将本地视频文件解析为转录文本和AI分析。提取音频，使用 faster‑whisper 转录，再用 AI 分析。
视频分析器: 提取音频 → 语音转文字 语音转文字 语音转文字 语音转文字 语音转文字 语音转文字 语音转文字 → → → → → → → → 系统 系统 系统
功能概述
视频分析器: 提取音频 → 语音转文字 语音转文字 语音转文字 语音转文字 语音转文字 语音转文字 语音转文字 → → → → → → → → 系统 系统 系统是一项面向实际任务的技能，主要用于中转站 PI PI；中转站 PI。
核心要点
- 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。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
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；
结果检查与注意事项
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。
Video Analyzer
本地视频文件解析管线：提取音频 → 语音转文字 → AI 深度分析。
前置条件
- ffmpeg — 系统 PATH 中可用
- faster-whisper —
pip install faster-whisper - HF 模型下载 — 国内需设
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com - 中转站 API — 从
openclaw.json读取SU2_API_KEY
工作流程
视频文件 → ffmpeg提取音频(16kHz WAV) → faster-whisper转写 → AI修正+分析
Step 1: 检查视频信息
ffprobe -v quiet -print_format json -show_format -show_streams
Step 2: 提取音频
ffmpeg -i-vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 audio_16k.wav -y
Step 3: 转写（用脚本）
# Windows $env:HF_ENDPOINT='https://hf-mirror.com' python scripts/transcribe.py# Linux/macOS HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python scripts/transcribe.py
参数：python scripts/transcribe.py
Step 4: AI 分析（用脚本）
node scripts/analyze.js
分析内容：修正转写稿 + 核心观点 + 结构化对比 + 启示总结。
可选：提取关键帧
ffmpeg -i-vf "fps=1/60,scale=640:-1" frame_%03d.jpg -y
输出
audio_16k.wav— 提取的音频transcript.txt— 带时间戳的原始转写transcript_corrected.md— AI 修正后文字稿analysis.md— AI 分析报告frame_*.jpg— 关键帧（可选）
注意事项 / 踩坑记录
- tiny 模型识别率一般，专业术语会有同音错误，依赖 AI 修正。可换
base或small提升质量。 - python3 — Windows 上可能指向 Windows Store 别名，用
python代替。 - HF_ENDPOINT — 国内必须设
hf-mirror.com，否则模型下载极慢或失败。 - 中转站 502 — 偶尔出现，重试即可。也可换其他模型。
- 编码 — Python 输出时设
PYTHONIOENCODING=utf-8。
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