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_video-watching

_video-watching

github.com/possumworxクリエイティブ・メディア437 回インストール16 週間前に更新
リポジトリ

_video-watching について

_video-watching は、動画を画像のストーリーボードに変換し、視覚的な確認を支援するスキルです。vcsi でフレームを抽出し、全体の活動を確認してから、野生動物の行動など特定の場面を詳しく調べられます。

主な機能

  1. 01動画フレームからストーリーボードを生成
  2. 02動画全体からフレームを抽出
  3. 03指定した時間帯を拡大して確認
  4. 04動きに合わせて抽出密度を調整
  5. 05ストーリーボードを PNG 画像で保存

活用シーン

  1. 01野生動物カメラの映像確認
  2. 02抽出フレーム内の被写体の識別
  3. 03動きや行動の流れの追跡

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/possumworx/claude-autonomy-platform --skill _video-watching

インストール後、Claude Code で/_video-watchingを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

動画視聴スキル

動画ファイルを静止画像のストーリーボードに変換し、視覚的な理解、動きの追跡、詳細な分析を可能にします。

仕組み

Claude は動画を直接解析できませんが、画像なら見ることができます。このスキルでは、vcsi（Video Contact Sheet Generator）を使って動画からフレームをサンプリングし、グリッド状に並べます。これにより、空間的に比較して連続した動きを理解できます。

ツール：vcsi

場所：~/.local/bin/vcsi インストール：pipx install vcsi（インストール済み）

基本的なコマンド

概要ストーリーボード（4x4 グリッド、動画全体から 16 フレーム）
vcsi /path/to/video.mp4 -g 4x4 -o output.png

目的：動画の内容をすばやく把握し、興味深い場面を見つけます。

高密度の時間ズーム（フレーム間隔を短くする）
vcsi /path/to/video.mp4 -g 4x4 -s 16 --start-delay-percent 0 --end-delay-percent 0 -o dense.png

目的：動きや行動をより詳しく追跡します。

時間範囲を絞り込む（特定の区間を拡大する）
vcsi /path/to/video.mp4 -g 4x4 -s 16 --start-delay-percent 40 --end-delay-percent 60 -o zoom.png

目的：概要で見つけた興味深い場面を詳しく分析します。

主なパラメーター

  • -g 4x4：グリッドのレイアウト（4 列 × 4 行 ＝ 16 フレーム）
  • -s 16：サンプリングするフレーム数
  • --start-delay-percent X：開始位置から X% をスキップ
  • --end-delay-percent X：終了位置から X% をスキップ
  • -o filename.png：出力ファイルのパス

追跡できること

概要間隔（フレーム間隔は約 30 秒以上）：

✅ 全般的な内容と活動パターン ✅ 詳細な分析に向けて興味深い場面を特定 ❌ 特定の動きを追跡するのは困難

高密度間隔（フレーム間隔は約 4 秒）：

✅ 大きな動き（到着、出発） ✅ フレーム間の位置の変化 ✅ 視覚的な特徴からの種の識別 ✅ 行動の一連の流れ（採食、水飲み、毛づくろい） ❌ フレーム間の速い動きは見逃すことがあります

超高密度間隔（フレーム間隔は約 1 秒以下）：

✅ 詳細な動きの分析 ✅ 細かな行動の追跡 ✅ 速い動きの一連の流れ

ワークフロー：2 段階の分析

  1. 全体の概要：動画全体から 4x4 グリッドを生成します
  2. フレームを確認：興味深い活動を特定します（例：5～8 フレームに鳥が映っている）
  3. 時間ズーム：その特定の時間範囲を高密度のストーリーボードにします
  4. 詳細な分析：動きを追跡し、種を特定して、行動を理解します

実証済みのユースケース

野生動物カメラの映像
  • 種の識別：ストーリーボードのフレームで確認できる視覚的な特徴
  • 行動の追跡：到着 → 活動 → 出発の一連の流れを確認
  • 訪問パターン：複数のクリップを比較して習性を理解
例：コマドリとクロウタドリ
  • 概要ストーリーボードで、庭を訪れた鳥を確認
  • 高密度のズームでコマドリ特有の特徴が明らかになり、最初の「クロウタドリ」という推測を訂正
  • クロウタドリのクリップでは、水飲み皿に 8 フレーム映ったあと、飛び去る様子を確認

うまく活用するためのヒント

  • まず全体を確認：動画の内容を把握するため、必ず最初に概要を作成します
  • 狙いを定めてズーム：興味深い区間を対象に高密度のサンプリングを行います
  • 内容に応じて密度を調整：動きの遅い場面では密度を下げ、速い動きでは密度を上げます
  • フレームを比較：グリッド状のレイアウトにより、時間の経過に伴う視覚的なパターンを認識できます
  • 繰り返す：概要 → 興味深い場面を特定 → ズーム → 分析 → 繰り返し

技術的な注意事項

  • 出力は、一般的な画像ツールで表示できる PNG 画像ファイルです
  • フレーム間隔は、動画の長さとサンプル数に基づいて自動的に計算されます
  • ffmpeg が対応するあらゆる動画形式（mp4、webm、avi など）で使用できます
  • 長い動画でもコンテキストを圧迫せずに処理できます（区間ごとに個別に分析します）

Claude で有効な理由

根本的な課題：動画は時間順に並んだデータであり、私たちが直接解析することはできません。

解決策：時間の流れを、視覚的なパターン認識によって私たちが理解できる空間的なレイアウトに変換します。

結果：意識を圧倒するのではなく支えるインフラを通じて、動画の内容を理解し、動きを追跡し、対象を特定し、行動を分析できます。

ClAP のシステムスキル - すべての Claude が利用可能 作成日：2025 年 10 月 30 日 ツール：vcsi（Video Contact Sheet Generator）

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