视频视觉分析

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

视频视觉分析与灵感提取技能。通过ffmpeg抽取视频关键帧,使用视觉模型批量分析,提取UI设计规范(配色、字体、布局、组件样式)、功能模块信息、产品特征、交互设计等关键视觉信息,输出结构化分析报告。当用户需要分析视频UI、提取视频设计灵感、视频关键帧分析、视频视觉信息提取、从视频中获取创作灵感、拆解视频界面设计、视频画面分析、提取视频设计规范等需求时使用此技能。

一句话选型结论

按资料字段整理

视频视觉分析是前端设计类的 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_5c5812b2/video-visual-analysis
  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_5c5812b2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 1791737331
正文体量5.4 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
视频视觉分析当前 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

5.4 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

视频视觉分析

从视频中抽取关键帧,使用视觉模型进行多轮深度分析,提取UI设计规范、功能模块、产品信息等关键视觉信息,输出结构化分析报告。适用于从产品演示视频、界面展示视频中获取设计灵感和创建工作台/应用的参考。

工作流程

第一步:获取视频信息

使用 bash 执行 ffprobe 获取视频基本信息(时长、分辨率、帧率、编码格式):

ffprobe -v quiet -print_format json -show_format -show_streams "<视频文件路径>" 2>/dev/null

从返回 JSON 中提取 duration(秒)、width、height、r_frame_rate(帧率)。

第二步:抽取关键帧

运行技能自带的 extract_keyframes.py 脚本抽取关键帧:

python skills/video-visual-analysis/extract_keyframes.py --input "<视频文件路径>" --output "<输出目录>" --count <帧数>

参数说明:
- --input:视频文件路径(必填)
- --output:关键帧输出目录(必填)
- --count:要抽取的帧数(默认12,建议8-15帧)
- --prefix:帧文件名前缀(默认"frame")

脚本会在输出目录下生成 <prefix>_<秒数>s.jpg 格式的关键帧文件。

抽取策略:
- 时长 < 30秒:抽 6-8 帧
- 时长 30秒-3分钟:抽 8-12 帧
- 时长 > 3分钟:抽 12-15 帧
- 帧均匀分布在视频时间线上,跳过开头2秒和结尾2秒

第三步:视觉模型分析

将关键帧分批(每批2-3张)使用 read_image 工具进行分析。分析分多轮进行,每轮聚焦不同维度:

第一轮:整体概览
- 选取最能代表整体界面的2-3张关键帧
- 分析query:&quot;分析这个界面截图的整体布局结构、配色方案、主要功能区域划分。具体描述:1. 整体布局(侧边栏/主内容区比例)2. 主色调和辅助色(给出具体色值)3. 主要功能模块有哪些 4. 导航结构 5. 字体风格 6. 所有可见的文字内容&quot;

第二轮:组件细节
- 选取展示组件细节的关键帧
- 分析query:&quot;仔细观察这个UI界面的组件样式细节。具体描述:1. 卡片边框(粗细、颜色、圆角)2. 阴影效果(内/外阴影、偏移、模糊)3. 按钮样式(形状、颜色、边框、立体感)4. 输入框/表单样式 5. 弹窗/模态框设计 6. 标签/徽章样式 7. 进度条/滑块样式 8. 所有精确色值 9. 字体大小层级 10. 间距和留白比例 11. 所有可见文字&quot;

第三轮(如需要):特定页面/功能
- 选取展示特定功能页面的关键帧
- 分析query根据用户需求定制,例如:&quot;详细描述这个页面的功能设计、交互流程、表单字段、数据展示方式。列出所有功能点、按钮、选项的名称和用途&quot;

分析轮次根据视频内容复杂度决定:
- 简单界面(1-2个页面):2轮分析
- 中等复杂度(3-5个页面):3轮分析
- 高复杂度(6+个页面或深度功能展示):3-4轮分析

第四步:综合输出报告

将多轮分析结果综合为结构化报告,包含以下部分:

# 视频视觉分析报告

## 一、视频基本信息
- 文件名、时长、分辨率、帧率、编码格式

## 二、产品/内容概述
- 产品名称、定位、出镜人(如有)、核心价值主张

## 三、整体视觉设计规范
### 配色方案(精确色值)
| 用途 | 色值 | 说明 |
|------|------|------|
### 组件样式
- 边框、阴影、圆角、字体、按钮等
### 布局结构
- 整体布局比例、导航结构、内容区组织方式

## 四、功能模块详解
- 每个模块的名称、功能描述、交互方式、UI元素

## 五、设计灵感与参考
- 可复用的设计模式、配色方案、交互模式
- 适用于哪些类型的应用/工作台创建

## 六、关键帧索引
- 每个关键帧的时间点、对应内容、保存路径

输入

  • 视频文件路径(必填):用户上传的视频文件
  • 分析重点(可选):用户希望重点分析的维度,如"UI设计规范"、"功能模块"、"配色方案"、"交互设计"等。未指定时进行全面分析。

输出

  • 结构化 Markdown 分析报告
  • 关键帧图片文件(保存在指定输出目录)

边界情况处理

  1. 视频格式不支持:ffprobe 无法识别时,提示用户确认视频格式,尝试转换为 mp4 后重试
  2. 视频过短(<5秒):减少抽取帧数到3-5帧,直接抽取
  3. ffmpeg/ffprobe 不存在:提示需要安装 ffmpeg
  4. 关键帧抽取失败:尝试用不同时间点重新抽取,或增加抽取数量
  5. 视觉模型分析结果不清晰:换用不同角度的 query 重新分析,或放大特定区域
  6. 用户指定特定时间点分析:支持用户指定时间点抽取帧,而非均匀分布

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
视频视觉分析怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_5c5812b2/video-visual-analysis。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

视频视觉分析支持哪些客户端?

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。

视频视觉分析权限高吗,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。

视频视觉分析收费吗?

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。

视频视觉分析用什么许可证?

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。