AlphaMoatによると、2026-09時点でVideo Messages from your openclawのダウンロード数は4,479、スター数は5で、AIスキル全体5,078件中2,157位、デザイン・メディアでは512件中210位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 141 | 4330 | 4 | - |
| SkillHub ↗ | 576 | 4479 | 5 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
テキストか音声から、口の動きを同期させたアバター動画を作り、テキストの場合は先に音声を合成してから avatarcam で MP4 に描き出します。出力は Telegram の円形の動画メモにもできます。アバターと背景は TOOLS.md から読みます。画面の無い Linux では仮想ディスプレイで動かし、ffmpeg と avatarcam に依存します。 導入前に npm package の identity を確認してください。生成した media や avatar/background asset は Telegram で送信される場合があるため、共有が意図されている場合だけ使います。広範な一時 file の cleanup は、今回の出力 file だけを削除する処理に置き換えてください。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4479 | — | 5 |
| 2026-08 | 4213 | +4.5% | 5 |
| 2026-07 | 4032 | +7.8% | 5 |
| 2026-06 | 3739 | +1.1% | 4 |
| 2026-05 | 3700 | — | 5 |
| 2026-03 | 3396 | — | 4 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
---
name: video-message
description: Generate and send video messages with a lip-syncing VRM avatar. Use when user asks for video message, avatar video, video reply, or when TTS should be delivered as video instead of audio.
metadata:
{
"openclaw":
{
"emoji": "🎥",
"requires": { "bins": ["ffmpeg", "avatarcam"] },
"install": [
{
"id": "npm",
"kind": "npm",
"package": "@thewulf7/openclaw-avatarcam",
"global": true,
"bins": ["avatarcam"],
"label": "Install avatarcam (npm)",
},
{
"id": "brew",
"kind": "brew",
"formula": "ffmpeg",
"bins": ["ffmpeg"],
"label": "Install ffmpeg (brew)",
},
{
"id": "apt",
"kind": "apt",
"packages": ["xvfb", "xauth"],
"label": "Install headless X dependencies (Linux only)",
},
],
},
}
---
# Video Message
Generate avatar video messages from text or audio. Outputs as Telegram video notes (circular format).
## Installation
```bash
npm install -g openclaw-avatarcam
```
## Configuration
Configure in `TOOLS.md`:
```markdown
### Video Message (avatarcam)
- avatar: default.vrm
- background: #00FF00
```
### Settings Reference
| Setting | Default | Description |
|---------|---------|-------------|
| `avatar` | `default.vrm` | VRM avatar file path |
| `background` | `#00FF00` | Color (hex) or image path |
## Prerequisites
### System Dependencies
| Platform | Command |
|----------|---------|
| **macOS** | `brew install ffmpeg` |
| **Linux** | `sudo apt-get install -y xvfb xauth ffmpeg` |
| **Windows** | Install ffmpeg and add to PATH |
| **Docker** | See Docker section below |
> **Note:** macOS and Windows don't need xvfb — they have native display support.
### Docker Users
Add to `OPENCLAW_DOCKER_APT_PACKAGES`:
```
build-essential procps curl file git ca-certificates xvfb xauth libgbm1 libxss1 libatk1.0-0 libatk-bridge2.0-0 libgdk-pixbuf2.0-0 libgtk-3-0 libasound2 libnss3 ffmpeg
```
## Usage
```bash
# With color background
avatarcam --audio voice.mp3 --output video.mp4 --background "#00FF00"
# With image background
avatarcam --audio voice.mp3 --output video.mp4 --background "./bg.png"
# With custom avatar
avatarcam --audio voice.mp3 --output video.mp4 --avatar "./custom.vrm"
```
## Sending as Video Note
Use OpenClaw's `message` tool with `asVideoNote`:
```
message action=send filePath=/tmp/video.mp4 asVideoNote=true
```
## Workflow
1. **Read config** from TOOLS.md (avatar, background)
2. **Generate TTS** if given text: `tts text="..."` → audio path
3. **Run avatarcam** with audio + settings → MP4 output
4. **Send as video note** via `message action=send filePath=... asVideoNote=true`
5. **Return NO_REPLY** after sending
## Example Flow
User: "Send me a video message saying hello"
```bash
# 1. TTS
tts text="Hello! How are you today?" → /tmp/voice.mp3
# 2. Generate video
avatarcam --audio /tmp/voice.mp3 --output /tmp/video.mp4 --background "#00FF00"
# 3. Send as video note
message action=send filePath=/tmp/video.mp4 asVideoNote=true
# 4. Reply
NO_REPLY
```
## Technical Details
| Setting | Value |
|---------|-------|
| Resolution | 384x384 (square) |
| Frame rate | 30fps constant |
| Max duration | 60 seconds |
| Video codec | H.264 (libx264) |
| Audio codec | AAC |
| Quality | CRF 18 (high quality) |
| Container | MP4 |
### Processing Pipeline
1. Electron renders VRM avatar with lip sync at 1280x720
2. WebM captured via `canvas.captureStream(30)`
3. FFmpeg processes: crop → fps normalize → scale → encode
4. Message tool sends via Telegram `sendVideoNote` API
## Platform Support
| Platform | Display | Notes |
|----------|---------|-------|
| macOS | Native Quartz | No extra deps |
| Linux | xvfb (headless) | `apt install xvfb` |
| Windows | Native | No extra deps |
## Headless Rendering
Avatarcam auto-detects headless environments:
- Uses `xvfb-run` when `$DISPLAY` is not set (Linux only)
- macOS/Windows use native display
- GPU stall warnings are safe to ignore
- Generation time: ~1.5x realtime (20s audio ≈ 30s processing)
## Notes
- Config is read from TOOLS.md
- Clean up temp files after sending: `rm /tmp/video*.mp4`
- For regular video (not circular), omit `asVideoNote=true`
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。