提取核心内容并生成结构化分析报告，支持YouTube、Bilibili或本地视频文件。当用户请求总结、分析等操作时触发。
视频内容监视器
功能概述
视频内容监视器是一项面向实际任务的技能，主要用于Extract audio → translacy → 分析 → 生成结构化的Markdown报告. → 快速启动；或者使用 CLI 脚本: 1.；
核心要点
- Workflow.；
- Audio 提取: yt-dlp 用于在线视频 / ff。
- 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。
使用与执行
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。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。
结果检查与注意事项
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。
视频内容观察者（Video Content Watcher）
提取音频 → 转录 → 分析 → 生成结构化 Markdown 报告。
快速开始
cd /home/ykl/.openclaw/workspace-code-dev/video-reader
export MINIMAX_API_KEY="your-key"
export WHISPER_MODE="local" # 或 "api"
python3 << 'EOF'
import sys; sys.path.insert(0, 'src')
from video_reader_mcp import VideoReaderMCP
mcp = VideoReaderMCP()
result = mcp.process_url('VIDEO_URL')
print(result['report'])
EOF
或使用 CLI 脚本：
python3 /home/ykl/.openclaw/workspace/skills/video-content-watcher/scripts/video_reader.py "VIDEO_URL"
工作流程
- 音频提取：对在线视频使用
yt-dlp，对本地文件使用ffmpeg - 语音转文字（Transcription）：使用 Whisper（本地运行
openai-whisper或调用 API 模式） - 分析：MiniMax 大语言模型（LLM）分析转录文本，输出结构化报告
配置（环境变量）
| 变量 | 是否必需 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
MINIMAX_API_KEY |
是 | — | MiniMax API 密钥 |
WHISPER_MODE |
否 | api |
api 或 local |
WHISPER_API_KEY |
当 mode=api 时必需 | — | 用于 Whisper 的 OpenAI API 密钥 |
LLM_BASE_URL |
否 | https://api.minimaxi.com/v1 |
MiniMax 接口地址 |
LLM_MODEL |
否 | MiniMax-M2.7 |
模型名称 |
支持的视频源
- YouTube：
https://www.youtube.com/watch?v=xxx - Bilibili：
https://www.bilibili.com/video/BVxxx - 本地文件：
/path/to/video.mp4
输出
返回一份包含以下内容的 Markdown 报告：
- 基础信息（来源、转录文本长度）
- 核心内容摘要
- 关键要点
- 主要观点
- 优缺点分析
- 目标受众
脚本
scripts/video_reader.py— CLI 入口脚本scripts/analyze_text.py— 直接分析原始文本（跳过视频处理环节）
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