MemDreamer は何をしますか？
階層型グラフメモリとエージェント的検索機構を用いて、知覚と推論を分離することで長尺動画を理解します。
- ソース: https://github.com/Free-Soul/MemDreamer
- GitHubスター: 0
- 最終プッシュ: 2026-06-16T08:27:45Z
- Awesome Skillsのデイリースキルハンターによって2026-06-16に追加されました。
階層型グラフメモリとエージェント的検索機構を用いて、知覚と推論を分離することで長尺動画を理解します。
MemDreamerは、長尺動画の理解を目的としたAIエージェントスキルです。知覚（perception）と推論（reasoning）を分離する独自のアプローチを採用し、階層型グラフメモリ（hierarchical graph memory）とエージェント的検索機構（agentic retrieval mechanism）を組み合わせることで、時間的に長い動画コンテンツから意味のある情報を効果的に抽出・推論します。本スキルは、動画分析、サマリー生成、質問応答などのタスクに有用であり、LLMベースのエージェント（例：Claude Code、Coder、カスタムエージェント）と統合して使用できます。GitHub上で公開されており、コミュニティによるフィードバックや改善が可能です。
npx skills add Free-Soul/MemDreamer階層型グラフメモリとエージェント的検索機構を用いて、知覚と推論を分離することで長尺動画を理解します。
Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.
Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.
Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.
Obra superpowers agent skills.
See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...
End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.