Video Subtitle Remover

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确

视频硬字幕/水印去除技能。自动配置基于 YaoFANGUK/video-subtitle-remover 的环境并执行去字幕。当用户要求"去除视频字幕"、"去水印"、"把这个视频的字幕干掉"时触发此技能。

一句话选型结论

按资料字段整理

Video Subtitle Remover是内容创作类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。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。

分类内容创作 安装方式GitHub 仓库 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 opencode-skills
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

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  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

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  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

内容创作
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zrt-ai-lab仓库 opencode-skills · 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GitHub 仓库安装包 zrt-ai-lab/opencode-skills
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 2026-03-30
正文体量4.8 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
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

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

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

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。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 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

  • 需要在内容创作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
Video Subtitle Remover当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

4.8 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

视频字幕去除技能 (Video Subtitle Remover)

触发场景

当用户提到以下关键词时触发本技能:
- "去字幕"、"去除视频字幕"
- "去掉视频里的文字/水印"
- "把这视频的字幕干掉"

工作流程

这是一个需要本地 GPU/Apple Silicon 加速的重型任务,你需要作为一个完整的执行器,从环境准备到执行全包揽。

第一阶段:环境检查与准备 (非常重要)

在首次运行前,必须检查环境并在用户机器上安装所需组件。工作目录约定为:~/.opencode/tools/video-subtitle-remover。

  1. 检查目录与代码
    使用 bash 检查 ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover/run_remove.py 是否存在。如果不存在,执行以下初始化操作:

```bash
# 1. 创建工作目录
mkdir -p ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover/backend/models/{V4/ch_det,sttn}
cd ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover

# 2. 拉取核心代码 (跳过模型文件)
curl -sL "https://api.github.com/repos/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/git/trees/main?recursive=1" | python3 -c "
import sys, json, os, urllib.request
data = json.load(sys.stdin)
for item in data.get('tree', []):
if item['type'] != 'blob': continue
path = item['path']
ext = os.path.splitext(path)[1].lower()
if ext in {'.pth', '.onnx', '.pdiparams', '.pdmodel'} or 'pycache' in path or item.get('size', 0) > 500000: continue

   os.makedirs(os.path.dirname(path) if os.path.dirname(path) else '.', exist_ok=True)
   url = f'https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/{path}'
   try:
       content = urllib.request.urlopen(url).read()
       with open(path, 'wb') as f: f.write(content)
   except: pass

"
```

  1. 安装 Python 依赖
    bash pip3 install torch torchvision pip3 install filesplit==3.0.2 scikit-image pyclipper lmdb PyYAML omegaconf tqdm easydict scikit-learn pandas webdataset einops av shapely paddleocr paddle2onnx albumentations imgaug

  2. 下载并合并模型 (STTN 模式必需)
    如果 backend/models/sttn/infer_model.pth 或 backend/models/V4/ch_det/inference.pdiparams 不存在,使用 curl 下载:
    ```bash
    cd ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover/backend/models
    # 下载 STTN 模型
    curl -L -o sttn/infer_model.pth "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/sttn/infer_model.pth"

# 下载并合并 PaddleOCR 文本检测模型 (3个分割包)
curl -L -o V4/ch_det/inference_1.pdiparams "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference_1.pdiparams"
curl -L -o V4/ch_det/inference_2.pdiparams "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference_2.pdiparams"
curl -L -o V4/ch_det/inference_3.pdiparams "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference_3.pdiparams"
curl -L -o V4/ch_det/fs_manifest.csv "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/fs_manifest.csv"
curl -L -o V4/ch_det/inference.pdiparams.info "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference.pdiparams.info"
curl -L -o V4/ch_det/inference.pdmodel "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference.pdmodel"

# 使用 Python 合并
python3 -c "from fsplit.filesplit import Filesplit; fs=Filesplit(); fs.merge(input_dir='V4/ch_det')"
```

  1. 注入修复代码与启动脚本
    使用 edit 工具修改 backend/config.py:
    - 修复 Mac 的 MPS 设备支持 (device = torch.device('mps'))
    - 修复 FFMPEG_PATH 指向系统 ffmpeg (shutil.which('ffmpeg'))
    - 删除不必要的 LAMA 和 ProPainter 模型校验。

并使用 write 工具生成 run_remove.py 启动脚本。

第二阶段:执行任务

  1. 提取信息与评估
    获取用户提供的视频绝对路径,运行 ffprobe 或 ls -lh 获取帧数,给用户预报处理时间。

  2. 执行处理
    运行处理脚本:
    bash export KMP_DUPLICATE_LIB_OK=True python3 ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover/run_remove.py "<视频绝对路径>"
    注意:如果视频较长,务必使用 tmux 放后台跑。

  3. 结果交付
    使用 open 命令为用户自动打开输出的 _no_sub.mp4 视频。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Video Subtitle Remover怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Video Subtitle Remover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。

Video Subtitle Remover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。

Video Subtitle Remover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。

Video Subtitle Remover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。