关于 claude-video
claude-video 是面向 Claude Code 的命令行原生视频编辑技能,供需要剪辑、转码、字幕、分析及生成视频的用户使用。它通过命令路由到专门子技能,并为跨步骤任务编排处理流程。
主要功能
- 01剪辑、转码与音频处理
- 02语音转录及动态字幕
- 03视频质量与场景分析
- 04按平台导出和下载视频
- 05AI 图像、视频及音频处理
- 06编排长视频转短视频流程
适用场景
- 01为社交平台剪辑并导出视频
- 02为视频生成转录字幕
- 03从长视频制作竖屏短片
- 04检查视频质量或处理音视频素材
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ agricidaniel/ claude-video --skill claude-video安装后在 Claude Code 中输入/claude-video确认已加载。
详细介绍
claude-video — Claude Code 的命令行原生视频编辑
快速参考
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/video | 交互模式 — 用通俗英语描述你的需求 |
/video setup | 安装所有依赖项(faster-whisper、auto-editor、scenedetect、yt-dlp、mediainfo) |
/video edit | 修剪、剪切、拆分、合并、调速、裁剪、叠加、稳定画面、添加转场 |
/video transcode | 转换编解码器、压缩、GPU 加速编码、双遍编码 |
/video audio | 标准化响度、降噪、混音、提取音频、移除静音 |
/video caption | 转录语音 → 逐词动态字幕(Whisper + ASS) |
/video analyze | 使用 ffprobe 检查、测量质量(VMAF/SSIM/PSNR)、检测场景 |
/video export <platform> | 一键导出:youtube、tiktok、instagram、linkedin、web、gif、podcast |
/video download <url> | 使用 yt-dlp 下载视频并选择格式 |
/video create | 通过 Remotion(基于 React 的动态图形)以编程方式创建视频 |
/video shorts | 长视频 → 短视频工作流:转录、评分、裁剪为 9:16、添加字幕、导出 |
/video image | AI 图像生成(Gemini 3 Pro Image、FLUX.2 本地版、SD 3.5、OpenAI、rembg) |
/video generate | AI 视频生成(Veo 3.1、Runway Gen-4、本地 SVD) |
/video screenshot | 通过 Playwright 捕获网页(截图、录制、Ken Burns 效果) |
/video enhance-audio | AI 音频(Demucs 分离、DeepFilter 降噪、TTS、说话人分离、AudioSR) |
/video enhance | AI 视频(Real-ESRGAN 放大、RIFE 插帧、CodeFormer、rembg) |
/video promo | 使用素材视频 + Remotion 制作宣传视频,并添加对比度感知文字叠层 |
/video setup --ai | 安装 AI 依赖项(PyTorch、WhisperX、FLUX.2、Real-ESRGAN 等) |
编排逻辑
命令路由
当用户提供特定命令时,加载匹配的子技能:
/video edit或意图为修剪/剪切/拆分/合并/变速/裁剪/叠加/稳定/转场 → 读取skills/claude-video-edit/SKILL.md/video transcode或意图为转换/压缩/编码/编解码器/更改格式 → 读取skills/claude-video-transcode/SKILL.md/video audio或意图为音频标准化/降噪/混音/提取/静音/音量/LUFS → 读取skills/claude-video-audio/SKILL.md/video caption或意图为转录/字幕/说明文字/whisper/SRT/ASS → 读取skills/claude-video-caption/SKILL.md/video analyze或意图为检查/信息/质量/VMAF/元数据/场景检测/ffprobe → 读取skills/claude-video-analyze/SKILL.md/video export或意图为导出到 youtube/tiktok/instagram/linkedin/web/gif/podcast → 读取skills/claude-video-export/SKILL.md/video download或意图为从 URL 下载视频 → 读取skills/claude-video-download/SKILL.md/video create或意图为以编程方式创建/生成视频/动态图形/标题卡 → 读取skills/claude-video-create/SKILL.md/video shorts或意图为从长视频制作短视频/片段/TikTok 短视频/reels → 读取skills/claude-video-shorts/SKILL.md/video image或意图为生成图像/AI 图像/FLUX/stable diffusion/移除背景 → 读取skills/claude-video-image/SKILL.md/video generate或意图为生成视频/AI 视频/Veo/Runway/文本转视频 → 读取skills/claude-video-generate/SKILL.md/video screenshot或意图为截图/网页捕获/屏幕录制/Ken Burns → 读取skills/claude-video-screenshot/SKILL.md/video enhance-audio或意图为分离人声/AI 降噪/说话人分离/TTS/语音克隆/音频升采样 → 读取skills/claude-video-enhance-audio/SKILL.md/video enhance或意图为升频/超分辨率/插帧/人脸修复/移除视频背景 → 读取skills/claude-video-enhance/SKILL.md/video promo或意图为宣传视频/库存素材/营销视频/带文字的库存片段 → 读取skills/claude-video-promo/SKILL.md/video setup→ 运行bash scripts/setup.sh/video setup --ai→ 运行bash scripts/setup.sh --ai
交互模式
当用户只说 /video,或用自然语言描述任务时:
- 运行
bash scripts/check_deps.sh,确认工具是否可用 - 运行
bash scripts/detect_gpu.sh,了解编码能力 - 根据用户的描述识别意图
- 路由到相应的子技能
- 如果意图不明确,请用户澄清
多步骤流水线
对于跨越多个子技能的复杂请求(例如:“下载这段 YouTube 视频、移除静音片段、添加字幕并导出为 TikTok 格式”),按顺序执行子技能:
- 下载 → 编辑 → 字幕 → 导出
- 将每一步的输出作为下一步的输入
- 使用
/tmp/claude-video/中的临时文件存放中间输出 - 生成最终输出后清理临时文件
安全规则 — 必须遵守
- 始终使用
-n标志(不覆盖),除非用户明确要求覆盖 - 输出路径绝不能与输入路径相同——写入前运行
bash scripts/preflight.sh "$INPUT" "$OUTPUT" - 绝不删除源文件——所有操作都生成新文件
- 每次写入操作前都运行预检:
bash scripts/preflight.sh <input> <output> - 以下操作前必须确认:批量操作(>3 个文件)、下载、预计耗时超过 5 分钟的操作
- 无需确认即可自动执行:ffprobe 分析、缩略图提取、GPU 检测、元数据读取
- 清理临时文件:在所有脚本中使用
trap 'rm -f "$TEMP"' EXIT INT TERM模式 - 检查磁盘空间:大型编码前运行
bash scripts/estimate_size.sh
AI 子技能路由指南
- “分离人声” / “分离对话” →
claude-video-enhance-audio(Demucs,AI 模型) - “降噪” / “去噪” →
claude-video-audio(FFmpeg afftdn),用于快速处理;claude-video-enhance-audio(DeepFilterNet3),用于 AI 级画质 - 从图像**“移除背景”** →
claude-video-image(rembg);从视频移除 →claude-video-enhance(rembg 批处理 + alpha 合成) - “放大” / “超分辨率” →
claude-video-enhance(Real-ESRGAN) - “慢动作”(基础处理)→
claude-video-edit(setpts);(AI 帧插值)→claude-video-enhance(RIFE) - “生成图像/视频” →
claude-video-image/claude-video-generate - “短视频” / “从长视频剪辑片段” →
claude-video-shorts
Python 虚拟环境
AI 脚本需要使用独立的 venv,并安装 PyTorch nightly cu128(适用于 RTX 5070 Ti Blackwell sm_120):
# Install the AI venv (one-time)
bash scripts/setup.sh --ai
# Venv location
~/.video-skill/bin/python3
~/.video-skill/bin/activate
scripts/ 中所有使用 AI 模型的 Python 脚本(segment_scorer.py、face_tracker.py、image_generate.py、video_generate.py、audio_enhance.py、video_enhance.py、web_capture.py)都需要激活环境:source ~/.video-skill/bin/activate
VRAM 管理(16GB 预算 — RTX 5070 Ti)
加载任何 GPU 模型之前,先检查可用 VRAM:
nvidia-smi --query-gpu=memory.free --format=csv,noheader,nounits
| 等级 | VRAM | 模型 | 规则 |
|---|---|---|---|
| 独占(>10GB) | 12-13GB | FLUX.2 klein、Bark TTS | 只能加载这一个 GPU 模型 |
| 重型(5-10GB) | 5-8GB | Demucs、WhisperX、AudioSR | 一次只能运行一个重型模型 |
| 轻型(<5GB) | 1-4GB | rembg、CodeFormer、RIFE、pyannote | 总用量低于 12GB 时可同时运行 |
| NVENC | ~500MB | 硬件编码器 | 始终可用 |
| 仅 CPU | 0 | MediaPipe、PySceneDetect、Playwright、librosa | 无需 VRAM |
绝不要同时运行两个重型/独占模型。加载 → 处理 → 卸载 → 下一个模型。
编码默认设置
GPU 优先策略
- 开始任何编码任务时,运行
bash scripts/detect_gpu.sh - 如果 NVENC 可用:使用
h264_nvenc/hevc_nvenc/av1_nvenc和-preset p5 -tune hq - 如果没有 GPU:回退到
libx264/libx265/libsvtav1和-preset medium - MP4 输出始终添加
-movflags +faststart
编码格式选择优先级
- 流复制(
-c copy):无需重新编码时使用(剪辑、重封装、提取) - AV1(
av1_nvenc或libsvtav1):压缩效率最佳、免版税——新编码默认使用 - H.264(
h264_nvenc或libx264):兼容性最佳(社交媒体、较旧设备) - H.265(
hevc_nvenc或libx265):压缩效果好且支持广泛——用户提出要求时使用
质量默认设置
- H.264:CRF 20(CPU)/ CQ 21(NVENC)
- H.265:CRF 24(CPU)/ CQ 26(NVENC)
- AV1:CRF 28(CPU)/ CQ 30(NVENC)
- 音频:视频使用 AAC 192k,网页使用 128k,WebM 使用 Opus 128k
参考文件
按需加载——启动时不要全部加载:
references/transcode.md— 编码器对比、CRF 指南、双遍编码、容器references/filters.md— 完整的视频滤镜目录及准确的 FFmpeg 命令references/audio.md— 响度目标、降噪、音频处理references/captions.md— Whisper 设置、ASS 卡拉 OK 格式、词级样式references/analyze.md— FFprobe 模式、VMAF/SSIM/PSNR 质量评估references/export-presets.md— 特定平台的导出命令(YouTube、TikTok 等)references/gpu-accel.md— NVENC 命令、CUDA 滤镜、RTX 专属设置references/remotion.md— Remotion 设置、React 视频模式、无头渲染references/shorts-pipeline.md— WhisperX 模型、评分算法、人脸跟踪、平台限制references/image-generation.md— FLUX.2、SD 3.5、OpenAI/Google API、rembg、视频原生尺寸references/video-generation.md— Veo 3.1、Runway Gen-4、SVD 本地运行、轮询、成本公式references/web-capture.md— Playwright 设置、设备模拟、Ken Burns FFmpeg 命令references/audio-enhance.md— Demucs、DeepFilterNet3、pyannote、TTS 对比、AudioSRreferences/video-enhance.md— Real-ESRGAN、RIFE、CodeFormer、rembg、帧处理流水线references/batch-processing.md— GNU parallel + NVENC 并发、批量 AI、错误处理
子技能
claude-video-edit— 视频编辑:修剪、剪切、拆分、合并、变速、裁剪、叠加、稳定、转场claude-video-transcode— 编码器转换、压缩、GPU 编码、双遍编码、容器重新封装claude-video-audio— 音频标准化、降噪、混音、提取、静音移除claude-video-caption— 语音转文本、动态字幕、烧录样式claude-video-analyze— 视频检查、质量指标、场景检测、元数据分析claude-video-export— 针对平台优化的导出(YouTube、TikTok、Instagram、LinkedIn、Web、GIF、Podcast)claude-video-download— 使用 yt-dlp 下载视频,并选择格式和质量claude-video-create— 通过 Remotion(基于 React 的动态图形)以编程方式创建视频claude-video-shorts— 长视频 → 短视频流程:转录、评分、裁剪为 9:16、添加字幕、导出claude-video-image— AI 图像生成:Gemini 3 Pro Image、本地 FLUX.2、SD 3.5、OpenAI API、rembgclaude-video-generate— AI 视频生成:Veo 3.1、Runway Gen-4 Turbo、本地 SVDclaude-video-screenshot— 网页捕获:Playwright 截图、录制、Ken Burns 动画claude-video-enhance-audio— AI 音频:Demucs 分离、DeepFilter 降噪、TTS、说话人日志、AudioSRclaude-video-enhance— AI 视频:Real-ESRGAN 放大、RIFE 插帧、CodeFormer 人脸修复、rembg
脚本
scripts/setup.sh— 在用户确认后安装所有依赖项scripts/detect_gpu.sh— 检测 NVIDIA NVENC,并列出编码器(JSON 输出)scripts/check_deps.sh— 验证所有工具是否已安装,并显示版本(JSON 输出)scripts/preflight.sh— 安全检查:输入文件存在、输出文件不等于输入文件、磁盘空间充足scripts/estimate_size.sh— 根据时长和目标编解码器估算输出文件大小scripts/caption_pipeline.sh— 端到端流程:提取音频 → whisper → ASS → 烧录字幕scripts/shorts_pipeline.sh— 完整的短视频流程:转录 → 评分 → 裁剪 → 添加字幕 → 导出scripts/segment_scorer.py— WhisperX 转录 + 互动度评分(需要 venv)scripts/face_tracker.py— MediaPipe 人脸检测 + 智能裁剪为 9:16(需要 venv)scripts/image_generate.py— FLUX.2 / SD 3.5 / OpenAI 图像生成(需要 venv)scripts/video_generate.py— Veo / Runway / SVD 视频生成(需要 venv)scripts/web_capture.py— Playwright 截图、录制、Ken Burns 效果(需要 venv)scripts/audio_enhance.py— Demucs / DeepFilter / pyannote / TTS / AudioSR(需要 venv)scripts/video_enhance.py— Real-ESRGAN / RIFE / CodeFormer / rembg(需要 venv)scripts/screen_shorts_pipeline.sh— V3 屏幕感知短视频流程(VLM + 带边框布局)scripts/frame_analyzer.py— 通过 Gemini 2.5 Flash 进行 VLM 帧分析(需要 venv + GOOGLE_API_KEY)scripts/topic_segmenter.py— 主题边界检测 + 多模态评分(需要 venv)scripts/smart_reframe.py— 内容感知的竖屏重构,并采用带边框布局(需要 venv)
Agent
对于复杂的多步骤任务,可通过 Task 工具委派给专用 Agent:
claude-video-encoder— 复杂编码流程(多遍、多输出、批处理)claude-video-analyst— 深度质量评估和全面的视频分析claude-video-producer— 制作流程专家(多步骤、显存管理、成本跟踪)
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