seek-and-analyze-video

使用场景

当用户想要搜索、导入或分析 TikTok、YouTube 或 Instagram 上的视频内容，从录音中总结会议或讲座，基于视频内容构建可搜索的知识库，或研究社交媒体趋势和创作者时，使用此技能。

搜索和分析视频

描述

此技能可让 AI Agent 使用 Memories.ai 的大型视觉记忆模型（LVMM）搜索、导入和分析视频内容。与一次性视频分析工具不同，它提供持久的视频智能——视频只需索引一次，就能在多个会话中反复查询。支持导入社交媒体内容（TikTok、YouTube、Instagram）、总结会议、构建知识库，以及通过记忆增强生成（MAG）进行跨视频问答。

概览

此 AAS 导入内容仅为指南。上游 API 封装、工作流路由器和参考文件均未随附。使用下方列出的任何命令名称前，请先查找已获授权且已安装的集成，并确认其当前架构。

何时使用此技能

• 分析视频 URL 对应的视频或提出相关问题时使用
• 按主题、话题标签或创作者搜索 TikTok、YouTube 或 Instagram 上的视频时使用
• 根据录音总结会议、讲座或网络研讨会时使用
• 基于视频内容和文本记忆构建可搜索的知识库时使用
• 研究社交媒体内容趋势、影响者或走红模式时使用
• 使用 AI 视觉分析或描述图像时使用

工作原理

步骤 1：意图检测

Agent 读取 SKILL.md 工作流路由器，并将用户请求匹配到 6 种意图类别之一。

步骤 2：加载参考资料

如果单独安装的上游集成提供了 video_qa.md 或 social_research.md 等参考文件，请检查这些文件。否则，请使用当前官方提供方文档；不要臆造缺失的工作流。

步骤 3：执行工作流

Agent 按照分步工作流执行：上传/导入 -> 等待处理 -> 分析/对话 -> 呈现结果。

示例

示例 1：视频问答

User: "What are the key arguments in this video? https://youtube.com/watch?v=abc123"
Agent: uploads video -> waits for processing -> uses chat_video to ask questions -> presents structured summary

示例 2：社交媒体研究

User: "What's trending on TikTok about sustainable fashion?"
Agent: uses search_public to find trending videos -> imports top results -> analyzes content patterns

示例 3：会议记录

User: "Summarize this meeting recording and extract action items"
Agent: uploads recording -> waits -> gets transcript -> uses chat_video for structured summary with action items

最佳实践

• 查询前始终等待视频处理完成
• 使用 caption_video 进行快速分析（无需上传）
• 使用 chat_video 进行深入的多轮分析（需要上传）
• 使用 search_audio 查找视频中的特定片段或引言
• 使用 memory_add 存储重要发现，以便日后检索

常见问题

• 问题： 视频处理完成前就进行查询 解决方案： 上传后、进行任何分析前，始终使用 wait 命令

• 问题： 只需要快速生成字幕，却上传了视频 解决方案： 单次分析使用 caption_video；仅在需要重复查询时上传

限制

• 请核实当前的处理限制、价格、可用额度和支持的来源；不保证处理时间或免费额度。
• 导入、生成字幕或建立索引会将内容或 URL 发送给第三方。请确认用户授权此类披露、保留及任何收费；公开 URL 并不代表拥有重复使用权。
• 持久记忆需要明确授权和经过验证的删除途径；默认情况下，绝不存储会议参与者的私人数据。
• 导入社交媒体内容需要内容为公开内容
• 音频搜索仅适用于已处理的视频

相关技能

• 用于一次性分析的视频分析工具
• 用于研究非视频内容的网页搜索技能