據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,影片字幕自動生成器——免費的才是最好的 累計下載 2,609 次、獲 2 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,017 位,在「設計創意」分類(512 個)中排名第 389 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 31 | 1188 | 1 | 1 |
| SkillHub ↗ | 202 | 2609 | 2 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
流程可提取音訊並識別語音、生成字幕檔案、提煉標題並將字幕嵌入影片;主文還列出影片本地化和訪談記錄用途。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2609 | — | 2 |
| 2026-08 | 2117 | +22.9% | 2 |
| 2026-07 | 1722 | +23.4% | 2 |
| 2026-06 | 1395 | +44.0% | 2 |
| 2026-05 | 969 | — | 2 |
| 2026-03 | 366 | — | 1 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
# 短视频自动处理技能 **创建日期**: 2026-03-23 **版本**: v1.0 --- ## ✨ 技能概述 自动处理短视频,实现:
- 🎙️ **语音识别** - 自动提取视频音频并识别为文字 - 📝 **字幕生成** - 生成 SRT/VTT 格式字幕文件 - 🎯 **标题提炼** - 从内容中智能提炼吸引人的标题 - 📺 **字幕添加** - 将字幕烧录到视频中 - 🎬 **视频生成** - 输出带字幕的新视频 --- ## 🎯 使用场景 ### 1. 自媒体内容二次创作 - 提取视频内容 - 添加中文字幕 - 重新发布到多平台 ### 2. 课程视频处理 - 自动添加字幕 - 提炼章节标题 - 生成学习资料 ### 3. 访谈/会议记录 - 语音转文字 - 生成会议纪要 - 添加时间戳 ### 4. 短视频本地化 - 识别原语言字幕 - 翻译为目标语言 - 烧录新字幕 --- ## 🚀 快速使用 ### 基础使用 ```bash # 处理单个视频 python scripts/video_processor.py \ --input "video.mp4" \ --output "./output" # 处理并添加字幕 python scripts/video_processor.py \ --input "video.mp4" \ --output "./output" \ --add-subtitles # 处理并提炼标题 python scripts/video_processor.py \ --input "video.mp4" \ --output "./output" \ --generate-title ``` ### 完整流程 ```bash # 完整处理流程 python scripts/video_processor.py \ --input "input/video.mp4" \ --output "./output" \ --extract-audio \ --recognize-speech \ --generate-subtitles \ --add-subtitles \ --generate-title \ --export-video ``` --- ## 📋 处理流程 ### 1. 视频分析 ``` 输入视频 ↓ 提取音频 ↓ 分析视频信息(时长、分辨率等) ``` ### 2. 语音识别 ``` 音频文件 ↓ 语音识别(Whisper/其他 ASR) ↓ 生成文字稿(带时间戳) ``` ### 3. 字幕生成 ``` 文字稿 + 时间戳 ↓ 生成 SRT/VTT 字幕文件 ↓ 字幕样式配置 ``` ### 4. 标题提炼 ``` 完整文字稿 ↓ AI 提炼关键信息 ↓ 生成多个标题选项 ``` ### 5. 视频生成 ``` 原视频 + 字幕文件 ↓ FFmpeg 烧录字幕 ↓ 输出新视频 ``` --- ## ⚙️ 技术栈 ### 核心依赖 - **FFmpeg** - 视频处理、字幕烧录 - **OpenAI Whisper** - 语音识别(可选) - **Python** - 脚本处理 ### 可选依赖 - **yt-dlp** - 下载视频 - **moviepy** - 视频编辑 - **stable-diffusion** - 生成封面图 --- ## 📁 文件结构 ``` skills/video-processor/ ├── SKILL.md # 技能说明 ├── README.md # 使用文档 ├── scripts/ │ ├── video_processor.py # 主处理脚本 │ ├── speech_recognition.py # 语音识别模块 │ ├── subtitle_generator.py # 字幕生成模块 │ ├── title_extractor.py # 标题提炼模块 │ └── video_renderer.py # 视频渲染模块 ├── references/ │ ├── subtitle_styles.md # 字幕样式配置 │ └── title_templates.md # 标题模板 ├── output/ # 输出目录 │ ├── subtitles/ # 字幕文件 │ ├── videos/ # 输出视频 │ └── titles/ # 标题文件 └── examples/ # 示例文件 ``` --- ## 🎨 配置说明 ### 语音识别配置 ```yaml speech_recognition: # 识别引擎 engine: "whisper" # whisper | google | azure # 语言设置 language: "zh" # zh | en | ja | ko # 模型大小 model: "base" # tiny | base | small | medium | large # 输出格式 output_format: "srt" # srt | vtt | txt ``` ### 字幕样式配置 ```yaml subtitle_style: # 字体设置 font: "Arial" font_size: 24 font_color: "white" # 边框设置 border_color: "black" border_width: 2 # 位置设置 position: "bottom" # top | bottom | center margin: 50 # 背景设置 background: true background_color: "[email protected]" # 50% 透明黑色 ``` ### 标题提炼配置 ```yaml title_generation: # 标题风格 style: "clickbait" # normal | clickbait | professional # 标题长度 max_length: 30 # 生成数量 count: 5 # 包含元素 include_emoji: true include_hashtags: true ``` --- ## 📊 输出示例 ### 生成的字幕文件 (SRT) ```srt 1 00:00:01,000 --> 00:00:03,500 大家好,今天我们来分享一个有趣的话题 2 00:00:03,500 --> 00:00:06,000 关于如何使用 AI 来处理视频内容 3 00:00:06,000 --> 00:00:09,000 这将大大提高我们的工作效率 ``` ### 提炼的标题 ``` 标题选项 1: 🔥 AI 自动处理视频,效率提升 10 倍! 标题选项 2: 📹 短视频自动加字幕,这个方法太神了! 标题选项 3: 💡 用 AI 提炼视频标题,解放双手! 标题选项 4: 🎬 视频处理神器,一键生成字幕 + 标题! 标题选项 5: ✨ 自媒体必备!AI 视频处理全流程! ``` ### 输出文件结构 ``` output/ └── video_20260323_153300/ ├── original.mp4 # 原视频 ├── audio.wav # 提取的音频 ├── transcript.txt # 完整文字稿 ├── subtitles.srt # SRT 字幕 ├── subtitles.vtt # VTT 字幕 ├── titles.txt # 提炼的标题 ├── video_with_subtitles.mp4 # 带字幕视频 └── thumbnail.jpg # 视频封面 ``` --- ## 🔧 安装说明 ### 1. 安装 FFmpeg **Windows**: ```bash # 使用 winget winget install ffmpeg # 或下载:https://ffmpeg.org/download.html ``` **macOS**: ```bash brew install ffmpeg ``` **Linux**: ```bash sudo apt install ffmpeg ``` ### 2. 安装 Python 依赖 ```bash pip install openai-whisper pip install moviepy pip install yt-dlp ``` ### 3. 安装 Whisper(可选) ```bash # 使用 OpenAI Whisper pip install openai-whisper # 或使用 faster-whisper(更快) pip install faster-whisper ``` --- ## 🎯 使用示例 ### 示例 1: 基础处理 ```bash # 提取字幕 python scripts/video_processor.py \ --input "interview.mp4" \ --extract-subtitles \ --output "./output" ``` ### 示例 2: 完整流程 ```bash # 完整处理 python scripts/video_processor.py \ --input "course.mp4" \ --output "./output" \ --all ``` ### 示例 3: 批量处理 ```bash # 批量处理视频 python scripts/video_processor.py \ --input "./videos/" \ --output "./output" \ --batch ``` --- ## ⚠️ 注意事项 ### 视频格式 - ✅ 支持:MP4, MOV, AVI, MKV, WebM - ⚠️ 建议:使用 MP4 格式 ### 音频质量 - ✅ 清晰语音识别效果好 - ⚠️ 背景噪音会影响识别 ### 字幕长度 - 每行不超过 30 字 - 每段不超过 2 行 - 显示时间 1-7 秒 ### 处理时间 - 1 分钟视频 ≈ 1-3 分钟处理 - 取决于视频长度和配置 --- ## 📚 相关文档 - `README.md` - 完整使用文档 - `references/subtitle_styles.md` - 字幕样式指南 - `references/title_templates.md` - 标题模板 --- ## ✅ 功能清单 - [ ] 视频音频提取 - [ ] 语音识别转文字 - [ ] SRT/VTT 字幕生成 - [ ] 智能标题提炼 - [ ] 字幕烧录到视频 - [ ] 批量处理支持 - [ ] 多语言支持 - [ ] 封面图生成 --- **版本**: v1.0 **创建日期**: 2026-03-23 **状态**: ⏸️ 框架已完成,待实现
ContextWeave 架構圖一鍵生成
用 Nano Banana Pro 生成或編輯圖片的指令碼技能。
用 whisper 命令列工具在本機將音訊轉成文字或進行翻譯。
透過 MCP 服務生成與編輯圖表的技能。
面向介面設計的思路與落地建議技能,覆蓋佈局、互動流程、設計令牌與前端改動。
面向多家影片模型 API 的 AI 影片生成與編排技能。
用 ffmpeg 從影片裡取出畫面幀,或生成便於快速檢視的縮圖。
用本地 Whisper 把音訊檔案轉成文字,模型下載完成後可完全離線執行。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。