Video Frame Analyzer — 视频帧分析器

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。 上传视频 或直接告诉 AI 视频路径 发送指令："分析这个视频" 或 "拆解这条短剧" AI 自动完成全流程 → 输出完整报告 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 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： # 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 "$SKILL_DIR/smart_extract.py" "你的视频路径.mp4" "视频名_frames/" 15 参数说明： 视频路径：支持绝对路径或相对于当前工作目录的路径 输出目录：帧图片存放位置，默认为 {视频名}_frames/ 最大帧数：默认15帧，覆盖单集短剧完整剧情 如遇 OpenCV 依赖问题，改用保底方案： python "$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： 用 Read 工具读取 3-4 张帧图片 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 用 Write 工具将分析结果追加到 {视频名}_分析_partX.md 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：

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： 视频基本信息（时长、帧数、AI生成标识） 逐帧详细分析（表格形式） 剧情大纲（分幕整理故事线） 镜头语言分析（镜头类型分布、叙事节奏） 角色设定（角色表，标注一致性问题） 字幕/台词整理（时间轴表格） 商业分析与改编建议（亮点、问题、改编方案） 技术备注（提取参数、文件路径） 注意事项 模型切换（必须！） /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/ 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 依赖环境 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+ 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"