video-recap-skills

上面这条 59 秒横屏解说《这一秒过火》，是从四集短剧里选段、剪辑、写稿、配音、混音、包装并经多轮看片修改后的最终交付； 它的全部创作产物（故事计划、声音分工、旁白、时间线、QC 报告、看片修改记录、Remotion 包装源码）都在 examples/guohuo-60s/，下文的节选全部来自这些文件。

这是什么

七个技能（六个生产 + 一个按需参考）装进 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 或 OpenClaw，你用自然语言给出视频路径和想要的成片，Agent 负责理解画面与对白、 决定故事与视听方案、剪辑、写稿、配音、混音和字幕。支持 .mp4 / .mov / .mkv / .webm。

• 一个 key，本地只要 ffmpeg。 ASR、VLM、TTS 都走小米 MiMo，本地只用 Python 标准库和 ffmpeg，不需要 GPU，不需要 pip install，也不下载模型。配音可以换成 Fish Audio，只替换配音这一段。
• 先做创作决定，再分配声音。 首次策划时，Agent 比较可行的剪辑方向；已有指定结构或看片反馈时，按当前决定修订。观众承诺、POV、戏剧问题和每拍变化写进 recap_story_plan.json，再给每一拍指定画面任务和声音归属：旁白只在有明确任务时整块配音，强对白、动作声或沉默可以完整主导一拍。
• 先剪后配，时间轴天然对齐。 剪辑模式先把长视频剪成成片，再对着成片写解说；一次可以传多个视频，按 source_id 选段剪成一条主线；视频分析可按需保存到文件系统素材库，后续在来源和设置匹配时复用。
• 成片之外还能继续改。 多轨时间线 timeline.json 可一键导出剪映草稿，原片、解说、BGM、字幕、图片叠层都可编辑；自带一份准确字幕文件就会被当作原声字幕的首选来源。
• 每一步都留下可核对的记录。 旁白 lint、组装 QC 与最终 QC 会生成机器可读报告；看片修改可另记录本轮改动、冻结项与验证结果。

安装

ClawHub

ClawHub 条目与依赖由 显式发布清单 管理。编排器 video-recap 当前仍因同根安装验证未完成而标为 blocked；使用完整流程请按下方方式安装整套插件或源码。

前提：Python 3.10 或更新版本，PATH 上有 ffmpeg，以及一个小米 MiMo API Key。默认把字幕烧录进画面，这需要带 libass 的 ffmpeg；Homebrew 自带的 ffmpeg 没有 libass，这时默认运行不烧录，在成片旁输出同名 .srt 外挂字幕并在 final_qc.json 里记一条警告（显式传 --burn-subtitles 则在开跑前报错）。旁白里写了画面文字叠加（visual_overlays）时还需要带 drawtext 的 ffmpeg，缺了会在配音前报错。要在 macOS 上烧录字幕，可用 brew install ffmpeg-full（keg-only，需把它的 bin 放到 PATH 前面）。

brew install ffmpeg                        # macOS；Debian/Ubuntu 用 apt，Windows 用 choco / scoop / winget
export MIMO_API_KEY=your-mimo-key          # Windows PowerShell：$env:MIMO_API_KEY="your-mimo-key"
export MIMO_TOKEN_PLAN_CLUSTER=cn          # 仅 tp-* Token Plan key 需要：cn | sgp | ams

MiMo 不需要订阅，sk-* key 按量付费；本项目实测一条完整视频约 1.3 元，费用随视频时长和调用量变化。

在 Claude Code 里执行：

/plugin marketplace add zenstory-ai/video-recap-skills
/plugin install video-recap-skills@video-recap

也可以直接说一句话（支持导入 GitHub 仓库的 Agent 都适用）：

安装这个插件：https://github.com/zenstory-ai/video-recap-skills

Codex CLI

codex plugin marketplace add zenstory-ai/video-recap-skills
codex plugin add video-recap-skills@video-recap

OpenCode：按官方 Agent Skills 文档，项目级技能放在 .opencode/skills/<name>/SKILL.md。克隆仓库后从仓库目录启动：

git clone https://github.com/zenstory-ai/video-recap-skills.git
cd video-recap-skills
mkdir -p .opencode
ln -s ../skills .opencode/skills             # Windows 把 skills\* 复制到 .opencode\skills\
opencode debug skill                         # 应列出全部 7 个技能

OpenClaw：克隆后导入 Claude 插件包：

openclaw plugins install ./video-recap-skills
openclaw skills list

同一份技能只注册到一个发现目录，否则会重名或重复触发。

export TTS_PROVIDER=fish-audio
export FISH_API_KEY=your-fish-key
export FISH_TTS_REFERENCE_ID=your-voice-model-id  # 可选；默认内置"娱乐扒妹"解说音色

默认模型 s2.1-pro-free，默认音色"娱乐扒妹"（reference ID 5653cea4ac83480aaf2bf45406556185），计费以 Fish Audio 官方为准。ASR 和 VLM 仍走 MiMo；本地参考音频克隆（--voice-ref）只在 MiMo 路径可用。

装好后让 Agent 自检一次：

检查 video-recap 的运行环境，告诉我 Python、ffmpeg/libass 和 MiMo 配置是否就绪。

变更见 CHANGELOG.md 与 Releases。仓库已从 worldwonderer/video-recap-skills 迁到 zenstory-ai/video-recap-skills，按旧地址安装的用户请重新指向新仓库。

看看它的输出

下面每一段都摘自 examples/guohuo-60s/ 里的真实文件，省略处用"…"标出。案例的输入是《这一秒过火》第 2、3、6、21 集，仓库只收录结构化产物，不含原剧音视频。

故事计划先写清"观众承诺"，再写每一拍的变化

Agent 在剪任何一刀之前先写 recap_story_plan.json。导演意图是四个问题的答案：承诺什么、跟谁的视角、观众带着什么问题看、什么信息留到最后：

"director_intent": {
  "viewer_promise": "60秒看懂死而复生的白月光为什么让男主一秒破防，并用三个名场面把关系推到婚服送嫁。",
  "pov": "跟随慕容清峄的认知与反应，让观众和他一起从震惊、发疯走到确认她仍会护他。",
  "dramatic_question": "她既然装作陌生人，为什么眼神、亲吻和保护都在暴露旧情？",
  "emotional_start": "荒诞吃瓜式震惊",
  "emotional_end": "抓马又上头的未完待续",
  "ending_aftertaste": "明明相爱却要嫁给哥哥的强悬念",
  "withhold_reveal": "前8秒先揭示准大嫂身份；中段以洗手台和护夫逐步证明旧情；最后才亮婚服。"
},

每个 beat 直接记录"发生了什么变化"、观众进场与离场时分别带着什么问题，以及必须保住的具体时刻和证据来源（10 拍节选 1 拍）：

{
  "beat_id": "b03",
  "source_id": "episode-03",
  "source_start": 1292.0,
  "source_end": 1305.5,
  "function": "escalation",
  "event": "男主堵住女主说出日日夜夜想她与挫骨扬灰",
  "change": "power: 女主回避→男主逼问",
  "audience_question_in": "男主会忍吗",
  "audience_question_out": "狠话里全是想念",
  "character_focus": "慕容清峄",
  "must_keep_moment": "完整原声“我日日夜夜地想你…挫骨扬灰”",
  "evidence": ["asr", "vlm", "hard_subtitle"]
},

这一拍在 clip_plan.json 里变成一条带理由的选段，剪辑模式据此先剪出成片，再写旁白。

旁白让位给原声：谁主导这一拍是写在文件里的

visual_audio_board.json 给每一拍指定 audio_owner。上面那一拍由原声主导，旁白任务是 none，播放速度锁定 1.0（10 拍节选 1 拍）：

{
  "beat_id": "b03",
  "source_id": "episode-03",
  "source_start": 1292.0,
  "source_end": 1305.24,
  "output_start": 9.206666,
  "output_end": 22.446666,
  "picture_job": "performance",
  "preferred_moment": "完整原声“我日日夜夜地想你…挫骨扬灰”",
  "entry_reason": "尽量晚进到信息/动作将发生前",
  "exit_reason": "台词、动作或反应完整落地后立即离开",
  "audio_owner": "original_dialogue",
  "original_audio_anchor": "完整原声“我日日夜夜地想你…挫骨扬灰”",
  "narration_job": "none",
  "handoff": "旁白先补关系，原声/动作发生时完全让位；下一拍承接人物反应。",
  "playback_speed": 1.0
},

于是 narration.json 全片只有 7 个旁白块，第二块在 10.2 秒停下，第三块到 23.047 秒才进来，中间 13 秒完整留给那句原声：

{
  "start": 5.773,
  "end": 10.2,
  "narration": "她改名方牧兰，嘴上装作不认识，一个眼神就把三年前的旧情全招了。",
  "pause_after_ms": 80,
  "overlaps_speech": true,
  "emotion": "调侃"
},
{
  "start": 23.047,
  "end": 26.5,
  "narration": "天呐，狠话还没落地，下一秒两个人直接亲上了。",
  "pause_after_ms": 50,
  "overlaps_speech": true,
  "emotion": "吃瓜、上头"
},

三段被保护的原声由 Agent 校对后写进 original_subtitles.json，在留白处烧成「」字幕：

[
  { "start": 4.133, "end": 5.053, "text": "大嫂。" },
  { "start": 11.127, "end": 21.027, "text": "我好想你，日日夜夜地想你，想把你抽筋扒皮，挫骨扬灰。" },
  { "start": 35.673, "end": 37.473, "text": "有我在，你别怕。" }
]

组装时 timeline.json 的原声轨在每个旁白块处自动压低、块后恢复；这份时间线就是剪映草稿导出的来源。

看片之后怎么改，改了什么、冻结了什么，都有账

案例经历了四轮修改，每轮在 revision-log.json 里写成三项：改什么、冻结什么、怎么验证。最后一轮只解冻画面：

{
  "baseline": "final_picture_conform",
  "scope": "picture_conform",
  "change_set": [
    "remove the visible tail-frame pause near 42.08 seconds",
    "restore continuous source movement around 46.24 seconds"
  ],
  "frozen_set": [
    "story and narration",
    "all audio",
    "caption timing and typography",
    "title and accent graphics"
  ],
  "verification": [
    "normal-speed full watch",
    "join playback around both change points",
    "freeze detection as supporting evidence",
    "audio stream-copy verification",
    "full decode"
  ]
}

edit-map.json 记下 46 秒那处跳接的修复方式：直接补回原片被删掉的 2001–2004 秒同段连续运动，不靠溶解或闪白遮掩：

{
  "name": "wedding_corridor_continuous_motion",
  "beat_ids": ["b07", "b08"],
  "output_frames": [1052, 1288],
  "output_seconds": [42.08, 51.52],
  "asset_id": "episode-21",
  "source_seconds": [1996.0, 2010.32],
  "speed": 1.516949153,
  "repair": "Restored the omitted 2001-2004 source interval instead of hiding the jump with a transition."
},

交付前的机械检查写在 assembly_qc.json（响度、逐段旁白完整性、verdict / blocking_codes）和 delivery-qc.json：

"checks": {
  "full_decode": true,
  "audio_stream_matches_master": true,
  "vmaf_mean": 93.844938,
  "ssim_all": 0.989302,
  "psnr_average_db": 45.415972
}

旁白里每一句话的事实依据则在 content-qc.md 逐条对照素材证据和公开资料，并把口语化表达的解释边界写明（9 行节选 1 行）：

| “这一下伪装露馅，男主全懂了” | 挡击动作和“有我在”原声连续证明她仍在意男主 | [爱奇艺官方角色片花](https://www.iqiyi.com/v_r8e40v8g54.html)确认二人重逢后身份错位、爱恨拉扯 | **解释成立，但需限定语义**：“全懂”指看懂她仍在意他，不指此刻才第一次认出她是任素素 |

接着在剪映里改

加一句"导出剪映草稿"，timeline.json 就会写成可编辑的多轨草稿：原片、逐段解说、BGM、字幕和图片叠层各占一轨，素材默认打包进 Resources/local，草稿搬到别的机器仍能打开。ffmpeg 渲染的 recap_<名>.mp4 是最终成片，草稿是给你继续改的。

导出内容与边界见剪映草稿导出与成本。

安装后的第一条请求

复制、改一改就能用。直接给视频路径、期望成片和必要背景，不需要手动运行仓库里的 Python 脚本。

完整视频解说：

给 /path/to/video.mp4 做一个中文解说成片。这是《庆余年》第一集，主角是范闲，字幕烧进画面。

长视频或多集剪成一条短解说：

用 /path/to/ep1.mp4 和 /path/to/ep2.mp4 做一个十分钟解说，围绕同一条主线剪辑，保留关键原声和人物反应，不要分成两个小总结。

先只做文本交接，不配音不渲染（把〈占位内容〉换成自己的信息）：

我有权使用〈本地视频〉，并提供了对应的已核对画面与对白记录。先只给这段素材的声音分工建议：哪句对白、哪个动作声或停顿应完整保留，哪里确需旁白，依据是哪条记录。缺证据就列待核对项，不补人物动机或没出现的事件。交付分拍说明和必要的旁白草案，不调用配音或渲染。

完整制作请求由 Agent 完成理解、故事与视听规划、剪辑、写稿、配音和合成；只做文字交接的请求按指定范围停止。剪辑模式内部会先确定保留片段、生成剪后成片，再按输出时间轴写旁白；这些暂停和续跑也由 Agent 处理。

流程与七个技能

flowchart LR
    video(["视频"]) --> understand["① 理解<br/>场景 · ASR · VLM"]
    research["背景调研 · 可选"] -.-> understand
    understand --> script["② 导演 · 剪辑 · 写稿<br/>Agent"] --> voiceover["③ 配音<br/>MiMo / Fish Audio"] --> assemble["④ 组装<br/>混音 · 字幕"] --> output(["Recap"])
    understand -. 剪辑模式 · 先剪后配 .-> cut["剪辑<br/>先剪成片"] -.-> script
    classDef io fill:#4f86c6,stroke:#3a6298,color:#fff;
    classDef stage fill:#eef6ff,stroke:#4f86c6,color:#1f2937;
    classDef opt fill:#f3f4f6,stroke:#9ca3af,color:#475569;
    class video,output io;
    class understand,script,voiceover,assemble stage;
    class research,cut opt;

七个技能（六个生产 + 一个按需参考）通过 work_dir 里的 JSON / MP4 产物衔接：

技能	职责	输入 → 输出
video-recap	编排器与环境自检；日常端到端制作用它	视频 → recap_<名>.mp4
video-understanding	场景检测 · 抽帧 · ASR（mimo-v2.5-asr）· VLM（mimo-v2.5）· 时间轴融合 · 生成创作 brief	视频 → scenes / asr_result / vlm_analysis / silence_periods / timeline_fusion / agent_narration_brief.md
video-script	导演 / 故事 / 画面 / 声音方案，解说写作，建议型评审与 lint；只做策划或写稿时单独调用	brief + 索引 → recap_story_plan.json + visual_audio_board.json + [clip_plan.json] + narration.json
video-cut	片段计划 → 拼剪成片；剪辑模式先剪后配，解说按成片时间轴写	clip_plan.json + 视频 → edited_source.mp4
video-voiceover	合成解说音频（MiMo mimo-v2.5-tts / Fish Audio s2.1-pro-free）	narration.json → tts_segments/ + tts_meta.json
video-assemble	混音 · 压低原声 · 渲染字幕 · 多轨时间线 · 可选导出剪映	视频 + tts_meta → recap_<名>.mp4 + subtitles.srt/.ass + timeline.json
video-reference	按需拆片，不在生产路径上：把一部成片拆成可复用的制作参考（结构、节奏、镜头、旁白字幕、音画分工），原片事实只留本地，导出物只含方法与数值	成片 + 理解产物 → production_reference.json

成片固定输出为 recap_<名>.mp4，同时产出 subtitles.srt/.ass；全部中间产物在 work_dir/，字段契约见数据结构。

进阶请求

复用已分析过的素材：

分析 /path/to/ep1.mp4，并把可复用的理解产物保存到 /path/to/.video-materials；后续制作时优先复用这个素材库。

素材库只保存 JSON / Markdown 和索引，不复制原始媒体、不建数据库、不做 embedding；Agent 直接在文件系统里 grep。

导出剪映草稿：

给 /path/to/video.mp4 做解说，并导出可继续编辑的剪映草稿。

让解说字幕贴合原片硬字幕的位置：

先检测 /path/to/video.mp4 的原片字幕区域并让我确认预览，再把解说字幕贴到同一区域生成成片。

检测预览保存在 .subtitle_measure/；当前要求方形或近方形像素视频（SAR 与 1:1 相差不超过 2%）和底部对齐字幕。

用有授权的参考音色配音：

用 /path/to/voice-ref.wav 的音色给 /path/to/video.mp4 做解说；我已获得音色所有者授权。

参考音频会发送给 MiMo 用于合成，只在获得音色所有者授权时使用。

英语视频译成中文并保留原说话人的声音：

把 /path/to/english.mp4 翻译成中文配音，保留原说话人的声音。我有权使用这段视频，说话人同意克隆其声音。

这是实验功能，直接替换原始台词，不叠加解说；当前支持单说话人整轨替换，不分离背景音乐。源视频音频会发给 MiMo ASR 转写，原说话人约 10 秒的声音会作为参考发给 MiMo 克隆音色，所以运行需要 --confirm-voice-rights：只在你有权使用该视频、且说话人同意被克隆声音时确认。

同一个系列复用字幕样式、音色、BGM 与包框：

把 /path/to/library 当作资源库：登记这首 BGM、这个字体和这张包框图，按竖屏 1080x1920 做一版字幕样式模板让我确认采用；
之后这个系列都用 /path/to/series/recap_project.json 绑定它们来出片。

资源、模板和样片是你自己目录里的 JSON 记录，授权与"已采用"状态只由你确认；绑定与显式设置冲突、模板画布与成片不符时，会在配音之前停下。 每次运行的 work_dir/resource_lock.json 记下这次实际用了哪些资源、授权是否清楚。格式见 资源库、模板与样片。

在浏览器里看项目、运行和资源库（只读）：

在本机打开剪辑台，看看 /path/to/projects 下面的运行进度、成片和资源库。

剪辑台只读、只监听本机地址；需要改动的地方给你一句可以复制回对话的话，不会从页面上发起任何生产。

自带原声字幕，让留白处的「」字幕更准： 把 user_subtitles.json（[{"start": 秒, "end": 秒, "text": "台词"}]，按成片时间轴；包一层 {"timeline": "source", "lines": [...]} 则按原片时间轴自动映射）或 user_subtitles.srt / .ass（按原片时间轴）放进 work_dir。优先级：你的字幕文件 › Agent 校对的 original_subtitles.json › ASR 兜底。

常见问题

视频本来没有旁白、甚至没有对白，能给它加上新旁白吗？

可以。理解阶段靠 VLM 看画面，不要求原视频有旁白；素材连对白也没有时，让 Agent 跳过 ASR（--skip-asr），按画面生成解说。这是 issue #79 问过的问题。

长视频跑到一半报 429 或中断了，要从头再来吗？

VLM 会保存已完成的场景；遇到疑似限流会降低并发重试一轮，仍失败时保留错误供处理。解决原因后重复同一条命令，可以复用匹配的场景缓存并继续。写好 narration.json 后也用原命令续跑；剪辑模式用 recap_phase.json 绑定写稿时的计划，改了计划需重新核对或重写解说。续跑只接受同一源视频、同一组参数的工作目录。

VLM 认不出谁是谁，解说里全是"黑衣男子"？

片名或剧情明确时，先让 Agent 做背景调研写进 background_research.json，人物名和关系会折入 VLM 上下文；见背景调研指南。

延伸阅读

• 视频到解说完整流程 — 先确认画面、对白与已提供背景，不把猜测写成片中事实
• 原声与旁白分工 — 先定每拍声音任务，再写解说词
• 剪映 / CapCut 草稿导出 — 用真实 timeline.json 独立导出
• 影视解说文案怎么写 — 仓库内文档：先定观众问题，再分配画面、原声与旁白
• AI 分析视频乱编剧情怎么办 — 仓库内文档：把观察、解释和未知分开
• 剪映草稿导出与成本 — 仓库内文档：草稿里有什么、自建与 SaaS 的账单差别
• 开源 AI 影视解说工具怎么选 — 仓库内文档：8 个项目按使用方式、许可证、剪映导出与模型来源对比（含利益相关说明）
• 仓库架构 — 仓库内文档：技能分工、功能子包、编排路径与复制模块清单
• 能力边界与验收原则 — 仓库内文档：哪些交付规则进通用库、哪些属于单个项目；三类验收不能互相冒充
• 《这一秒过火》案例复现 runbook · 从内容锁定到最终版的决策链
• 各技能契约：每个 skills/<skill>/SKILL.md；数据结构 · 配置手册 · 多轨时间线 / 剪映导出 · 创作剪辑手册

致谢

• LINUX DO - The New Ideal Community — 社区支持
• 剪映草稿协议参考 pyJianYingDraft、capcut-mate 和 duo-video
• 字幕带检测适配自 ops120/video-recap-skills-plus

许可

MIT，见 LICENSE。

ZenStory AI 项目

本项目由 ZenStory AI 维护——一套开源的 Agent 故事创作、改编与生产工具（GitHub 组织：zenstory-ai）。同组织项目：

项目	用途
oh-story-claudecode	网文写作 skill 包：扫榜、拆文、写作、去AI味、封面图
drama-skills	AI 短剧 / 漫剧创作 skill 合集：剧本、资产、分镜、图片/视频提示词、独立审查
novel-to-game	小说改编游戏 skill 合集：原著拆解、目标运行环境构建与实机运行验收
video-recap-skills	将支持的视频文件制作成中文解说，可选导出可编辑的剪映/CapCut 草稿（本仓库）
oh-story-dsh	DeepSeek Harness 社区插件，提供小说、短剧、游戏和视频解说工作台
zenstory	对话即创作的 AI 小说写作工作台（app.zenstory.ai）