口播视频处理器

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

把用户提供的真人/数字人口播视频加工成「信息图动效成片」:语音识别提取文案与字幕 → 按口播语义分屏 → 薄荷绿白亮色信息图动画(右上角圆形口播窗 + 底部同步字幕 + 动效音效 + BGM)→ 合成竖屏 1080×1920 MP4。当用户发来口播视频并要求做成信息图/图文动效/知识类短视频、或要求"照着之前那种信息图视频做一条"时使用。

一句话选型结论

按资料字段整理

口播视频处理器是前端设计类的 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_081bc013/wry1
  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_081bc013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 1791625065
正文体量4.9 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
口播视频处理器当前 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

4.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

口播视频 → 信息图动效成片

把一条口播视频自动加工为竖屏信息图动效短视频:保留口播原声与人像(右上角圆形小窗),主画面改为逐屏信息图动画,元素出现时刻与口播逐句对齐。

环境准备(首次使用先检查)

  • Python venv:C:/Users/ZhuanZ/.workbuddy/binaries/python/envs/default/Scripts/python.exe,需含 faster-whisper pillow numpy imageio-ffmpeg。缺失时安装到该 venv,不要污染全局。
  • ffmpeg:优先用 imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe() 返回的二进制;备选 /d/JianyingPro/*/ffmpeg.exe。
  • 本地 whisper 模型:D:/whisper-small(small/int8)。不存在时设 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com + HF_HUB_DISABLE_XET=1 下载;若缓存 blob 完整但 snapshot 链接 0 字节,可从 ~/.cache/huggingface/hub/models--Systran--faster-whisper-small/blobs/ 手动组装 model.bin/config.json/tokenizer.json/vocabulary.txt。

工作流程

1. 预检输入视频

  • 中文路径先 cp 到工作目录的英文路径(ffmpeg 传参用 D:/... Windows 风格)。
  • 用 ffprobe/ffmpeg -i 看时长、分辨率、帧率;按 4-6 秒/张抽帧看画面:确认人物位置、是否有烧录字幕/标题/贴纸(决定口播窗裁切框)。
  • 与用户确认:视觉风格(默认薄荷绿白亮色)、口播窗位置(默认右上角圆形)、画幅(默认竖屏 1080×1920)。

2. 搭建工作目录

  • 建工作目录(如 work/),从 assets/templates/ 复制 4 个文件:render.py、script.py、audio_mix.py、preview.py(四者通过 from script import ... 相互依赖,必须同目录)。
  • 提取口播帧序列到 work/voice_frames/f_%05d.jpg(原视频全帧,供口播窗逐帧裁切)与 44.1k 单声道 wav work/voice_44k.wav。

3. 语音识别(scripts/transcribe.py)

  • ffmpeg -i 输入 -vn -ac 1 -ar 16000 输入16k.wav
  • python scripts/transcribe.py 输入16k.wav asr_result.json(约 0.6 倍实时速度,长视频放后台)。
  • 检查转写结果,修正同音字错误写入 script.py 的 _FIX 表(如 敲动→撬动、面料→变量),不要只改字幕不改表。

4. 编写分镜(编辑 script.py)

  • 替换 SCREENS 与 TIMINGS:屏边界对齐 ASR 段起点,每屏 5-15 秒;模板中的 15 屏是完整示例,参考其字段结构。
  • 元素级同步是本 skill 的核心特性:card_delays / stats_delays / compare.delays / title_delay / sub_delay / cta_delay(相对本屏开始的秒数)必须逐一对齐该内容在口播中被讲到的时刻——讲到哪条弹出哪条,不要用默认错峰。
  • SUBS 由 ASR json 自动生成(合并 <1.4s 短段 + _FIX 修正)。
  • 校验:sum(TIMINGS) 换算后的总帧时长 ≥ 口播时长(见 references/workflow.md 的时长公式坑)。

5. 口播窗裁切校准(关键人工步骤)

  • 修改 render.py 中 VOICE_N(源总帧数)、SRC_FPS(源帧率)、CROP(源视频人像方形裁切框)。
  • CROP 必须避开源视频的烧录标题、底部字幕、互动图标;跑 preview.py 后读预览帧确认窗口内无杂物,通常需迭代 2-3 次。

6. 预览自查 → 全量渲染 → 合成

  • preview.py 渲染 10 张关键帧自查:布局无重叠、口播窗干净、字幕同步、各屏内容正确。
  • 全量链路(后台执行,30fps 约 4300 帧 ≈ 17 分钟):
    audio_mix.py &amp;&amp; render.py &amp;&amp; ffmpeg -framerate 30 -i out/frame_%05d.png -c:v libx264 -preset medium -crf 20 -pix_fmt yuv420p -r 30 -movflags +faststart video_noaudio.mp4 &amp;&amp; ffmpeg -i video_noaudio.mp4 -i audio/mix.wav -c:v copy -af &quot;loudnorm=I=-15:TP=-1.5:LRA=11&quot; -c:a aac -b:a 128k -ar 44100 -ac 2 -shortest final.mp4
  • 成片抽帧拼贴(含屏切换前后、每屏中段、最后一帧)自查后交付到 输出/ 目录。

动画规格(用户确认过的偏好)

  • 禁止:标题/卡片浮动漂移、星火闪烁、脉冲环、呼吸描边、全屏高光扫过、粒子背景。
  • 保留:基础入场弹入(幅度收敛)、关键词高亮+下划线生长、数字滚动、折线/增长条生长、卡片打勾、CTA 胶囊入场。
  • 渲染 30fps、屏间溶解过渡 12 帧;每个动效有配套 pluck 音效(时间点读同一批 delay 字段)。

详细参数说明、字段 schema、踩坑记录见 references/workflow.md。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
口播视频处理器怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_081bc013/wry1。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

口播视频处理器支持哪些客户端?

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。

口播视频处理器权限高吗,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。

口播视频处理器收费吗?

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。

口播视频处理器用什么许可证?

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。