下水印可能的素材(自家新拍的原始素材),提前说明这个技能不适用。

环境自举(缺什么装什么,不要因环境缺失放弃任务)

本技能依赖 qhkit 命令(npm 包 @iqinghu/qhkit),可完全独立安装。按顺序检测,缺失就地补齐:

  1. 有 qhkit 吗? qhkit config show 能跑通即就绪,跳到第 4 步。
  2. 没有 qhkit 但有 node/npm(OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+)→ 全局安装(推荐):

bash npm i -g @iqinghu/qhkit

默认走 npm 官方源;官方源访问慢或超时(国内网络常见)时,再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com(阿里维护的 npm 官方镜像,仅作网络兜底)。仅当全局安装因权限失败且无法提权时,才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...(npx 必须写包全名)。
3. 连 node 都没有(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。

bash # Linux 二进制安装(装到用户目录,无需 root;先校验官方 SHA256 再解包): cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c - mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib" export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"

校验行输出 OK 才继续;校验失败就删掉重下,绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时,把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node(目录结构相同,SHASUMS256.txt 也有镜像,校验步骤不变)。export PATH 只对当前 shell 生效,跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行(或追加进 ~/.bashrc)。macOS 用 brew install node;Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。
4. 密钥:无密钥时(命令返回 stage:"config"),执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod(密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1791941828223 注册/登录后,从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys?urlCode=1791941828223 获取),或设环境变量 QHKIT_TOKEN。
5. 自检:qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。

升级:出现以下任一信号,先升级再重试原命令——命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}(版本门禁,message 里就是升级命令,照做即可);stderr 提示有新版本;options 返回 catalogNotice 且用户恰好要用那个新模型;报「模式在线上已下架或配置变更,请升级 qhkit」。

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。

安装/配置失败时把具体报错告诉用户(常见:无写权限 → 提示用户提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。

调用契约

  • 形式:qhkit <命令> <action> '<json>',或 qhkit <命令> <action> @params.json(参数写进文件,避免 shell 转义问题,推荐)。
  • stdout 恒为一行 JSON;失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."} 且退出码 1,把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行,不是错误。
  • 图片/视频参数直接填本地文件路径(CLI 自动上传换取 URL),素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
  • 标签类参数(modelLabel、sizePreset、themeLabel 等)必须与 options 返回的候选值逐字一致,不要自造或翻译;拿不准先调 options。

计费、轮询与交付

  • 计费:video-edit 不支持 estimate,拿不到事前精确报价。需要给用户费用预期时,用本会话内同一 action 实测到的实扣值说明(generate 返回里的 credits 字段),没实测过就说「以实际扣费为准」,不要编数字。
  • 轮询:generate 只提交,立即返回 videoTaskId;重复调 status 直到终态,间隔 30–60 秒。视频任务最长可达 40 分钟,提交后立即告知任务 ID 和耗时预期,不要提前放弃;任务不可取消,ID 要保留。status 的参数既可用 videoTaskId(VIDEO_EDIT:<uuid>),也可用 dociD;两个都不给会报 status 需要 videoTaskId(VIDEO_EDIT:{dociD})或 dociD。
  • 交付:成功后产物 URL 在 details.data.outputs(或 status 返回的 videos/primaryVideo)里,按当前环境的媒体交付约定发给用户;产物必须和「完成」写在同一轮回复。
  • 失败:转述 CLI 的 message(已是面向用户的中文),常见三类——NO_WATERMARK_FOUND(未检测到水印,见「失败路径」)、积分不足、内容审核未通过。不要重试轰炸。

批量结果

一次传多条视频时,服务端会拆成 _sub1/_sub2… 子任务分别处理,按子任务粒度汇报:

  • 全部成功 → 返回 status:"done",产物里含各条视频 URL。
  • 部分失败 → 成功的照常交付,失败的单独列出并附原因。
  • 全部失败 → message 形如 全部失败: <id>_sub1_xxx: NO_WATERMARK_FOUND: ...; <id>_sub2_xxx: NO_WATERMARK_FOUND: ...,逐条转述,不要只回一句"失败了"。

不要把批量失败笼统归因为"技能问题"——多数是素材本身无水印。

能力边界

  • 本技能只做视频去水印(remove_watermark)。去字幕走同一个 video-edit 命令的 remove_subtitle;视频画质提升走 video_super_resolve;图片去水印走图片处理路径(qhkit image 自定义生图,用提示词描述要去除的元素)。
  • 去除他人版权视频的水印用于商用有侵权风险,适时提醒用户仅处理自有素材。
  • 无水印素材会被判 NO_WATERMARK_FOUND 而失败,这不是故障,事前确认素材确实带水印。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
视频去水印AI工具怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_6883f9bd/qinghu-video-watermark-ai-tool。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

视频去水印AI工具支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

视频去水印AI工具权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

视频去水印AI工具收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

视频去水印AI工具用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。