# Video Analyzer

> 使用视觉/视频大模型分析视频内容。当用户说"分析视频"、"视频理解"、"看看这个视频"、"analyze video"时使用。

- Skill: `zrong/video-analyzer` (Agent Skill, multi-file: 7 files)
- Install (CLI): `npx skillmds add zrong/video-analyzer`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/zrong/video-analyzer/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: zrong (https://skillmd.com/u/zrong)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/zrong/video-analyzer

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# Video Analyzer

通过视觉/视频大模型分析视频内容，支持本地视频文件和互联网视频。

## 使用场景

- 用户要求分析、理解或描述一段视频
- 用户提供视频文件路径或 URL，希望了解视频内容
- 用户需要对视频进行问答

## 配置

### 环境变量

根据使用的模型设置对应的 API Key 环境变量：

```bash
# 火山引擎（豆包）
export ARK_API_KEY="your-api-key"

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
```

### 模型配置

编辑项目根目录的 `agent_config.toml`，在 `[video-analyzer]` 分区中配置模型：

```toml
[video-analyzer]
default_model = "doubao-vision"

[video-analyzer.models.doubao-vision]
base_url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
api_key = "your-api-key"             # 直接填写（优先）
api_key_env = "ARK_API_KEY"          # 或从环境变量读取（api_key 为空时生效）
model = "doubao-seed-1-6-vision-250815"
api_type = "responses"
supports_video = false
```

每个模型需要：
- `base_url` — API 地址
- `api_key` — API Key（直接填写，优先读取）
- `api_key_env` — 环境变量名（api_key 为空时 fallback）
- `model` — 模型 ID
- `api_type` — `responses` 或 `chat_completions`
- `supports_video` — 是否支持原生视频输入

API Key 读取优先级：CLI `--api-key` > 配置文件 `api_key` > 环境变量 `api_key_env`

配置文件查找优先级：CWD → Skill 目录 → Git 根目录。可参考 `agent_config.example.toml`。

## 工作流程

1. **确认视频来源**：获取用户提供的视频路径或 URL。
2. **确认分析需求**：明确用户想了解什么（如概括内容、回答问题、描述场景等）。如果 `$ARGUMENTS` 非空，将其作为分析提示词。
3. **选择模型**：默认使用 `models.json` 中的 `default_model`，用户也可指定。
4. **执行分析**：运行脚本（在 `scripts/` 目录下执行）：
   ```bash
   uv run analyze.py --video <视频路径或URL> --prompt "<分析提示词>"
   ```
   可选参数：
   - `--model <名称>` — 指定模型（对应 models.json 中的 key）
   - `--frames <数量>` — 抽帧数量（默认 10）
   - `--max-size <像素>` — 帧最大边长（默认 720）
   - `--json` — 要求模型返回 JSON 并解析（自动附加视频帧数/帧率/时长到 prompt，便于返回帧序号）；解析失败时降级打印原文
5. **展示结果**：将模型返回的分析结果展示给用户。

## CLI 参考

```bash
# 本地视频
uv run analyze.py --video /path/to/video.mp4 --prompt "描述视频内容"

# 互联网直接视频 URL
uv run analyze.py --video https://example.com/video.mp4 --prompt "分析视频"

# 视频站点 URL（YouTube、Bilibili 等）
uv run analyze.py --video https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx --prompt "总结视频"

# 指定模型和抽帧数
uv run analyze.py --video video.mp4 --model doubao-vision --frames 20 --prompt "分析"

# 结构化输出（要求 JSON，自动附视频帧数/帧率/时长，便于返回帧序号）
uv run analyze.py --video video.mp4 --prompt "用 JSON 描述视频的关键时刻" --json

# 典型用例：为 spritesheet 分析循环动画区间（prompt 模板见 references/loop-analysis.md）
uv run analyze.py --video animation.mp4 --prompt "<循环分析模板>" --json
```

## 注意事项

- 视频站点 URL 下载依赖 `yt-dlp`，已作为 Python 依赖自动安装
- 抽帧模式下，帧数越多分析越详细，但 API 调用成本也越高
- 大视频文件下载可能需要较长时间，请耐心等待