视频帧智能分析 Skill#

快速开始#

使用前提：先切换到多模态模型（支持图片输入），如 GLM-5v-Turbo 或 GPT-4o。 在 WorkBuddy 对话框输入 /model 切换模型。

1. 上传视频 或直接告诉 AI 视频路径
2. 发送指令："分析这个视频" 或 "拆解这条短剧"
3. AI 自动完成全流程 → 输出完整报告

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适用场景#

• 拆解竞品短剧/AI漫剧的叙事结构和镜头语言
• 分析视频剧情、角色、台词，输出改编建议
• 批量处理多个视频，建立素材库分析报告

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工作流程#

第一步：确认视频来源#

询问用户视频路径，或让用户上传视频文件到工作目录。 支持 mp4 / mov / avi 等常见视频格式。

第二步：智能提取关键帧#

重要：必须先切换到 多模态模型（支持图片输入）再开始！

用 Bash 工具执行帧提取脚本：

bash

# 获取 skill 目录路径（自动解析）
SKILL_DIR="$(dirname "$(find ~/.workbuddy/skills -name 'smart_extract.py' 2>/dev/null | head -1)")"
# 执行提取（自动用当前工作目录作为输出）
python "$SKILL_DIR/smart_extract.py" "你的视频路径.mp4" "视频名_frames/" 15

参数说明：

• 视频路径：支持绝对路径或相对于当前工作目录的路径
• 输出目录：帧图片存放位置，默认为 {视频名}_frames/
• 最大帧数：默认15帧，覆盖单集短剧完整剧情

如遇 OpenCV 依赖问题，改用保底方案：

bash

python "$SKILL_DIR/extract_frames.py" "你的视频路径.mp4" "视频名_frames/" 3

第三步：逐帧分析（分批，避免上下文溢出）#

⚠️ 核心原则：每批最多分析 3-4 帧，分析完立即写入文件，再继续下一批。 严禁 一次性将所有帧图发给模型，会导致 400 input length too long 错误。

操作循环：

1. 用 Read 工具读取 3-4 张 帧图片
2. 按以下维度分析每帧：画面内容、字幕/台词、镜头类型、叙事功能、情绪基调
3. 用 Write 工具将分析结果追加到 {视频名}_分析_partX.md
4. 清空上下文，继续读取下一批帧，重复步骤1-3

每帧分析模板：

markdown

## 帧N [时间] 文件名
**场景**：
**画面内容**：
**镜头类型**：（特写/近景/中景/全景/航拍）
**叙事功能**：
**情绪基调**：
**字幕/台词**：

第四步：整合完整报告#

所有帧分析完成后，生成 {视频名}_完整分析报告.md，包含以下章节：

1. 视频基本信息（时长、帧数、AI生成标识）
2. 逐帧详细分析（表格形式）
3. 剧情大纲（分幕整理故事线）
4. 镜头语言分析（镜头类型分布、叙事节奏）
5. 角色设定（角色表，标注一致性问题）
6. 字幕/台词整理（时间轴表格）
7. 商业分析与改编建议（亮点、问题、改编方案）
8. 技术备注（提取参数、文件路径）

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注意事项#

模型切换（必须！）#

bash

/model GLM-5v-Turbo
# 或
/model GPT-4o

• 必须使用 多模态模型（支持图片输入）
• 纯文本模型（如 MiMo-V2.5-Pro） 无法 分析图片，会报错
• 切换后需重新开始本流程

上下文管理#

• 每批 3-4 帧 → 写文件 → 清空上下文 → 下一批
• 这是避免 400 input length too long 的核心策略
• 写文件比清空上下文更可靠，确保中间结果不丢失

AI生成视频的特殊问题#

分析时特别注意以下几点（在报告中标注）：

• 角色一致性：性别/外貌是否在场景间突变（如女孩→男孩）
• AI水印：画面是否有"内容由AI生成"等标识
• 表情自然度：人物表情是否僵硬、不自然
• 场景割裂：故事线之间是否有合理过渡（常见拼接问题）

输出文件命名规范#

文件类型命名格式逐帧分析（分批）{视频名}_分析_part{1,2,3}.md完整报告{视频名}_完整分析报告.md帧图片目录{视频名}_frames/

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常见错误处理#

错误原因解决方案ImportError: No module named 'cv2'OpenCV 未安装pip install opencv-python``ImportError: No module named 'moviepy'moviepy 未安装pip install moviepy Pillow``400 input length too long一次性发图太多改为每批 3-4 帧无法打开视频视频路径含中文/空格用绝对路径或加引号模型无法识别图片当前为纯文本模型先切换到多模态模型400 Param Incorrect模型切换后参数不匹配重新执行读图命令

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依赖环境#

bash

pip install opencv-python          # 智能帧提取（推荐）
pip install moviepy Pillow           # 保底帧提取（备选）

Python 版本：3.8+

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示例触发词#

当用户说以下内容时，激活本 Skill：

• "分析这个视频"
• "拆解这条短剧"
• "帮我看看这个AI漫剧的叙事结构"
• "视频帧分析"
• "帮我分析竞品视频"
• "帮我看看这个短剧的剧情"