V
video-expert-analyzer
by @ALBEDO-TABAIv
3.5(0)
这是一个基于Walter Murch剪辑六法则和AI自动评分的专业视频分析工具。它能对Bilibili、YouTube、抖音、小红书等平台的视频进行深度分析、镜头筛选、场景评分、精选片段提取及视频质量评估，帮助用户高效策展和进行竞品分析。
安装方式
git clone https://github.com/ALBEDO-TABAI/video-expert-analyzer.gitcompare_arrows
Before / After 效果对比
1 组使用前
传统视频分析依赖人工观看和主观判断，耗时费力且结果不一致，难以规模化处理大量视频内容。
使用后
借助AI和专业剪辑法则，实现视频自动评分、镜头筛选和报告生成，显著提升分析效率和客观性。
description SKILL.md
name: video-expert-analyzer description: Advanced video analysis and selection skill with AI-powered automatic scoring. Integrates Walter Murch's rules and dynamic weighting for professional-grade curation. Supports Bilibili, YouTube, Douyin (抖音), and Xiaohongshu (小红书). Use this skill whenever the user wants to analyze videos, score or rate scenes, extract best shots/highlights, evaluate video quality, curate clips, do competitor video analysis, or mentions terms like "视频分析", "镜头筛选", "场景评分", "视频拆解", "精选片段", "视频质量", "镜头打分", "素材挑选" — even if they don't explicitly ask for "expert analysis".
Video Expert Analyzer - 视频专家分析工具
基于 Walter Murch 剪辑六法则 和 AI 自动评分系统 的专业视频分析工具。
支持平台
| 平台 | 支持状态 | 说明 |
|---|---|---|
| Bilibili | ✅ 完全支持 | yt-dlp 下载 + B站API字幕 |
| YouTube | ✅ 完全支持 | yt-dlp 下载 |
| 抖音 (Douyin) | ✅ 完全支持 | 专用下载器（公开/分享链接无需浏览器 cookie） |
| 小红书 (Xiaohongshu) | ✅ 完全支持 | 专用下载器 |
| 其他平台 | ⚠️ 可能支持 | 取决于 yt-dlp 支持情况 |
核心特性
✅ 真实 AI 视觉评分 - 调用多模态大模型（Gemini 3.0/Kimi 2.5）真实分析画面内容
✅ 双路径评分 - 支持「Agent 模式」（宿主 AI 直接看图）和「API 模式」（远程 API 调用）
✅ 中英双语术语 - 所有专业术语附中文释义
✅ 可配置输出目录 - 首次使用设置，后续自动使用
✅ 精选片段自动复制 - 自动复制到 scenes/best_shots/
✅ 完整分析报告 - 包含理论依据、评分理由、整体评价（非模板）
✅ 动态权重系统 - 根据场景类型自动调整评分权重
✅ 智能文件夹命名 - 以视频标题（自动裁剪）命名输出文件夹，更直观易懂
⚠️ 重要提示：本 skill 的 AI 评分功能需要多模态（视觉理解）模型才能正常工作。
请确保使用 Gemini 3.0、Kimi 2.5 等具备视觉能力的模型来调用此 skill。
模型兼容性
| 模型 | Agent 模式 | API 模式 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.0 Flash | ✅ 推荐 | ✅ 推荐 | 速度快、视觉能力强 |
| Gemini 3.0 Pro | ✅ 推荐 | ✅ 支持 | 最强视觉理解 |
| Kimi 2.5 | ✅ 支持 | ✅ 支持 | 中文语境优秀 |
| Claude (Sonnet/Opus) | ✅ 支持 | ❌ 不支持 | 有视觉能力但无 OpenAI 兼容 API |
| 纯文本模型 | ❌ 不可用 | ❌ 不可用 | 无视觉能力，无法评分 |
Agent 模式 = 在 IDE（Cursor/VS Code/OpenClaw）中，AI 助手直接查看帧图片评分
API 模式 = 在终端 CLI 中，通过 OpenAI 兼容 API 远程调用视觉模型
术语对照表 (Terminology)
五维评分维度 (Five Dimensions)
| 英文术语 | 中文释义 | 详细说明 |
|---|---|---|
| Aesthetic Beauty | 美感 | 构图(三分法)、光影质感、色彩和谐度 |
| Credibility | 可信度 | 表演自然度、物理逻辑真实感、无出戏感 |
| Impact | 冲击力 | 视觉显著性(Visual Saliency)、动态张力、第一眼吸引力 |
| Memorability | 记忆度 | 独特视觉符号、冯·雷斯托夫效应(Von Restorff Effect)、金句 |
| Fun/Interest | 趣味度 | 参与感、娱乐价值、社交货币(Social Currency)潜力 |
场景类型 (Scene Types)
| 类型 | 中文释义 | 特点 |
|---|---|---|
| TYPE-A Hook | 钩子/开场型 | 高冲击力、吸引注意力 |
| TYPE-B Narrative | 叙事/情感型 | 人物对话、情感表达 |
| TYPE-C Aesthetic | 氛围/空镜型 | 风景、慢动作、极简构图 |
| TYPE-D Commercial | 商业/展示型 | 产品特写、广告展示 |
筛选等级 (Selection Levels)
| 等级 | 中文释义 | 标准 |
|---|---|---|
| MUST KEEP | 强烈推荐保留 | 加权总分 ≥ 8.5 或 单项 = 10 |
| USABLE | 可用素材 | 7.0 ≤ 加权总分 < 8.5 |
| DISCARD | 建议舍弃 | 加权总分 < 7.0 |
理论术语 (Theory Terms)
| 英文 | 中文 | 说明 |
|---|---|---|
| Walter Murch's Six Rules | 沃尔特·默奇六法则 | 情感>故事>节奏>视线追踪>2D平面>3D空间 |
| Von Restorff Effect | 冯·雷斯托夫效应 | 独特的项目更容易被记住 |
| Visual Saliency | 视觉显著性 | 吸引眼球的程度 |
| Social Currency | 社交货币 | 内容被分享的价值 |
| CTA | 行动号召 | Call to Action |
| SYNC | 节奏同步 | 画面与音频节拍的契合度 |
快速开始
第 1 步：数据处理 Pipeline
# 首次配置（只需一次）
python3 scripts/pipeline_enhanced.py --setup
# 分析视频
python3 scripts/pipeline_enhanced.py https://www.bilibili.com/video/BV1xxxxx
python3 scripts/pipeline_enhanced.py "https://www.douyin.com/video/xxxxx"
第 2 步：AI 评分（二选一）
首次使用时，请选择评分模式：
🅰️ Agent 模式（推荐，IDE/OpenClaw/Cursor 用户）
如果你正在 IDE 或 AI 编程助手中使用此 skill，无需配置任何 API Key。 宿主 AI 助手（如 Gemini、Kimi）本身就具备视觉理解能力，可以直接「看图打分」。
流程： 当你（AI 助手）拥有视觉理解能力时，在 pipeline 完成后执行以下步骤：
- 统计场景总数：先列出
<output_dir>/frames/目录，确定总共有多少个场景帧。这决定了后续分批策略。 - 分批查看帧画面：每批 5-10 张帧图片为一个 batch（每批超过 10 张会降低单图分析质量，少于 5 张效率太低）。使用
view_file工具批量查看.jpg文件。 - 按以下维度为每个场景打分（1-10 整数）：
- aesthetic_beauty（美感）：构图、光影、色彩
- credibility（可信度）：真实感、物理逻辑
- impact（冲击力）：视觉显著性、第一眼吸引力
- memorability（记忆度）：独特符号、冯·雷斯托夫效应
- fun_interest（趣味度）：参与感、娱乐价值
- 分类场景类型：TYPE-A Hook / TYPE-B Narrative / TYPE-C Aesthetic / TYPE-D Commercial
- 计算加权分并筛选：加权 ≥ 8.5 → MUST KEEP，≥ 7.0 → USABLE，< 7.0 → DISCARD
- 将评分结果更新到
scene_scores.json中每个场景的字段 - 将精选片段（MUST KEEP + USABLE）对应的 mp4 复制到
scenes/best_shots/并按排名命名 - 生成分析报告
<video_id>_complete_analysis.md
⚡ 大规模场景分批处理协议（>10 个场景时启用）
当场景数量超过 10 个时，必须使用分批分析模式。这不是建议，而是硬性要求——因为一次性处理过多场景时，AI 容易因上下文疲劳而跳过、抽样或给出模板化评分，导致分析质量崩塌。
🚫 反抽样声明（Anti-Sampling Policy）
每一个场景都是用户花了真金白银下载和切分的素材。抽样分析意味着用户会错过可能的最佳镜头——想象一下，被跳过的那个场景恰好是整个视频的高光时刻。因此：
- 禁止抽样、跳过、合并或"代表性选取"任何场景
- 禁止对未查看的场景给出评分（不看图就打分等于捏造数据）
- 禁止对多个场景使用相同的描述文字（每个镜头的画面内容不同，描述必然不同）
- 如果因为上下文限制确实无法继续，应当明确告知用户已完成到哪个场景，让用户决定如何继续，而不是悄悄跳过
分批规则：
- 每个 batch 包含 5-10 个场景（根据总数均匀划分）
- 按场景编号顺序处理：Batch 1 = Scene 001-010，Batch 2 = Scene 011-020，以此类推
每个 batch 执行流程：
- 使用
view_file查看本批次所有帧图片 - 逐帧分析，每个场景必须包含：
- 📝 唯一视觉描述（1-2 句）：描述该帧画面中实际看到的具体内容（人物/物体/动作/环境/色调）。这是证明你真正查看了图片的证据——如果描述不出画面内容，说明没有认真看图
- 🎯 五维评分（1-10 整数）+ 场景类型 + 加权分 + 筛选等级
- 立即将本批次评分写入
scene_scores.json - 输出子报告
batch_N_report.md（N = 批次号），包含：- 本批次场景编号范围
- 每个场景的评分摘要表格（含视觉描述列）
- 本批次 MUST KEEP / USABLE / DISCARD 数量统计
- 向用户汇报进度："✅ Batch N/M 完成（场景 XXX-YYY），MUST KEEP: X 个，USABLE: Y 个。继续处理下一批..."
全部 batch 完成后：
- 🔍 覆盖率校验（必须执行）：
- 列出
frames/目录中的所有.jpg文件数量 = 应分析总数 - 统计
scene_scores.json中已有评分的场景数量 = 实际完成数 - 输出校验结果："覆盖率：实际完成数/应分析总数 = XX%"
- 覆盖率必须 = 100%。如果不足，列出遗漏的场景编号并补充分析
- 列出
- 汇总所有子报告，生成完整分析报告
<video_id>_complete_analysis.md - 复制精选片段到
scenes/best_shots/ - 确认最终报告输出完成后，删除所有
batch_N_report.md子报告 - 向用户输出最终摘要：总场景数、各等级分布、Top 5 精选镜头
🅱️ API 模式（独立 CLI 运行用户）
如果你直接在终端运行脚本，需要配置视觉大模型 API：
# 设置 API 密钥（必需）
export VIDEO_ANALYZER_API_KEY="your-api-key"
# 可选：自定义端点和模型
export VIDEO_ANALYZER_BASE_URL="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai"
export VIDEO_ANALYZER_MODEL="gemini-2.0-flash"
# 运行 AI 分析
cd ~/Downloads/video-analysis/<视频文件夹>
python3 <skill_dir>/scripts/ai_analyzer.py scene_scores.json --mode api
工作流程
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ VIDEO EXPERT ANALYZER v2.0 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
第 1 阶段: 数据处理 (pipeline_enhanced.py)
1. 📥 下载视频 → video.mp4
2. 🎵 提取音频 → video.m4a
3. 🎞️ 场景检测 (detect-content) → scenes/*.mp4
4. 🎤 智能字幕提取 → video.srt
(B站API → 内嵌字幕 → RapidOCR → FunASR 四级降级)
5. 🖼️ 帧提取 → frames/*.jpg
6. 📊 生成评分模板 → scene_scores.json
第 2 阶段: AI 视觉评分 (选择一种模式)
┌────────────────────────┬────────────────────────┐
│ 🅰️ Agent 模式 │ 🅱️ API 模式 │
│ 宿主 AI 直接看图评分 │ 远程调用视觉大模型 │
│ 无需 API Key │ 需要 API Key │
│ IDE/OpenClaw/Cursor │ 独立 CLI 运行 │
└────────────────────────┴────────────────────────┘
↓
7. 🤖 真实视觉分析评分 → 基于画面内容的真实评分
8. 🧮 动态权重计算 → 根据类型计算加权得分
9. ⭐ 精选镜头筛选 → 复制到 scenes/best_shots/
10. 📄 生成完整报告 → *_complete_analysis.md
分析方法论
Walter Murch 剪辑六法则
情感 Emotion > 故事 Story > 节奏 Rhythm > 视线追踪 Eye-trace > 2D平面 2D Plane > 3D空间 3D Space
一个情感真挚但画面略抖的镜头，优于一个画面完美但内容空洞的镜头。
五维评分体系 (Five-Dimension Scoring)
| 维度 (Dimension) | 基础权重 | 评估要点 |
|---|---|---|
| Aesthetic Beauty 美感 | 20% | 构图(三分法)、光影质感、色彩和谐度 |
| Credibility 可信度 | 20% | 表演自然度、物理逻辑、无出戏感 |
| Impact 冲击力 | 20% | 视觉显著性(Visual Saliency)、动态张力 |
| Memorability 记忆度 | 20% | 独特符号(Von Restorff Effect)、金句 |
| Fun/Interest 趣味度 | 20% | 参与感、娱乐价值、社交货币 |
动态权重系统（根据场景类型自动调整）
| 类型 (Type) | 权重分配 (Weighting) | 适用场景 (Application) |
|---|---|---|
| TYPE-A Hook | IMPACT 40% + MEMORABILITY 30% + SYNC 20% | 开场钩子、高能时刻 |
| TYPE-B Narrative | CREDIBILITY 40% + MEMORABILITY 30% + AESTHETICS 20% | 叙事段落、情感表达 |
| TYPE-C Aesthetic | AESTHETICS 50% + SYNC 30% + IMPACT 20% | 空镜头、氛围营造 |
| TYPE-D Commercial | CREDIBILITY 40% + MEMORABILITY 40% + AESTHETICS 20% | 产品展示、商业广告 |
筛选决策规则
| 等级 (Level) | 中文释义 | 标准 (Criteria) | 用途 (Usage) |
|---|---|---|---|
| 🌟 MUST KEEP | 强烈推荐保留 | 加权总分 > 8.5 或 单项 = 10 | 核心素材，极致长板 |
| 📁 USABLE | 可用素材 | 7.0 ≤ 加权总分 < 8.5 | 过渡素材，辅助叙事 |
| 🗑️ DISCARD | 建议舍弃 | 加权总分 < 7.0 或有瑕疵 | 建议舍弃 |
输出文件结构
{output_dir}/
└── {video_id}/
├── {video_id}.mp4 # 完整视频 (Full Video)
├── {video_id}.m4a # 音频文件 (Audio)
├── {video_id}.srt # 字幕文件 (Subtitles)
├── {video_id}_transcript.txt # 转录文本 (Transcript)
├── scene_scores.json # 完整评分数据（AI已填写）⭐
├── {video_id}_complete_analysis.md # ⭐ 完整分析报告（中英双语）
├── scenes/ # 场景片段 (Scene Clips)
│ ├── {video_id}-Scene-001.mp4
│ ├── {video_id}-Scene-002.mp4
│ ├── ...
│ └── best_shots/ # ⭐ 精选片段（已复制）
│ ├── 01_USABLE_xxx.mp4
│ ├── 02_MUST_KEEP_xxx.mp4
│ └── README.md # 双语说明文件
└── frames/ # 场景预览帧 (Preview Frames)
├── {video_id}-Scene-001.jpg
└── ...
完整分析报告内容
生成的 *_complete_analysis.md 包含中英双语术语对照：
1. 统计概览 (Statistics Overview)
- 各等级场景数量统计（带中文释义）
- 各维度平均分（英文术语 + 中文释义）
2. 场景排名表 (Scene Rankings)
- 按加权分数排序
- 显示类型（英文 + 中文）
- 筛选建议（英文 + 中文）
- 核心优势
3. 术语对照表 (Terminology Reference)
完整的专业术语中英对照表，包含：
- 英文术语
- 中文释义
- 详细说明
4. 各场景详细评估（每个场景包含）
- 基础信息: 类型分类（双语）、加权得分、筛选建议（双语）
- 内容描述: AI 自动生成的场景描述
- 五维评分表格: | 英文术语 | 中文释义 | 得分 | 权重贡献 |
- 入选/淘汰理由: AI 生成的理论依据
- 剪辑建议: AI 生成的使用建议
5. 精选片段推荐 (Best Shots Recommendations)
- 入选精选文件夹的片段列表（双语）
- 各类别最佳镜头：
- 最佳 Hook 候选 (Best Hook Candidate)
- 最佳视觉 (Best Visual)
- 最佳可信度 (Best Credibility)
- 最佳记忆度 (Best Memorability)
6. 整体影片评价 (Overall Assessment)
- 综合评分
- 评价结论（双语）
- 优势分析（各维度详细评价）
- 改进建议（专业术语 + 中文解释）
- 使用场景建议（社交媒体/产品展示/品牌宣传/广告投放）
使用示例
基础分析
# 配置输出目录（首次）
python3 scripts/pipeline_enhanced.py --setup
# 分析视频
python3 scripts/pipeline_enhanced.py https://www.bilibili.com/video/BV1xxxxx
# 进入输出目录运行 AI 分析
cd ~/Downloads/video-analysis/BV1xxxxx
python3 <skill_dir>/scripts/ai_analyzer.py scene_scores.json
快速分析（自定义场景检测阈值）
python3 scripts/pipeline_enhanced.py URL --scene-threshold 20
调整精选阈值
python3 scripts/ai_analyzer.py scene_scores.json 6.5 # 阈值 6.5
命令参考
pipeline_enhanced.py
| 选项 | 说明 |
|---|---|
--setup | 配置输出目录 |
-o, --output | 指定输出目录 |
--scene-threshold | 场景检测阈值 (默认27) |
--best-threshold | 精选阈值 (默认7.5) |
ai_analyzer.py
| 参数 | 说明 |
|---|---|
scene_scores.json | 评分文件路径 |
--mode api | API 模式（需设置 VIDEO_ANALYZER_API_KEY） |
--mode agent | Agent 模式（生成模板供宿主 AI 填写） |
| 环境变量 | 说明 |
|---|---|
VIDEO_ANALYZER_API_KEY | 视觉大模型 API 密钥（API 模式必需） |
VIDEO_ANALYZER_BASE_URL | API 端点（默认 Gemini） |
VIDEO_ANALYZER_MODEL | 模型名称（默认 gemini-2.0-flash） |
依赖要求
# 系统依赖（安装 ffmpeg）
brew install ffmpeg # macOS
winget install ffmpeg # Windows
sudo apt install ffmpeg # Ubuntu/Debian
# 一键安装所有 Python 依赖
pip3 install -r requirements.txt
# 或手动安装核心依赖
pip3 install yt-dlp scenedetect[opencv] requests funasr modelscope torch torchaudio
# 可选依赖
pip3 install openai # API 模式评分
pip3 install rapidocr-onnxruntime # 烧录字幕 OCR 检测
环境检测
# 一键检测所有依赖是否就绪
python3 scripts/check_environment.py
平台特定说明
抖音视频下载
由于抖音的反爬机制，yt-dlp 无法直接下载抖音视频。本工具集成了专用的抖音下载器，可以：
- ✅ 自动识别抖音链接（支持
douyin.com和v.douyin.com短链接） - ✅ 自动提取视频信息（标题、作者）
- ✅ 下载无水印视频
- ✅ 自动提取音频用于转录
支持的抖音链接格式：
https://www.douyin.com/video/xxxxxhttps://www.douyin.com/jingxuan?modal_id=xxxxxhttps://v.douyin.com/xxxxx(短链接)
抖音下载实现原理：
- 使用移动端 User-Agent 访问页面
- 从页面 HTML 中提取
RENDER_DATAJSON 数据 - 解析视频直链地址（自动替换
playwm为play获取无水印版本） - 使用正确的 Referer 头下载视频
给 Agent 的硬性规则：
- 处理抖音链接时，不要先尝试网页登录、浏览器 cookie、WSL 读取宿主浏览器 cookie 这条路线
- 对公开可访问的抖音/分享链接，优先直接运行本地脚本：
python3 scripts/pipeline_enhanced.py "<抖音链接>"- 或
python3 scripts/download_douyin.py "<抖音链接>" ./video.mp4
- 如果 Agent 提示“抖音网页版需要登录”或“WSL 无法读取 cookie”，说明它走错路了，应切回本地下载脚本
- 优先使用用户从抖音 App 复制的分享短链（
https://v.douyin.com/...）；长链也支持
Troubleshooting
终端命令卡顿
如果在 IDE 中执行 cp 或 Python 脚本时终端无响应，这通常是 IDE 终端代理的问题。解决方案：
- 方案 A: 打开 macOS 自带 Terminal.app 手动运行命令
- 方案 B: 使用
copy_by_index.py脚本通过 JSON 索引批量复制文件
FunASR 首次下载慢
FunASR 首次运行需下载约 2-3GB 的 Paraformer 模型。如果下载缓慢：
- 设置镜像:
export MODELSCOPE_CACHE=~/.cache/modelscope - 或使用 B站 API 字幕（无需本地模型，速度极快）
Agent 模式评分注意事项
- 必须使用具备视觉能力的多模态模型（参见「模型兼容性」表）
- 纯文本模型（如 GPT-3.5、Claude Haiku）无法执行 Agent 模式评分
- 建议每批查看 3-5 张帧图片，避免单次加载过多
抖音链接在 WSL / 远程环境报 cookie 错误
如果 Agent 在 WSL、远程容器或无桌面浏览器环境里说“无法读取抖音链接，因为网页版需要登录且 cookie 读不到”，按下面处理：
- 不要继续折腾网页登录
- 直接运行
scripts/pipeline_enhanced.py或scripts/download_douyin.py - 如果用户给的是长链，优先让用户从抖音 App 重新复制一次分享链接，拿到
v.douyin.com短链后再跑 - 只有私密、删除、地区受限或已失效内容，才可能真的无法直接下载
更新日志
v2.2.0 (2026-03-24)
- ⚡ 大规模场景分批处理协议：>10 个场景时强制分批（5-10个/batch），每批输出子报告 + 进度汇报，全部完成后汇总并清理
- 🚫 反抽样策略：禁止跳过/合并场景，强制输出唯一视觉描述作为查看证据
- 🔍 100% 覆盖率校验：完成后校验帧数 vs 已评分数，覆盖率必须 = 100%
- 📝 重写 description 触发词：增加 8 个中文关键词 + 小红书平台
- 🌐 补充 Windows/Linux 的 ffmpeg 安装说明
- 🗑️ 删除过时的 QUICKSTART.md、清理运行日志
- ⚠️ 模型兼容性发现：Kimi 2.5 在 >30 镜头时出现偷懒行为（疑似服务端工具调用次数限制）；GPT 5.4 可完成 127 镜头连续分析（预热后 11 分 48 秒）；Gemini/Opus 尚未测试
v2.1.0 (2026-02-27)
- ✅ 智能字幕提取：对齐 video-copy-analyzer，支持 B站API→内嵌→RapidOCR→FunASR 四级降级
- ✅ 新增小红书支持：集成
xiaohongshu_downloader.py - ✅ 新增
requirements.txt：一键安装所有依赖 - ✅ 新增模型兼容性矩阵：明确不同模型的适用模式
- ✅ 重写
check_environment.py：检测 v2.1 实际依赖 - ✅ 清理废弃文件：移除旧版 pipeline、Whisper 转录等6个废弃脚本
- ✅ 新增 Troubleshooting 章节
v2.0.0 (2026-02-27)
- ✅ 重写 AI 评分系统：移除假数据模拟，接入真实视觉大模型
- ✅ 双路径评分：Agent 模式（宿主 AI 直接看图）+ API 模式（远程调用）
- ✅ 修复场景检测：
detect-adaptive→detect-content，镜头切分更精准 - ✅ 将语音转录引擎从 Whisper 替换为 FunASR (Paraformer-zh)
- ✅ 中文场景转录速度大幅提升（10分钟音频约22秒完成）
- ✅ 移除
--whisper-model参数（FunASR 使用固定 paraformer-zh 模型） - ✅ 内置 VAD 自动分段 + 标点恢复
v1.4.0 (2026-02-06)
- ✅ 新增抖音视频下载支持
- ✅ 自动识别抖音链接并切换下载方式
- ✅ 支持抖音短链接和长链接
- ✅ 自动获取无水印视频
v1.3.0 (2026-02-05)
- ✅ 新增中英双语术语对照
- ✅ 所有专业术语附中文释义
- ✅ 报告中的术语表格双语显示
v1.2.0 (2026-02-05)
- ✅ 新增 AI 自动分析功能
- ✅ 动态权重评分系统
- ✅ 自动生成完整分析报告
- ✅ 自动复制精选镜头
v1.1.0 (2026-02-05)
- ✅ 新增可配置输出目录功能
- ✅ 精选片段自动保存
- ✅ 生成详细分析报告模板
v1.0.0 (2026-02-05)
- 初始版本
- 基础视频分析功能
基于 Walter Murch 剪辑六法则 (Walter Murch's Six Rules of Editing)
AI 自动评分系统 (AI Automatic Scoring System)
动态权重算法 (Dynamic Weighting Algorithm)
中英双语术语对照 (Bilingual Terminology Reference)
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易用性
文档
兼容性
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统计数据
安装量92
评分3.5 / 5.0
版本
更新日期2026年4月7日
对比案例1 组
用户评分
3.5(0)
5
0%
4
0%
3
0%
2
0%
1
0%
为此 Skill 评分
0.0
兼容平台
🔧Manual
时间线
创建2026年4月7日
最后更新2026年4月7日