关于 video-generation
通过 AI 模型和基于 FFmpeg 的工具生成、分析和编辑视频的 Hyper MCP 技能，涵盖从生成到字幕、音频、片段处理和质量审查的流程。
主要功能
- 01根据文本或图像提示生成视频
- 02分析视频内容和质量
- 03截取帧并转录音频
- 04生成并烧录字幕
- 05生成旁白并管理音轨
- 06提取、拼接片段和添加文字
适用场景
- 01生成视频并在交付前检查
- 02为视频添加字幕、旁白或标题
- 03将长视频剪成较短片段
MCP 相关
向 Agent 提供 Hyper MCP 视频、音频和编辑工具，包括生成、分析、转录、字幕及后期处理。底层服务商集成需在 Hyper 中配置。
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
$
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/video-generation确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。
references/generation.mdpost-production.mdugc-video.mdvideo-prompting.mdworkflows.md详细介绍
视频生成与编辑
本指南介绍如何使用 Hyper MCP 提供的 AI 模型和基于 FFmpeg 的工具生成、编辑、分析和后期处理视频。
要求
本技能要求将 Hyper MCP 连接到你的 Agent，以便使用以下工具。底层提供商（Google Veo、ByteDance Seedance、OpenAI TTS、转录等）需在你的 Hyper 集成中配置。
如何运行本技能中的工具
本技能中的每个工具都使用其规范工具名称。请通过你所使用的平台提供的调用方式运行：
| 平台 | 查找工具 | 运行工具 |
|---|---|---|
| MCP 客户端（Claude、Cursor、Codex、ChatGPT） | search("<what you want to do>")，然后执行 describe("<name>") | call("<name>", {...}) |
| Hyper CLI | hyperai search "<what you want to do>"，然后执行 hyperai describe <name> | hyperai call <name> --json '{...}' |
如果找不到某个工具，说明其集成尚未连接，或未在工作区中启用：请停止操作，并告知用户需要连接哪个集成。
工具范围
| 分组 | 工具 |
|---|---|
| 生成 | videos_generate |
| 分析 | videos_analyze、videos_frames_capture、videos_transcribe |
| 字幕与说明文字 | videos_subtitles_generate、videos_subtitles_burn、videos_captions_burn_highlighted |
| 音频 | audio_speech_generate、videos_audio_add |
| 编辑 | videos_clips_extract、videos_stitch、videos_text_overlays_add |
不在范围内
- 图像生成、广告创意编排、品牌提取——请使用
image-generation或ad-creative-generation。 - 将完成的视频发布到社交平台——请使用
tiktok、instagram或linkedin。 - 运行付费视频广告活动——请使用
google-ads、meta-ads、tiktok-ads。
可用工具
| 工具 | 用途 | 是否在后台运行 |
|---|---|---|
videos_generate | 根据文本 / 图像提示词生成视频 | 是 |
videos_frames_capture | 将视频帧提取为图像 | 否 |
videos_analyze | 观看并理解视频内容 | 否 |
videos_transcribe | 提取音频转录文本 | 否 |
videos_subtitles_generate | 创建 SRT / VTT 字幕文件 | 否 |
videos_subtitles_burn | 将字幕嵌入视频 | 是 |
videos_captions_burn_highlighted | 添加 TikTok / 卡拉 OK 风格的逐词字幕 | 是 |
audio_speech_generate | 根据文本生成配音音频 | 否 |
videos_audio_add | 为视频添加 / 替换音轨 | 是 |
videos_clips_extract | 从视频中提取一段时间片段 | 是 |
videos_stitch | 拼接多个片段 | 是 |
videos_text_overlays_add | 在视频中添加文字 / 标题 | 是 |
视频理解
你可以使用 videos_analyze 观看和分析任何视频。此工具会将视频发送给多模态 AI，使其能够理解画面和音频内容。
何时使用 videos_analyze
- 生成视频后：检查视频是否符合你的意图
- 拼接前：确认各片段间的场景连贯性
- 质量审查：检查画面故障、角色漂移、光照问题
- 理解内容：“这个视频里发生了什么？”
分析类型
videos_analyze(file_id="...", analysis_type="general")
videos_analyze(file_id="...", analysis_type="quality_review")
videos_analyze(file_id="...", analysis_type="scene_breakdown")
videos_analyze(file_id="...", question="Does this match: [original prompt]?")
自审工作流
交付给用户前，务必审查生成的视频：
result = videos_generate(prompt="...", model="veo-3.1-generate-preview")
review = videos_analyze(file_id="video_file_id", analysis_type="quality_review")
# If issues found, regenerate with adjustments. If quality is good, proceed to editing.
路由表
所有参考文件都位于
references/中。 请在references/<file>处读取（例如references/generation.md）。
| 用户想要…… | 首先阅读这些文件 |
|---|---|
| 生成视频（任意模型） | references/generation.md — 模型选择、参数矩阵、提示词模板 |
| 构建更长的多场景视频 | references/generation.md — 脚本规划 + 场景衔接 |
| 添加字幕 / 说明文字 / 配音 / 叠加元素，或剪辑视频 | references/post-production.md |
| 端到端制作 UGC / TikTok 内容 | references/ugc-video.md（ugc_videos_create 模式）→ references/workflows.md |
| 为特定模型（Veo / Seedance / Kling）调整提示词 | references/video-prompting.md |
| 将播客 / 长视频剪成短片 | references/workflows.md → references/post-production.md |
| 理解或检查现有视频 | 使用 videos_analyze（见上文“视频理解”） |
最佳实践
- 交付前审查： 务必使用
videos_analyze检查输出。 - 保持视觉一致性： 在所有场景中使用相同的角色描述、灯光和风格。
- 规划转场： 设计每个场景的结尾，使其自然衔接下一个场景。
- 批量处理相似场景： 将设置相似的场景放在一起生成。
- 衔接前审查： 检查每个场景，再使用其最后一帧作为下一个场景的起始帧。
- 一次迭代一个变量： 每次只更改一个变量来混剪 / 重新生成。
- 添加字幕以提升无障碍性： 为所有 UGC 内容使用字幕流程。
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