video-understanding
SkillFiles & storageAnalyzes videos into a structured understanding index: scene detection, ASR transcription, per-scene VLM observations, silence windows, fused timeline, and a writing brief. Use for understanding, indexing, or summarizing videos, or as an analysis phase before content creation. Input: a video file; o
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the video-understanding skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by zenstory-ai/video-recap-skills in skills/video-understanding/SKILL.md and read by ahel’s review.
1. 定位
本技能把源视频转成 Agent 与下游阶段可读取的理解索引。它的创作角色是素材观察员 / 场记,不是导演:
- 先观察,再解释;事实与推断分开。
- 除了“发生了什么”,还要让下游看见知识、权力、目标、关系或情绪在哪一刻变化。
- 标出由谁的 POV 承载变化、哪个反应或表演不可替代,以及哪里存在完整台词/动作的自然剪辑边界。
- 证据不足时保留不确定性,不制造戏剧结论。
2. 处理阶段
- 场景检测:写
scenes.json,包含切点、时长和废片段过滤结果。 - 抽帧:为视觉分析提取代表帧。
- ASR:通过
mimo-v2.5-asr写时间戳对白asr_result.json。 - 静音检测:写
silence_periods.json,标注安静窗口与has_speech。 - VLM 观察:写
vlm_analysis.json,包含场景描述、深层分析和frame_facts。 - 时间线融合与创作 brief:写
timeline_fusion.json、asr_writing_chunks.json和agent_narration_brief.md。
各阶段只有在输出产物与 provenance sidecar 同时匹配当前视频及影响结果的设置时才会复用;--force 强制重算。
3. 环境要求
# ffmpeg: brew install ffmpeg | apt install ffmpeg | choco install ffmpeg
export MIMO_API_KEY=***
ASR 使用 mimo-v2.5-asr;VLM 使用 mimo-v2.5。--skip-asr 可跳过对白转写,但完整理解仍需要 MIMO_API_KEY 运行 VLM。--mimo-video-overview 可开启按场景块的视频概览。
若 work_dir/background_research.json 存在,本技能会把剧情梗概和角色名折入 VLM 上下文;--context 可补充一条简短提示。
下面的 scripts/... 均相对于本技能目录。若执行器从仓库根目录启动,请给脚本路径加上本技能的绝对目录。脚本不从其他技能目录读取文件;外部输入仅限命令显式传入的视频、参数与 work_dir 产物。
4. 运行命令
python3 scripts/understand.py <video> --work-dir <work_dir> \
[--context "节目名/角色名"] [--scene-threshold 0.1] [--skip-asr] [--mimo-video-overview] [--force]
5. 输出契约
| 文件 | 内容 |
|---|---|
scenes.json | 场景切点、起止时间与时长 |
asr_result.json | [{start, end, text}] 时间戳对白 |
vlm_analysis.json | 逐场景描述、深层分析与 frame_facts |
silence_periods.json | [{start, end, duration, has_speech}] 安静窗口 |
timeline_fusion.json | VLM、ASR 与静音信息的统一时间线 |
asr_writing_chunks.json | 按句界和场景切分的 ASR 写作块 |
agent_narration_brief.md | Agent 首先阅读的创作简报 |
后续写作阶段根据创作简报与索引制定方案并写 narration.json。
6. 参考资料
- 背景调研:
references/research-guide.md,产出background_research.json。 - JSON 结构:
references/data-schema.md。
7. 能力边界
- 不写解说词,也不做解说评分;只负责生成理解索引与创作简报。
- 不剪辑、不配音、不合成视频。
- 不编造信号无法支持的剧情;当 ASR / VLM 过薄时输出素材警告。
- 不发布、不调度,只向
work_dir写产物并停止。
Signals
- GitHub stars
- 505
- Forks
- 96
- Last commit
- Sep 2026
ahel recommends instead
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
video-understanding-zenstory-ai- Source
- github.com/zenstory-ai/video-recap-skills