视频素材精整 · Video Prep

SkillMedia

对实录视频做全片增强与内容分段,保留有价值内容、剔除已核验无效区间,输出素材库与源时间码。Use when 用户说“全片提亮”“智能分段”“清理课程素材”或 “preprocess and segment video”。

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the 视频素材精整 · Video Prep skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by lovstudio/skills in skills/media-preprocessor/SKILL.md and read by ahel’s review.

把原始实录准备成明亮、清楚、按内容组织的可剪辑素材库。交付经过统一增强的分段视频、连续取舍清单、源时间码映射和可选合并版本。原片只读。默认保留内容顺序、原速、原声、画幅、帧率和真实课件,不添加字幕、BGM、Logo 或海报包装。

需要从整场实录继续做独立传播切片时,用 成片交接契约 导出经过文件与时间码核验的 creator-handoff.json 和可直接打开 MP4 的列表,交给 lov-media-creator。完整增强版不等于完成内容选片;该边界不另建 Skill。

Triggers

Activate when

  • “这组明亮效果不错,对全片这样处理,并去掉低质量、无意义的部分。”
  • “把线下课程实录提亮、分主题切段,保留有内容的讲解和演示。”
  • “Help preprocess and segment this recording into enhanced, useful source clips.”

Do not activate when

  • 只挑朋友圈照片:交给 lov-video-moments
  • 只要字幕或章节条:使用转录或章节能力。
  • 要精剪、动画、包装和发布规格的最终成片:交给 lov-media-creator
  • 上传或发布:另循发布授权;本 Skill 止于本地验收。

Runtime context

每次读取 skill.yamlProfile contract,并执行:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/profile_store.py" read --skill-id lov-media-preprocessor

当前请求/参数 → 环境 → 项目上下文 → 本 Skill records → 共享 Profile → 默认值。只保存用户直接要求跨会话复用的视觉目标、剪辑倾向和输出偏好;单次路径、字幕、人物身份和推断值不写长期记录。

python3 "$SKILL_DIR/scripts/profile_store.py" record --skill-id lov-media-preprocessor --path records.visual_style --value '"bright-documentary"' --confirm

保存后报告 canonical Profile 位置。先读 组合边界:这是 Single + 独立 Python CLI,各阶段共享 source/analysis/plan 契约。外部 Skill 只通过文件交接。新增段名和说明使用 branding 门禁;转录、课件与源标识符不改写。

Workflow (MANDATORY)

1. 输入与完成标准

直接使用已提供的视频和已认可的视觉参考。只有缺失信息实质影响结果时,使用宿主 AskUserQuestion 或等价提问工具;不让用户选择技术引擎。

python3 "$SKILL_DIR/scripts/media_preprocessor.py" probe "$VIDEO"

确认时长、音视频轨、尺寸、帧率、色彩标记、源身份和实际可用空间。大原片直接随机定位,不复制几十 GB 到系统盘。先短窗估算速度与体积,再选择足够空间的派生目录;保留源工程的独立轨道。

默认按完整内容单元分段,不固定段数和时长。必须覆盖全片;稀疏采样不能声称逐帧审阅。分别记录分析、转录、增强、语义判断和渲染的实际状态。

2. 校准连续视频的明亮方向

读取 增强契约。以已认可照片的主体清楚、肤色自然、暗部可见和投影可读为目标,选择逆光人物、白色/暗色课件等代表窗口。视频使用保持帧间稳定的摄影处理,不逐帧生图重画人物或文字。

先写含源身份、全覆盖时间线和 grade 的计划,用 render --preview 12 验证代表片段。实际回读输出帧、连续运动和音轨;黑位发灰、皮肤过曝、闪烁或课件不可读要修正。照片风格认可不能替代视频验收。

若用户同时要完整增强版,可在技术索引完成后用 plan --enhancement-only 生成明确不做删减的计划,并独立渲染。此步骤不依赖转录;所有区间标记 review,不能称为完成语义审阅。完整增强版和精简分段版分目录交付。

3. 全片技术索引与转录

python3 "$SKILL_DIR/scripts/media_preprocessor.py" analyze "$VIDEO" --interval 30 --workers 2 --output "$RUN/data/analysis"

生成源指纹、采样帧、亮度/模糊度/暗场诊断、连续音频能量窗口和单声道分析音频。subject_luma 是画面下部区域亮度代理,不能宣称自动定位了人脸。质量信号只标记待查窗口,不直接判定内容价值。

已有同源时间戳转录优先复用;否则使用宿主 ASR 或包内本地适配器:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/media_preprocessor.py" transcribe "$RUN/data/analysis/audio-16k.wav" --model "$ASR_MODEL" --language zh --output "$RUN/data/transcript"

模型使用当前可用的质量档及显式参数,不因长片暗中换快档。CLI 不自动下载模型或上传私有课程。云端遵循宿主授权、费用与数据边界。本地适配器按带上下文的音频块运行 whisper-cli,保留原始输出、模型/音频哈希与进度。

Apple Silicon 可使用同模型的 MLX 本地实现:在装有 mlx-whisper 的 Python 环境中加入 --backend mlx --model "$MLX_MODEL_DIR",目录须包含配置与实际权重,CLI 不隐式下载。只对分析音轨规范响度、关闭跨块重复提示,并保留原始模型输出和低置信度信息;原片原声不因此改动。

长静音和远处谈话导致循环幻觉时,可加 --vad(需 silero-vad)。它仅为 ASR 选择保守的疑似人声窗口,保留 1 秒前后余量、模型哈希和原时间戳。被跳过的窗口仍在完整视频索引中,不能视为已确认无内容或直接删除。

analyzetranscribe 中断可加 --resume,只复用源/模型/参数匹配的结果。明确复用旧转录时可传 --reuse-asr "$OLD_ASR_RUN":音频、模型和块坐标必须一致,逐块验证哈希并保留导入来源;未完成块不导入。转录 status=complete 前不能声称完成全片语义分析。

4. 智能取舍与语义分段

读取 分段契约。Agent 阅读完整转录、查看全片采样与异常窗口。按观点、问题、方法、演示、结果、答疑和分享者变化组织完整内容;不能均分视频或只取声音最大的部分。

  • keep:有独特信息、有效演示或必要上下文;质量差但内容重要时优先增强保留。
  • drop:经内容、画面与边界核验的无效等待、废弃尝试或不可用空场,且无独有有效内容。
  • review:证据不足或可用性不确定,默认保留并标注,不能静默删除。

media-preprocess-plan/v1 全覆盖时间线,再校验:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/media_preprocessor.py" plan "$RUN/data/analysis/analysis.json" --decisions "$RUN/data/decisions.json" --output "$RUN/data/plan.json"

不带 --decisions 只生成技术提案。每个删除项记录具体证据和实际 review,不为过校验填虚假布尔值。剪口检查原声证据和前后语义,保留词头词尾;静音、ASR 标点和质量分数不能单独落刀。宿主不能直接听审时,使用完整转录、词级时间估计、连续波形及剪口画面保守定位,并明确记录未听审;证据冲突或可能损失有效内容时扩大保留范围或设为 review。

5. 顺序渲染与源时间映射

python3 "$SKILL_DIR/scripts/media_preprocessor.py" render "$VIDEO" --plan "$RUN/data/plan.json" --output "$RUN/videos" --concatenate

默认高质量 CPU H.264;平台支持时可显式选 --codec h264_videotoolbox --bitrate-mbps 14,短窗回读课件与肤色后再处理全片。编码参数不宣称无损。每段 grade 稳定,可在明确场景变化后重新校准,不追逐每帧曝光。

macOS 已安装 Swift 编译工具时,可加 --engine metal --codec h264_videotoolbox。包内原生后端将数值增强采样为 65³ 色彩查找表,由 Core Image 处理连续帧;必须先对照 FFmpeg 样片,并验证片段音画同步。跨平台默认仍为 FFmpeg。编译产物和日志只写入运行目录,源码包不含二进制。

已完成整片增强、随后才完成内容计划时,可用 --prepared-run "$FULL_ENHANCED_RUN" 复用同源、完整、同 grade 的增强主片,以 FFmpeg 精确重编码分段。工具核验主片哈希及全覆盖源映射,且不会再次提亮;这是二次编码,需要适当码率与回读,不宣称无损。不能用普通 stream copy 掩盖 B 帧剪口的帧数或时长偏差。

导出 keepreview。删除段仍保留在原片和计划中。源起止与新时间线写入 manifest;可将已编码段无再次压制地合并为 prepared.mp4--resume 验证源、计划、参数和完成文件哈希,不覆盖不明成片。

6. 最终回读与交接

python3 "$SKILL_DIR/scripts/media_preprocessor.py" verify "$RUN/videos" --decode

核对文件解码、时长、音轨、起始同步、尺寸、哈希和源时间映射;实际看代表片段、场景变化与所有高风险剪口。有听审能力时抽听拼接处;否则对照原声波形与输出音轨,记录实际手段及限制,不宣称人工听审。精细口水词删除需逐字对齐和剪口重转写,不以粗分段代替精剪。

交付编号视频、可选合并版、gallery.htmlmanifest.jsonplan.json 和验证报告。素材库使用一个播放器、主题搜索和可用/待复核筛选,不同时加载几十个视频。报告源时长、保留/剔除/待复核时长、段数、实际规格、依据与限制。只有完成全片渲染和回读才能说全片处理完成;仅样片验证时如实说明。

下游通过文件交接:照片精选读取增强段与源映射,正式剪辑读取段文件/原声/时间线,章节条读取定稿时间线。每个下游承担自己的验收,不替代本 Skill 的画质与内容完整性验收。

Validation

python3 "$SKILL_DIR/scripts/validate_skill.py" "$SKILL_DIR"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/check_workflow.py"

合成测试只验证工程边界,不能伪装用户案例。真实输入输出见 案例

Signals

GitHub stars
66
Forks
17
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
lov-media-preprocessor
Source
github.com/lovstudio/skills