Video Slicer — 视频智能切片工具

视频智能切片工具。从长视频中按主题切割出3-5分钟（最长8分钟）的独立完整短视频片段， 适用于自媒体内容制作、演讲精华提取、课程视频剪辑、会议录像精剪等场景。 完整工作流：关键帧采样→视觉定位→Whisper音频转写→内容分析→ffmpeg精准切割。 支持中文语音识别（Whisper + MPS加速）。 当用户提到"视频切割""视频切片""切短视频""演讲精华""截取视频片段""视频剪辑" "自媒体视频""提取演讲片段""会议精剪"时触发此技能。

Video Slicer — 视频智能切片 Skill

从长视频中自动定位目标演讲/段落，切割出适合自媒体发布的独立短视频（3-5min，最长8min）

推荐模型: glm-5v-turbo | 兼容: 所有多模态 Agent

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核心能力

能力	说明
关键帧采样	均匀/精细两种模式，快速定位目标时间段
Whisper 转写	本地中文语音识别，MPS GPU 加速，支持繁简转换
内容智能分析	基于转写文本自动设计切片方案（主题+时间戳）
精准切割	ffmpeg H.264 重编码，句子边界对齐，高质量输出
批量处理	支持一次规划多个切片，一键批量输出

适用场景

• 自媒体账号运营：从长演讲/直播中截取金句片段
• 教育内容制作：课程视频分章节剪辑
• 会议纪要精剪：从3h+会议录像中提取核心发言
• 播客/访谈剪辑：按话题分段发布
• 个人知识管理：录制内容归档整理

工作流程（4个 Phase）

Phase 1: 快速预览（~2min）— 定位目标区域

Step 1 — 获取视频信息

bash

# 获取时长、分辨率、编码格式
ffmpeg -i <video.mp4> 2>&1 | grep -E "Duration|Stream|Video"

Step 2 — 粗粒度关键帧采样（每5分钟一帧，把握整体结构）

bash

VIDEO="path/to/video.mp4"
OUT_DIR="./frames"
mkdir -p "$OUT_DIR"

for t in $(seq 0 5 200); do
  ts=$(printf "%02d:%02d:00" $((t/60)) $((t%60)))
  ffmpeg -y -ss "$ts" -i "$VIDEO" -frames:v 1 -q:v 2 "${OUT_DIR}/frame_${ts}.jpg" 2>/dev/null
done

Step 3 — 目视检查关键帧 → 用 Read 工具查看每帧图片 → 定位目标演讲者的大致时间段

Phase 2: 精细定位（~3-5min）— 精确起止点

Step 4 — 过渡区间精细采样（每2分钟一帧）

bash

# 在疑似起始/结束区间前后精细采样
for m in 38 40 42 44 46; do
  ffmpeg -y -ss "00:${m}:00" -i "$VIDEO" -frames:v 1 -q:v 2 "./frames/fine_00_${m}.jpg" 2>/dev/null
done

Step 5 — 提取音频 + Whisper 转写

这是最关键的步骤。对于长视频（>30min），必须先提取音频片段再转写：

bash

# 5A: 先用 ffmpeg 提取目标区间的音频（比直接喂视频快10倍）
ffmpeg -y -i "$VIDEO" -ss 00:40:00 -to 01:07:00 \
  -vn -acodec copy ./transcript/segment.aac

python

# 5B: Whisper 转写音频（Python）
import os, ssl, certifi, json, torch, whisper
from opencc import OpenCC

# macOS SSL 必需修复
ssl._create_default_https_context = lambda: ssl.create_default_context(cafile=certifi.where())
os.environ['SSL_CERT_FILE'] = certifi.where()

AUDIO = "./transcript/segment.aac"
START_OFFSET = 2400  # 音频起点对应的全视频偏移量(秒)

device = "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
model = whisper.load_model("base", device=device)
result = model.transcribe(AUDIO, language="zh", verbose=False,
    initial_prompt="根据视频主题设置关键词提示")

# 繁简转换 + 时间戳校正
cc = OpenCC('t2s')
segments = []
for seg in result["segments"]:
    segments.append({
        "start": round(seg["start"] + START_OFFSET, 1),
        "end": round(seg["end"] + START_OFFSET, 1),
        "text": cc.convert(seg["text"].strip())
    })

# 保存结构化结果
with open("./transcript/speech.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(segments, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print(f"[OK] 转写完成! {len(segments)} 个片段")

Phase 3: 内容分析与切片规划

Step 6 — 分析转写文本，设计切片方案

基于 speech.json 中的带时间戳文本，Agent 需要设计合理的切片方案：

切片设计原则

原则	说明
时长控制	每段 3-5 分钟，最长 不超过 8 分钟
单一主题	每段聚焦一个明确的核心论点/概念
开头 Hook	以金句/故事/数据冲击开头，前3秒抓住注意力
结尾完整	在句子自然结束处切断，不截断语义
可选过渡	段间允许 5-10 秒重叠，保证衔接自然

常见切片模式参考

类型	时长	适用场景
开场震撼篇	4-5min	背景、问题引入、数据冲击
核心概念篇	5-6min	主要论点、定义解释、框架介绍
高观点/新观点篇	4-5min	哲学思考、范式转换、认知升级
实践指南篇	4-5min	原则、方法论、操作步骤、案例
展望总结篇	3-4min	未来趋势、行动呼吁、价值升华

切片方案输出格式

将方案保存为 JSON 供切割脚本使用：

json

[
  {
    "clip_id": 1,
    "start": "00:40:00",
    "end": "00:45:00",
    "title": "教育为什么必须变",
    "theme": "开场震撼",
    "hook": "工业时代的教育体系已经过时了...",
    "duration_sec": 300
  }
]

同时生成人类可读的 clips_plan.md 文档。

Phase 4: 执行切割

Step 7 — ffmpeg 逐段精准切割

bash

V="/path/to/source.mp4"
O="./output"
mkdir -p "$O"

# 单段切割命令模板（H.264重编码确保精确切割点）
ffmpeg -y -ss <START_TIME> -to <END_TIME> -i "$V" \
  -c:v libx264 -preset fast -crf 18 \
  -c:a aac -b:a 128k \
  "${O}/clipN_<标题>.mp4"

参数说明：

参数	值	含义
-c:v libx264	H.264	兼容性最好的视频编码
-preset fast	fast	编码速度与质量平衡点
-crf 18	18	高质量（越小越好，0-51，推荐 17-23）
-c:a aac	AAC	通用音频编码
-b:a 128k	128kbps	音频质量足够好

批量切割脚本：

bash

#!/bin/bash
V="$HOME/Downloads/source_video.mp4"
OUT="./output"
mkdir -p "$OUT"

# 从 clips_plan.json 读取并切割
while IFS=',' read -r start end filename title; do
  echo ">>> 切割: $title ($start -> $end)"
  ffmpeg -y -ss "$start" -to "$end" -i "$V" \
    -c:v libx264 -preset fast -crf 18 \
    -c:a aac -b:a 128k \
    "${OUT}/${filename}.mp4" 2>/dev/null
done < clips.csv

echo "=== 全部完成 ==="
ls -lh "$OUT"/*.mp4

一键脚本用法

Skill 附带 Python 一键脚本，支持基础自动化：

bash

# 完整工作流（采样帧 + 转写短视频 + 输出结构化数据）
python3 {baseDir}/scripts/video_slicer.py <视频文件路径> [输出目录]

# 示例
python3 {baseDir}/scripts/video_slicer.py ~/Downloads/演讲视频.mp4 ./my_output

注意: 对于超过 30 分钟的视频，脚本会跳过全量转写（避免超时），需要 Agent 手动指定时间范围后调用 transcribe_segment() 函数。

环境依赖

工具	版本要求	用途	安装方式
ffmpeg	>= 5.0	视频/音频处理核心引擎	brew install ffmpeg
Python	>= 3.10	Whisper 运行环境	系统 / conda
openai-whisper	>= 20231117	OpenAI 本地语音转文字模型	pip install openai-whisper
opencc-python-reimplemented	>= 0.1.2	繁体中文→简体转换	pip install opencc-python-reimplemented
PyTorch	>= 2.0	Whisper 底层依赖（含 MPS 支持）	pip install torch

一键安装依赖

bash

pip install openai-whisper opencc-python-reimplemented torch
brew install ffmpeg   # macOS

Whisper 模型选择指南

模型	大小	MPS速度*	中文质量	推荐场景
tiny	39MB	最快 (~5x)	差	仅用于粗略定位，不推荐生产使用
base	139MB	快 (~1x)	中等良好	日常使用推荐 ✅ 默认选择
small	461M	中等 (~0.5x)	较好	需要高精度转写时
medium	1.5GB	慢 (~0.15x)	好	专业级（慎用，非常慢）

* MPS 速度为相对于 base 模型在 Apple M 系列芯片上的大致倍率

文件输出规范

完成后的标准输出目录结构：

text

project_output/
├── output/                  # ✅ 最终切片视频（交付物）
│   ├── clip1_<主题>.mp4     # 每个 3-8 min，H.264 编码
│   ├── clip2_<主题>.mp4
│   └── clipN_<主题>.mp4
├── frames/                  # 采样关键帧（调试/定位用）
│   ├── frame_00:00:00.jpg
│   ├── frame_00:05:00.jpg
│   └── fine_00_40.jpg       # 精细采样帧
├── transcript/              # 转写文本数据
│   ├── speech.json          # 结构化 JSON（含精确时间戳）
│   ├── speech.txt           # 可读纯文本
│   └── segment.aac          # 提取的音频片段
└── clips_plan.md            # 切片方案文档（人工可审阅）

常见问题与避坑指南

Q1: 全视频太长（3h+），Whisper 处理超时怎么办？

A: 这是新手最容易踩的坑！ 核心优化技巧——先提取音频再转写：

bash

# ❌ 错误：直接喂 3 小时视频给 Whisper（可能需要 30min+ 或直接 OOM）
whisper long_video.mp4 --model base --language zh

# ✅ 正确：先用 ffmpeg 提取 27 分钟音频片段，再转写（只需 2-3min）
ffmpeg -y -i long_video.mp4 -ss 00:40 -to 01:07 -vn -acodec copy segment.aac
whisper segment.aac --model base --language zh

Q2: 切割后视频开头有黑屏/画面滞后？

A: 使用 re-encoding 模式（-c:v libx264）而非 stream copy（-c:v copy）。重编码模式能确保切割点的帧级精确度。

Q3: 如何保证每个切片在完整句子处结束？

A: 利用 Whisper 转写的 sentence-level 时间戳（segments[].end），找到最近的句子结束时间作为切割终点。不要用任意秒数切割。

Q4: Whisper 转出的中文是繁体字？

A: 这是正常现象（Whisper 训练数据包含大量繁体文本）。使用 OpenCC 的 t2s 模式即可自动转换为简体。

Q5: macOS 上运行报 SSL Certificate 错误？

A: 在导入 whisper 之前添加以下代码：

python

import ssl, certifi
ssl._create_default_https_context = lambda: ssl.create_default_context(cafile=certifi.where())
os.environ['SSL_CERT_FILE'] = certifi.where()

Q6: 视频是 HEVC/H.265 编码，切割后不兼容？

A: 使用 -c:v libx264 重编码为 H.264 即可解决兼容性问题。

版本历史

版本	日期	变更说明
1.0.0	2026-05-16	初始版本，基于中关村「教育+科技」创新周实战验证
1.1.0	2026-05-16	增加 ClawHub 元数据规范，优化 description 触发词
1.2.0	2026-05-16	完整用户手册，标准化输出格式，兼容性增强

相关文档

• 详细用户手册: {baseDir}/README.md
• 一键脚本源码: {baseDir}/scripts/video_slicer.py