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短视频画面与逐字稿联合拆解
video-analyzer动态抽关键帧，再把画面证据和转写合成分析结果
复盘培训试试这样说
请先提取这条视频的逐字稿和混合关键帧，按时间码整理画面证据；不要直接判断它一定会爆。
详细介绍
动态抽关键帧，再把画面证据和转写合成分析结果
video-analyzer 是 Python 视频理解工具，不是标准 Agent Skill。它用 FFmpeg、OpenCV 和 Whisper 处理音频与关键帧，再由视觉模型按时间顺序分析画面，最终输出逐字稿、逐帧说明和 JSON。适合藏在医疗短视频拆解工作流后面，补充画面证据，不应单独承担爆款判断或医学审核。
能做什么
- 拆解医生口播的钩子、字幕和镜头变化
- 把课程或访谈整理成知识卡素材
- 比对已确认分镜与最终成片
怎么使用
你需要提供
- 明确的业务目标与目标平台
- 已经审核的文案或合法素材
- Python 3.11+ 与 FFmpeg
- 本地 Ollama/Llama 视觉模型或 OpenAI 兼容 API
你会得到
- analysis.json
- 逐字稿与关键帧说明
- 供上层 Skill 使用的视频证据
- 01提取音频并生成时间戳逐字稿
- 02固定抽帧与画面变化抽帧
- 03视觉模型逐帧分析
- 04合并画面与转写
- 05人工完成营销和医学判断
使用前注意
- 抽帧不等于连续观看，快速字幕和动作可能遗漏
- 本地模型资源要求较高，云端模式会上传素材
- 它不会判断传播机制、原创边界或医学正确性