Live survey304 models · 14 providers · 22,792 auditsAudited grill-with-docs · SAFE →What changedHow we verifyllms.txt

Agent skill · Audited from source

Video Understanding

skill · worldwonderer/video-recap-skillsMIT licenceAudited 23 Oct 2026 · source 4bf6ff660438

★ 589pushed 2 days ago
✓SAFEGrade B · 89/100 · 23 Oct 2026 · 4bf6ff6
589repo stars · whole worldwonderer/video-recap-skills

Is it safe? Yes — SAFE, grade B (89/100). We read this skill's source at commit 4bf6ff660438 and observed filesystem and network access and no hard-coded secrets. What it does: 把视频分析为结构化理解索引:场景检测、ASR 转写、逐场景 VLM 观察、静音窗口、融合时间线和写作 brief。 用于理解、索引或总结视频,也作为后续创作前的分析阶段。输入视频文件;输出 scenes.json、 asr_result.json、vlm_analysis.json、silence_periods.json、timeline_fusion.json、agent_narration_brief.md。…

Ask an AI about this pageGChatGPTCClaudePPerplexityGeGeminiXGrok
More
Cite

Cite this page

ModelsAtlas. “Video Understanding (worldwonderer/video-recap-skills)”. Retrieved 23 Oct 2026. https://modelsatlas.com/skills/worldwonderer/video-understanding

Trust audit

Audit 0.4.1 · source read 23 Oct 2026

Trust score89/100✓SAFE B
0 critical0 high0 medium0 low0 info

SAFE means nothing in the source contradicts what the skill says it does. Grade B is shared by 16,667 of 17,602 audited skills.

What the source does

  • FilesystemDeclared2 observations
  • NetworkDeclared3 observations
  • ShellNone observedNo commands run in the source
  • DependenciesPinnedNothing floats
  • SecretsNone foundNo keys in source

Five audit layers

LayerWhat we checkResultFindings
L0 ProvenanceRepo owner, licence, archive status, activityPASS0
L1 Static sourceSecrets, path traversal, supply chain, hidden codePASS0
L2 InstructionsPrompt injection, authority framing, hidden directivesPASS0
L3 InventoryThe files and declarations match the sourcePASS0
L4 SandboxRun in isolation and watch behaviourSKIPPED why0

Gates applied: no behavioural pass.

Findings (0)

No findings at any severity. We re-audit when the source changes.

Audit 0.4.1 · source sha 4bf6ff660438 · 23 Oct 2026Report an issue or request a re-scan

Provenance

Who published it, and what the verdict is pinned to

  • Publisherworldwonderer GitHub organizationOwner of the repository this skill is read from
  • Source folderworldwonderer/video-recap-skills/skills/video-understandingThe exact folder we audited
  • LicenceMITAs the repository states it
  • Commit pinned for this verdict4bf6ff660438A new audit runs when the source changes
  • Repository statusNot archivedLast push 2 days ago
  • Sandboxed runNot runSkills are read, not executed; layer L4 is skipped

What it tells the agent

Full source on GitHub ↗

Its description: 把视频分析为结构化理解索引:场景检测、ASR 转写、逐场景 VLM 观察、静音窗口、融合时间线和写作 brief。 用于理解、索引或总结视频,也作为后续创作前的分析阶段。输入视频文件;输出 scenes.json、 asr_result.json、vlm_analysis.json、silence_periods.json、timeline_fusion.json、agent_narration_brief.md。…

---
name: video-understanding
user-invocable: false
description: 把视频分析为结构化理解索引:场景检测、ASR 转写、逐场景 VLM 观察、静音窗口、融合时间线和写作 brief。 用于理解、索引或总结视频,也作为后续创作前的分析阶段。输入视频文件;输出 scenes.json、 asr_result.json、vlm_analysis.json、silence_periods.json、timeline_fusion.json、agent_narration_brief.md。 触发词:视频理解、视频分析、视频索引、video understanding、analyze video、看懂视频。
---

## 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,以**素材观察员 / 场记**的角色记录证据:

- 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

1. **场景检测**:写 `scenes.json`,包含切点、时长和废片段过滤结果。
2. **抽帧**:为视觉分析提取代表帧。
3. **ASR**:通过 `mimo-v2.5-asr` 写粗分段对白 `asr_result.json`,并写
   `asr_timing_evidence.json` 说明可用性、有限时间精度与文本修正来源。
4. **静音检测**:写 `silence_periods.json`,标注安静窗口与 `has_speech`。
5. **VLM 观察**:写 `vlm_analysis.json`,包含场景描述、深层分析和 `frame_facts`。
6. **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

```bash
# 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。未设置 key 时重跑会复用已缓存的转写、画面分析、概览与故事索引(key 决定的默认 endpoint 不参与比对);需要请求模型的 consolidation 记为 `skipped_no_key`,不发请求。缓存对不上(例如复制 work_dir 时没保留文件时间)而已有转写时,运行停下并保留转写:用 `cp -p` / `cp -Rp` / `rsync -t` 保留时间重新复制,或设置 key 后重跑(会重新转写)。不要用 `--skip-asr` 绕过,它会把现有转写替换成 `[]`。

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。

### 远程调用与本地读取

ASR 把分窗音频发给 MiMo ASR;逐场景 VLM 把代表帧、帧时间和分析提示发给 MiMo;启用 `--mimo-video-overview` 时,还会把按场景截取的视频片段发给 MiMo 视频模型。故事索引汇总和可选 ASR 清洗发送的是画面描述、转写与背景资料文字。

请求使用 MiMo 的 chat 接口。`MIMO_API_URL` 可指定地址;ASR 与视频概览可分别用 `MIMO_ASR_API_URL`、`MIMO_VIDEO_API_URL` 覆盖,凭据同样支持各自的 key。未覆盖时,按量 key 使用 `https://api.xiaomimimo.com/v1`,Token Plan key 使用 `MIMO_TOKEN_PLAN_CLUSTER` 选择的集群。逐场景帧分析与汇总使用 `MIMO_API_KEY`。

`--skip-asr` 只关闭音频转写,`--no-consolidate` 只关闭索引汇总;它们不会关闭 VLM。需要只在本地处理已有产物时,使用 `--brief-only` 或 `--edited-storyboard-only`,这两条路径不调用 API。

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。

## 4. 运行命令

```bash
python3 scripts/understand.py <video> --work-dir <work_dir> [选项]
```

| 选项 | 默认 | 作用 |
|------|------|------|
| `<video>` | 必填 | 源视频 |
| `--work-dir` | 必填 | 产物目录;不存在时创建 |
| `--context "..."` | 空 | 补充给 VLM 的简短上下文(节目名、角色名),与 `background_research.json` 合并 |
| `--scene-threshold` | `0.1` | 场景检测阈值 |
| `--style` | `纪录片` | 写进创作简报的解说风格 |
| `--edit-mode full\|cut` | 不设 | 写进简报的 recap 模式;`cut` 时按剪后时长估算旁白预算,已有 `edited_source.mp4` 时句末锚点改用剪后时间 |
| `--target-duration` | 不设 | 写进简报的 cut 目标时长;尚无 `clip_plan_validated.json` 时用它估算旁白预算 |
| `--skip-asr` | 关 | 不转写对白,把 `asr_result.json` 写成 `[]`(已有转写会被覆盖),ASR 证据标为显式跳过 |
| `--mimo-video-overview` | 关 | 按场景块运行 MiMo 视频概览,并作为逐场景主描述 |
| `--force` | 关 | 忽略缓存,全部重算 |
| `--brief-only` | 关 | 只用现有产物重建 `agent_narration_brief.md`,不抽帧、不调 API |
| `--edited-storyboard-only` | 关 | 只按 `clip_plan_validated.json` 写剪后时间线 `storyboard/edited_storyboard.*`,并在已有的 `agent_narration_brief.md` 顶部加 storyboard 指引;多源计划(带 `sources`)从各来源 `source_work_dir` 的 `frames/` 按其 `frames_manifest.json` 的 fps 取帧,tile 标 `S1`/`S2`...;不抽帧、不调 API,故事板生成失败只记日志。与 `--brief-only` 互斥 |
| `--consolidate` / `--no-consolidate` | 开 | 生成全局故事索引 `understanding_index.*` |
| `--consolidate-asr` | 关 | 另外清洗 ASR 文本,写 `asr_clean.json` |

## 5. 输出契约

默认运行写出下表产物;各阶段产物旁的 `*.meta.json` 是缓存 provenance sidecar。

| 文件 | 内容 |
|------|------|
| `frames/frame_*.jpg`、`frames_manifest.json` | 按 fps 抽出的帧及其清单 |
| `scenes.json` | 场景切点、起止时间与时长 |
| `audio.wav` | 16 kHz 单声道音频,供 ASR、静音检测与句末锚点使用 |
| `asr_result.json` | `[{start, end, text}]` 时间戳对白 |
| `asr_timing_evidence.json` | ASR 可用性状态、粗窗口精度、glossary 前后文本,以及它所描述的源视频/音频/结果文件(路径存在性 + size/mtime) |
| `silence_periods.json` | `[{start, end, duration, has_speech}]` 安静窗口 |
| `speech_boundary_anchors.json` | ASR 句末标点对齐到短停顿的句末锚点;缺音频或 ASR 时 `status: unavailable` |
| `vlm_analysis.json` | 逐场景描述、深层分析与 `frame_facts` |
| `mimo_video_overview.status.json` | 视频概览状态(未启用时为 `disabled`);启用成功另写 `mimo_video_overview.json` |
| `understanding_index.json`、`understanding_index.md` | 全局故事索引(`--no-consolidate` 时不写) |
| `consolidation.status.json` | 故事索引与 ASR 清洗的运行状态 |
| `storyboard/source_storyboard.{json,jpg}` | 原片时间线联系表(超页时续写 `_001.jpg` 等);已有 `clip_plan_validated.json` 时另写 `edited_storyboard.*`;`STORYBOARD=0` 关闭 |
| `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。
- 不编造信号无法支持的剧情;当 ASR / VLM 过薄时输出素材警告。
- MiMo ASR 的 `start/end` 是固定分片形成的**粗窗口**,不是词级对齐;空文本只表示原因未知,
  不能当作已证实静音。`asr_timing_evidence.json` 的状态字段见 `references/data-schema.md`。

Excerpt, first 4,978 characters of SKILL.md, verbatim from the audited commit. It is text from someone else’s repository, quoted so you can judge it before your agent reads it.

Install

Pinned to the audited commit 4bf6ff6

Download folder ↗
git clone https://github.com/worldwonderer/video-recap-skills
git -C video-recap-skills checkout 4bf6ff660438

The author documents no install command, so this uses the repository directly. Our verdict covers commit 4bf6ff660438 only.

Works in which agents?

What its own text says, not a test

AgentStatusMore
CodexMentioned in its text, not testedSkills for Codex · About Codex
“Mentioned” means the skill’s text names the agent. We have not run it there.

Audit history

Every audit, every source change

  1. ✓SAFE B 89 / 100

    first audit · source 4bf6ff660438

README badge

For maintainers · shows the latest audit

ModelsAtlas: SAFE BMODELSATLASSAFE · B
[![ModelsAtlas: SAFE B](https://modelsatlas.com/skills/worldwonderer/video-understanding/badge.svg)](https://modelsatlas.com/skills/worldwonderer/video-understanding/)

The badge shows our verdict and grade for this skill, and links back to this page. It changes when the audit does.

Similar skills

Video Voiceover✓SAFE

worldwonderer/video-recap-skills

把带时间戳的 narration.json 合成为中文解说音频。使用 MiMo TTS(mimo-v2.5-tts)或 Fish Audio(s2.1-pro-free)或显式配置的通用 IndexTTS HTTP 服务逐段生成语音, 按时间窗动态适配语速并处理响度;输入输出时间线上的旁白,产出 tts_segments 与 tts_meta.json。 外发说明:每段旁白文字会发给所选 TTS 服务(MiMo / Fish…

★ 590Grade B
Video Script!CAUTION

worldwonderer/video-recap-skills

对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划,再写带时间戳的中文解说并校验;也处理已有短片的 宣发标题、花字修订和外部文案回填。普通策划输入 work_dir 的 agent_narration_brief.md 与 vlm_analysis.json;文案返修输入当前成片的工程与内容证据。策划输出 recap_story_plan.json、visual_audio_board.json、 可选 style_card.json、cut…

★ 586Grade B
Video Recap!CAUTION

worldwonderer/video-recap-skills

从输入视频生成中文解说成片或原声剧情短片。用户提供 .mp4 / .mov / .mkv / .webm,并要求剪辑、添加旁白、 配音、总结、短剧/电视剧/电影/纪录片/科普解说时使用。负责编排 video-* 技能链:视频理解 → Agent 制定故事与视听方案 → 剪辑 → 配音 → 合成。触发词:视频解说、视频旁白、生成解说、 视频 recap、video…

★ 585Grade B
Video Assemble✓SAFE

worldwonderer/video-recap-skills

合成视频解说最终成片:把旁白音频铺到源视频上,按旁白窗口压低原声,生成 SRT / ASS 字幕并可烧录, 最后做响度标准化。作为最终合成阶段使用。输入源视频、tts_meta.json 与旁白位置; 输出 recap 成片和字幕。触发词:视频合成、混音、字幕、压字幕、assemble video、mux、ducking、subtitles、成片。

★ 582Grade B
Video Cut✓SAFE

worldwonderer/video-recap-skills

把长视频按 Agent 选择的原片区间剪成短片。作为两阶段创作流程中的剪辑环节,读取 clip_plan.json 与源视频, 输出 edited_source.mp4;随后 Agent 按输出时间线写 narration.json。支持单视频与多视频(sources manifest)拼剪, 本工具不读取、不映射旁白。 触发词:视频剪辑、剪辑式解说、video cut、clip plan、拼剪。

★ 582Grade B
video-recap-skills!CAUTION

zenstory-ai/video-recap-skills

合成视频解说最终成片:把旁白音频铺到源视频上,按旁白窗口压低原声,生成 SRT / ASS 字幕并可烧录, 最后做响度标准化。作为最终合成阶段使用。输入源视频、tts_meta.json 与旁白位置; 输出 recap 成片和字幕。触发词:视频合成、混音、字幕、压字幕、assemble video、mux、ducking、subtitles、成片。

★ 569Grade B

Add this badge to your README

[![ModelsAtlas: SAFE B](https://modelsatlas.com/skills/worldwonderer/video-understanding/badge.svg)](https://modelsatlas.com/skills/worldwonderer/video-understanding/)

Questions about Video Understanding

What does the Video Understanding skill do?
Claude Code / Codex skills that turn a video into a Chinese narration recap (视频解说): scene detection, ASR, VLM, script, TTS, ffmpeg assembly, optional editable JianYing / CapCut draft export (剪映草稿导出). Local ffmpeg + one MiMo key, no GPU. | 用 Claude Code skills 把视频做成中文解说成片,可选一键导出可编辑剪映草稿。
Is Video Understanding safe to install?
The audit found nothing in the source that contradicts what it says it does, and graded it B (89/100). Grade A is held back for packages that have also passed a sandboxed behavioural run, which is why a clean skill reads B.
What can Video Understanding access on my machine?
The audit observed that it reaches the network and reads or writes files. Each of those is consistent with what it says it does. Secrets in the source: none found.
Which assistants does Video Understanding work with?
Its documentation mentions codex. That is what the text claims, not a compatibility test we ran.
How current is this page?
The grade is for one exact copy of the source (4bf6ff660438), read on 2026-10-23. The repository is watched, and a new audit runs when it changes — this is the first audit.

Sources

Spotted something wrong? Report a correction · Methodology

Keep going in your AI

Opens with this page as the source. We add nothing else to the prompt.