plugins/tools/cortex/skills/cortex-video-understand/SKILL.md
视频理解 — 多 provider VLM 视频分析。两种模式 video_url (zhipu glm-4v-plus / qwen-vl-max-video 原生视频) 与 frames (ffmpeg 抽帧走 image VLM, 兼容 openai gpt-4o)。从 vault/.cortex/config/video-understand.yaml 选 provider。Triggers on "看视频", "视频理解", "video understanding", "总结视频", "视频问答", "video QA", "/cortex:video-understand".
npx skillsauth add lazygophers/ccplugin cortex-video-understandInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
把视频喂给 VLM 拿文本结果。镜像 cortex-image-understand, 双模式适配不同 provider。
优先 CLI: bash ~/.cortex/scripts/video_understand.sh <subcommand> ...
describe <video> [--config NAME] [--prompt TEXT] [--mode video_url|frames] [--frames N]ask <video> "<question>" [--config NAME] [--mode] [--frames N]extract <video> --schema <path> [--config NAME] [--mode] [--frames N]probe [--config NAME] [--all]list [--all]输入: 本地路径或 http(s):// URL (frames 模式仅本地)
JSON 输出: {ok, text, provider, model, mode, frames_used?, usage}
| 模式 | 适用 provider | 原理 | 限制 |
|---|---|---|---|
| video_url | zhipu glm-4v-plus, qwen-vl-max-video, gemini | content array {type:"video_url", video_url:{url:...}} 直传 | provider 必须原生支持视频 |
| frames | openai gpt-4o, 任何 image VLM | ffmpeg 均匀抽 N 帧 → image_url 数组 | 需本地 ffmpeg; 静态帧丢失运动信息 |
provider 在 yaml 里写 mode: video_url|frames。--mode 临时覆盖。
不触发: 纯文本 / 纯音频 (走 cortex-audio-understand) / 视频生成
1. 选模式
↓ provider 配 mode=video_url? → 直接走
↓ 否则 ffmpeg 在否?
是 → frames 模式 (默认 8 帧)
否 → 报错提示装 ffmpeg 或换 video_url provider
↓
2. 选 prompt
describe → 默认中文总结 prompt
ask → user question
extract → schema + 内置抽取 prompt
↓
3. 调 video_understand.sh
↓
4. 接 JSON 输出文本/结构化结果
| name | endpoint | model | mode | |---|---|---|---| | zhipu-glm4v | bigmodel.cn/api/paas/v4 | glm-4v-plus | video_url | | openai-gpt4o-frames | api.openai.com/v1 | gpt-4o-mini | frames | | qwen-vl-max-video | dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 | qwen-vl-max | video_url |
详见 references/providers.md。
default_provider 或第一个 active✓ 视频理解完成
provider: zhipu-glm4v (glm-4v-plus) mode=video_url
usage: prompt=4096 completion=512
<text>
frames 模式额外 frames_used: 8。
| 文件 | 内容 | |---|---| | references/providers.md | provider 配置模板 + mode 字段 + frames 参数 | | references/prompts.md | 视频描述 / 章节切分 / 字幕复刻 / 动作识别 prompt | | references/modes.md | video_url vs frames 决策 + ffmpeg 安装 + 已知坑 |
tools
UI/UX 与布局设计——做界面布局/结构/导航/组件/交互的设计决策。触发:做UI/UX/布局/排版/导航/组件/交互/栅格/响应式/图表选型/字体配对。按媒介路由 HTML/Web、原生 App(iOS/Android/桌面)、CLI、TUI。需后端动态系统不适用;配色/主题/色板走姊妹 skill design-color。
tools
主题与配色设计——做颜色搭配/调色板/主题/品牌色阶/暗模式的设计决策。触发:选配色/调色/主题/色板/品牌色/暗模式/对比度/色盲/UI风格。按媒介路由 HTML/Web(CSS变量)、原生App(平台token)、CLI(ANSI)、TUI(真彩/256/16降级)。保证可访问性(对比度/色盲安全)。需后端动态系统不适用;UI/UX 布局/组件/交互走姊妹 skill design-uiux。
tools
跨任意组件(plugin/skill/agent/command)的验证驱动优化循环纪律 skill。当用户要优化某个已有组件却无明确方向、或要防止改了反而更差(自评乐观偏差 / 多维同改归因失效 / 为凑分加废话膨胀)、或要把一套通用「评分→单变量改→改后验证严格更好才留否则回滚→触顶停」的纪律套到任意组件上时使用。管优化过程本身的纪律(validation gate / ratchet / 独立验证 / 触顶停),不评单组件深度(交 skill-dev),不查插件接线(交 plugin-dev)。仅手动 /optimize-any 触发。
data-ai
两层规则记忆 (基于 .skein/spec)。planning 时 recall 召回相关规则、task finish 后 sediment 沉淀学习 + prune 自动精简过期/重复/断链规则。core 常驻硬规 + recall 按需召回, 经判定门自动写盘 (不逐次问用户)。产出 .skein/spec 下 core/recall 规则文件 + index。另支持空仓 bootstrap 播种规则基线、记忆大面积失效 (大重构/换栈) 时 reconstruct 可逆归档后按项目类型分型重建、maintain 手动体检 (超预算/stale/断链/重复/废弃, --apply 自动修复)、auto-fix (Stop hook 写 .pending-fix 标记 → main 派 skein-specer bg 跑 maintain --apply 全自动修, 断链只报告)。