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name: video-analyzer
description: 使用视觉/视频大模型分析视频内容。当用户说"分析视频"、"视频理解"、"看看这个视频"、"analyze video"时使用。
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# Video Analyzer
通过视觉/视频大模型分析视频内容,支持本地视频文件和互联网视频。
## 使用场景
- 用户要求分析、理解或描述一段视频
- 用户提供视频文件路径或 URL,希望了解视频内容
- 用户需要对视频进行问答
## 配置
### 环境变量
根据使用的模型设置对应的 API Key 环境变量:
```bash
# 火山引擎(豆包)
export ARK_API_KEY="your-api-key"
# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
```
### 模型配置
编辑项目根目录的 `agent_config.toml`,在 `[video-analyzer]` 分区中配置模型:
```toml
[video-analyzer]
default_model = "doubao-vision"
[video-analyzer.models.doubao-vision]
base_url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
api_key = "your-api-key" # 直接填写(优先)
api_key_env = "ARK_API_KEY" # 或从环境变量读取(api_key 为空时生效)
model = "doubao-seed-1-6-vision-250815"
api_type = "responses"
supports_video = false
```
每个模型需要:
- `base_url` — API 地址
- `api_key` — API Key(直接填写,优先读取)
- `api_key_env` — 环境变量名(api_key 为空时 fallback)
- `model` — 模型 ID
- `api_type` — `responses` 或 `chat_completions`
- `supports_video` — 是否支持原生视频输入
API Key 读取优先级:CLI `--api-key` > 配置文件 `api_key` > 环境变量 `api_key_env`
配置文件查找优先级:CWD → Skill 目录 → Git 根目录。可参考 `agent_config.example.toml`。
## 工作流程
1. **确认视频来源**:获取用户提供的视频路径或 URL。
2. **确认分析需求**:明确用户想了解什么(如概括内容、回答问题、描述场景等)。如果 `$ARGUMENTS` 非空,将其作为分析提示词。
3. **选择模型**:默认使用 `models.json` 中的 `default_model`,用户也可指定。
4. **执行分析**:运行脚本(在 `scripts/` 目录下执行):
```bash
uv run analyze.py --video <视频路径或URL> --prompt "<分析提示词>"
```
可选参数:
- `--model <名称>` — 指定模型(对应 models.json 中的 key)
- `--frames <数量>` — 抽帧数量(默认 10)
- `--max-size <像素>` — 帧最大边长(默认 720)
+ - `--json` — 要求模型返回 JSON 并解析(自动附加视频帧数/帧率/时长到 prompt,便于返回帧序号);解析失败时降级打印原文
5. **展示结果**:将模型返回的分析结果展示给用户。
## CLI 参考
```bash
# 本地视频
uv run analyze.py --video /path/to/video.mp4 --prompt "描述视频内容"
# 互联网直接视频 URL
uv run analyze.py --video https://example.com/video.mp4 --prompt "分析视频"
# 视频站点 URL(YouTube、Bilibili 等)
uv run analyze.py --video https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx --prompt "总结视频"
# 指定模型和抽帧数
uv run analyze.py --video video.mp4 --model doubao-vision --frames 20 --prompt "分析"
+
+ # 结构化输出(要求 JSON,自动附视频帧数/帧率/时长,便于返回帧序号)
+ uv run analyze.py --video video.mp4 --prompt "用 JSON 描述视频的关键时刻" --json
+
+ # 典型用例:为 spritesheet 分析循环动画区间(prompt 模板见 references/loop-analysis.md)
+ uv run analyze.py --video animation.mp4 --prompt "<循环分析模板>" --json
```
## 注意事项
- 视频站点 URL 下载依赖 `yt-dlp`,已作为 Python 依赖自动安装
- 抽帧模式下,帧数越多分析越详细,但 API 调用成本也越高
- 大视频文件下载可能需要较长时间,请耐心等待