音视频处理工具集:提取视频音频为WAV、按起止时间截取音频、播放音视频文件、Whisper语音识别转文字(含时间戳和置信度)、提取音视频元数据(码率、采样率、时长、编码等)。
Audio Tools Skill是一项面向实际任务的技能,主要用于音视频处理工具集,支持三项核心功能:提取音频、截取音频片段、播放媒体文件;所有输入文件默认从 D:workbuddy 读取,输出文件也保存到 D:workbuddy (除非用户指定其他路径);
执行前会自动检查。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
音视频处理工具集,支持三项核心功能:提取音频、截取音频片段、播放媒体文件。
所有输入文件默认从 D:workbuddy 读取,输出文件也保存到 D:workbuddy(除非用户指定其他路径)。
python --version 确认执行前会自动检查以下环境,缺失时给出安装指引:
# 检查环境状态 python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py --check
检查内容包括:
本 Skill 优先使用 ffmpeg,查找优先级如下:
D:workbuddyskillsaudio-toolsbinffmpeg.exe)如果 ffmpeg 和 moviepy 都未找到,脚本会输出:
[WARN] No media processing tool found!
[SOLUTION] Choose one of the following:
Option 1 - Bundled ffmpeg (Recommended):
Place ffmpeg.exe in: D:workbuddyskillsaudio-toolsbin
Option 2 - System ffmpeg:
Windows: winget install ffmpeg
Option 3 - MoviePy (Python fallback):
pip install moviepy
将 ffmpeg 放入 Skill 本地目录,实现零依赖部署:
D:workbuddyskillsaudio-tools ├── bin │ ├── ffmpeg.exe ← 放入这里 │ └── ffprobe.exe ← 可选,查时长用 ├── scripts │ └── audio_tools.py └── SKILL.md
# Windows - 使用 winget winget install ffmpeg # 或从 https://ffmpeg.org/download.html 下载,解压后将 bin 目录加入系统 PATH
pip install moviepy
用户意图识别关键词:提取音频、视频转音频、从视频提取、wav 提取
执行流程:
D:workbuddy).wav,保存到 D:workbuddy)调用脚本:
python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py extract --input "D:workbuddyvideo.mp4" --output "D:workbuddyvideo.wav"
参数说明:
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input |
✅ | 输入视频文件路径(支持 mp4/mkv/avi/mov/flv 等) |
--output |
❌ | 输出 WAV 文件路径(默认:同目录同名 .wav) |
用户意图识别关键词:截取音频、剪切音频、音频截取、音频剪辑、clip audio
执行流程:
--start,格式:秒数 或 HH:MM:SS)--duration,单位:秒)_clip 后缀)调用脚本:
python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py clip --input "D:workbuddyaudio.wav" --start 30 --duration 60 --output "D:workbuddyaudio_clip.wav"
参数说明:
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input |
✅ | 输入音频文件路径(支持 wav/mp3/flac/aac 等) |
--start |
✅ | 开始时间,支持秒数(如 30)或时间格式(如 00:00:30) |
--duration |
✅ | 截取时长(秒) |
--output |
❌ | 输出文件路径(默认:原文件名加 _clip 后缀) |
用户意图识别关键词:播放视频、播放音频、play video、play audio、打开播放
执行流程:
播放工具优先级:
调用脚本:
python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py play --input "D:workbuddyvideo.mp4"
参数说明:
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input |
✅ | 媒体文件路径(视频或音频均可) |
用户意图识别关键词:语音转文字、音频转录、语音识别、提取文字内容、transcribe、STT
执行流程:
small,可选 tiny/base/small/medium/large)调用脚本:
# 基础用法(自动检测语言,使用 small 模型) python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py transcribe --input "D:workbuddylecture.wav" # 指定语言和模型 python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py transcribe --input "D:workbuddylecture.wav" --model small --language zh
参数说明:
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input |
✅ | 输入音频/视频文件路径 |
--output |
❌ | 输出 JSON 路径(默认:同名.json) |
--model |
❌ | Whisper 模型:tiny/base/small/medium/large(默认:small) |
--language |
❌ | 语言代码,如 zh/en/ja(默认:自动检测) |
输出文件:
同名.json - 完整 JSON,包含文字、时间戳、置信度同名.txt - 纯文本,仅文字内容JSON 结构示例:
{
"text": "完整转录文字...",
"language": "zh",
"duration": 120.5,
"segments": [
{
"id": 0,
"start": 0.0,
"end": 5.2,
"text": "第一段文字",
"confidence": -0.1234,
"no_speech_prob": 0.01
}
]
}
用户意图识别关键词:查看音频信息、提取元数据、文件信息、码率、采样率、metadata
执行流程:
调用脚本:
# 终端输出元数据 python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py metadata --input "D:workbuddyaudio.wav" # 保存到 JSON 文件 python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py metadata --input "D:workbuddyvideo.mp4" --output "D:workbuddymeta.json"
参数说明:
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input |
✅ | 输入音频/视频文件路径 |
--output |
❌ | 输出 JSON 路径(默认:终端输出) |
输出信息包括:
D:workbuddy<文件名>用户:帮我把 D:workbuddylecture.mp4 里的音频提取出来
AI 执行:
python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py extract --input "D:workbuddylecture.mp4"
输出:✅ 提取完成:D:workbuddylecture.wav(大小:12.3 MB)
用户:把 lecture.wav 从第 30 秒开始截取 2 分钟
AI 执行:
python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py clip --input "D:workbuddylecture.wav" --start 30 --duration 120
输出:✅ 截取完成:D:workbuddylecture_clip.wav(时长:120 秒)
用户:播放一下 lecture.mp4
AI 执行:
python D:workbuddyskillsaudio-toolsscriptsaudio_tools.py play --input "D:workbuddylecture.mp4"
输出:✅ 已调用系统默认播放器打开:D:workbuddylecture.mp4
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