视频日语字幕

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

日语视频自动翻译烧录技能。将日语视频转换为中文硬字幕,完整流程:ffmpeg 提取音频 → Whisper 日语转录 → LLM 翻译日→中 → SRT 转 ASS → ffmpeg NVENC 烧录硬字幕 → 验证。触发条件:用户提到视频字幕、硬字幕、字幕烧录、日语视频翻译、whisper 字幕、ass 字幕、或要求处理 .mp4 视频加字幕。

一句话选型结论

按资料字段整理

视频日语字幕是前端设计类的 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_918cb67a/video-japanese-subtitle
  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_918cb67a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
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791737208
正文体量4.5 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
视频日语字幕当前 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

4.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

视频字幕翻译烧录技能

工作流程(6 步)

📦 原始视频.mp4
  → 🎵 提取音频(ffmpeg,~10s)
  → 📝 Whisper 转录日语(~3-5min,base 模型)
  → 📝 LLM 翻译日→中(~2-3min,QClaw 网关)
  → 📝 SRT 转 ASS(<1s)
  → 🎬 NVENC GPU 烧录(~3-6min)
  → ✅ ffprobe 验证

运行方式

# 默认路径运行
python C:\Users\liket\.agents\skills\video-subtitle\scripts\subtitle_translate.py

# 自定义路径(修改脚本顶部的配置变量)
# VIDEO_DIR      视频目录
# OUTPUT_DIR     输出目录
# FFMPEG_DIR     ffmpeg bin 目录
# QCLAW_GATEWAY  LLM 网关地址
# QCLAW_TOKEN    LLM 网关 Token

环境要求: ffmpeg(已加 PATH)、Python openai-whisper、Python deep-translator(MyMemory 回退用)

踩坑速查

# 错误 原因 解决
1 WinError 2 ffmpeg not found Whisper 内部调 ffmpeg 但 PATH 里没有 脚本开头 os.environ["PATH"] 加入 ffmpeg 目录
2 Unable to parse SRT ffmpeg ass 滤镜不支持 SRT 先转 ASS(Step 4)
3 Unable to parse original_size Windows C: 冒号被当分隔符 用相对路径 + cwd=ass_dir(脚本已内置)
4 Whisper translate 质量差 ja→zh 用 Whisper 翻译效果差 只转录,翻译交给 Step 3 LLM
5 烧录后视频无字幕 ffmpeg 静默失败(路径问题) 必须用 ffprobe 抽检画面,不能只看文件大小
6 LLM 翻译条目数不匹配 输出格式不稳定 脚本内置兜底补空逻辑
7 GBK 解码错误 Windows 控制台默认 GBK Python 脚本开头设 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

关键实现细节

Whisper PATH 修复(脚本内置):

os.environ["PATH"] = r"E:\ffmpeg\SCP\ffmpeg-master-latest-win64-gpl\bin" + os.pathsep + os.environ["PATH"]

烧录相对路径 + cwd(脚本内置):

ass_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(ass_path))
ass_filename = os.path.basename(ass_path)
subprocess.run(cmd, cwd=ass_dir)  # cwd 切到字幕目录,相对路径才有效

ASS 字幕样式: Microsoft YaHei UI,白字黑边(PrimaryColour &H00FFFFFF,Outline=2),底部居中。

NVENC 自动回退 CPU: GPU 编码失败时自动降级到 libx264 -preset ultrafast。

性能参考(RTX 4060)

步骤 30min 视频
提取音频 ~10s
Whisper base ~3-5min
LLM 翻译(~700条) ~2-3min
SRT→ASS <1s
NVENC 烧录 ~3-6min
合计 ~10-15min/视频

验证命令

# 检查时长(必须,但不够)
ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 &quot;output.mp4&quot;

# 截帧验证字幕真的烧进去了(必须!)
ffmpeg -ss 00:05:00 -i &quot;output.mp4&quot; -vframes 1 -q:v 2 frame.jpg
# 然后用图片查看器确认画面底部有字幕

目录结构

视频目录\
 ├── 原始视频.mp4
 ├── output\                   ← 脚本输出目录(可自定义)
 │   ├── video_xxx_subtitled.mp4   成品
 │   ├── xxx_audio.wav              中间音频
 │   ├── xxx_subs.srt              日语原文
 │   ├── xxx_subs_zh.srt           中文翻译
 │   └── xxx_subs_zh.ass           中文 ASS
 └── final\                     ← 可手动建此目录存放成品

脚本特性

  • 断点续传:每步检查文件是否存在,已完成则跳过
  • 短 hash 文件名:绕过 Windows 260 字符路径限制
  • NVENC/CPU 自动切换
  • LLM + MyMemory 双翻译引擎(LLM 失败自动回退)

已知局限

  • Whisper base 模型对混合音频(BGM+语音+音效)识别一般
  • --task translate(ja→zh)翻译质量差,不用
  • 当前只支持日语→中文,其他语言需修改 Whisper language 参数
  • faster-whisper 替代 openai-whisper 可提升速度和内存效率(未来改进方向)

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
视频日语字幕怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_918cb67a/video-japanese-subtitle。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

视频日语字幕支持哪些客户端?

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。

视频日语字幕权限高吗,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。

视频日语字幕收费吗?

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。

视频日语字幕用什么许可证?

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 未标注。