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video-to-cards

Skill15 starsChanged 31 days agoMITView on GitHub

选取视频中同一观点的字幕和对应画面,将原字幕叠加到画面并拼成长图。用于视频字幕截图、观点字幕拼图、口播或教学视频转图文;不改写成摘要或知识卡片。

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SKILL.md

视频字幕拼图

核心产物是原画面叠加对应原字幕,再将同一观点的片段拼成长图。参考图决定视觉形式。AI负责选片段、聚合同一观点、找对应画面,不负责重写字幕或增加讲解。

必要边界

  • 文字来自已选字幕,可摘取原句的连续子串以去掉口语铺垫,原句与摘选须分别保留;不能借此删掉条件或否定、润色、概括或补充作者没说的话。识别错误只允许对照原音频或原画面纠正,并保留原始转写。
  • 不添加新标题、段落小标题、解释、总结、金句、彩色信息栏、页码或出处说明栏。原视频自带文字与水印保留;来源和时间放中间文件,默认不印在图片上。
  • 选择片段时保留使意思成立的条件和上下文,不因拼图丢失否定词。跳过部分内容须能回查,不把不相干句子拼成作者没表达过的观点。
  • 人物表达选择实际说话者画面;图表或操作解释选择当时对应画面,保留坐标、数据与操作信息。图表不套用人物画面的渐隐遮罩。
  • 同一观点内可包含多个画面加字幕片段,按原顺序纵向拼接。字幕多时增加长图高度,不改写压缩,不擅自做成知识卡片或课程。

执行

先确认输入和保存目录,已有授权直接复用。需要 Node、FFmpeg/ffprobe;URL下载使用yt-dlp。排版使用Python与Pillow;无现成字幕时可用已有本地MLX-Whisper。通过 --python 或 VIDEO_CARDS_PYTHON 指定实际Python环境,不擅自切换到付费云服务。

node "$SKILL_DIR/scripts/video-cards.mjs" prepare \
  --input "$VIDEO_INPUT" --out "$OUT" --python "$PYTHON_BIN"

已有字幕加 --transcript /path/to/subtitles.srt,支持SRT、VTT及带时间戳JSON。素材准备保留视频、音频、原始字幕、统一字幕和最小来源信息;不保存Cookie或完整下载器响应。下载与公开发布分开核对,不自动发布。

通读整期字幕并看对应画面,先判断哪些内容让读者获得具体方法、步骤、判断标准或有依据的知识。每组应能说清读者学到了什么、可以怎样做或判断;一句话表达完整不等于值得成图。单纯感慨、近况和反复表态不单独成图,不能靠增加聊天字幕扩大产出。素材缺少实质内容时应说明并选择更合适的视频。

原作者已有“方法一、方法二”或步骤结构时,优先沿用真实分类,每组保留方法、具体做法或例子与必要解释;不要打散成零散金句,也不编造原片没有的方法或编号。摘选原字幕时保留使观点成立的背景、条件、转折与否定,省略聊天铺垫和重复论述。数量由这些有实质内容的完整组决定,不默认每期三张,也不按时长或平台标题凑固定张数;只有用户明确要求少量样例时才缩小到演示范围。

同一组可以包含多幅对应画面与原字幕,形成完整长图;不要把同一个论点的例子与限制拆散来增加张数。选段依据中简要记录保留、合并与省略的原因,让整期产出数量可解释。内容计划只引用字幕ID与画面时间,格式见选段计划。

node "$SKILL_DIR/scripts/video-cards.mjs" frames --out "$OUT" --plan "$OUT/plan.json"

看实际候选图后修改 frames.json 的 selected。检查发言者、图表状态、转场和遮挡;不要把动画未完成的图表当完整数据。

node "$SKILL_DIR/scripts/video-cards.mjs" render \
  --out "$OUT" --plan "$OUT/plan.json" --python "$PYTHON_BIN"

默认1080像素宽、黑底白字居中、上方原画面和下方字幕;人物画面下沿渐隐,图表画面完整保留。每段只显示原图与原字幕,多段纵向拼接。默认长图上限12000像素;--max-height可调整,超长时按完整观点重新选段。中文字体可用 --font 指定。

验收与交付

打开实际PNG,对照参考图检查;尤其核对文字是否仍是原字幕、有没有额外讲解或装饰信息,以及画面是否对应。程序只保证字幕引用与时间等约束,语义和转写准确性仍须对照原片段。

交付图片本身、绝对路径和未验证项。来源、原字幕、选段、选帧与引用依据保存在同一输出目录,便于回查;网站、部署和平台发布属于独立任务。

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Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.