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mason0510/비디오-프레임-분석-스킬

로컬 비디오 파일을 ffprobe로 분석하고, 타임스탬프가 포함된 프레임을 추출하며, 접촉 시트(contact sheet), OCR, 요약 파일을 생성하는 설치 가능한 Codex 스킬입니다.

비디오-프레임-분석-스킬란 무엇인가요?

이 스킬은 로컬 비디오 파일을 입력받아 ffprobe로 메타데이터를 추출하고, 지정된 간격으로 프레임을 캡처한 후 접촉 시트(contact sheet)를 생성합니다. 이후 Tesseract OCR을 통해 텍스트를 인식하고, 최종적으로 summary.txt와 ocr.json 파일을 생성하여 비디오 내용을 분석합니다. Codex, Claude Code, OpenCode 등 AI 에이전트 환경에서 설치하여 사용할 수 있으며, 데모 비디오, 화면 녹화, 경쟁사 페이지 워크스루 등 로컬 비디오 분석 작업에 최적화되어 있습니다. 이 스킬을 사용하면 매번 복잡한 ffmpeg/tesseract 명령어를 직접 조합할 필요 없이, 간단한 스크립트 실행만으로 일관된 분석 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓OpenCode
npx skills add mason0510/video-frame-analysis-skills

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문서

비디오 프레임 분석(video-frame-analysis)

개요

"로컬 비디오 → ffprobe → 타임스탬프가 있는 프레임 추출 → 접촉 시트(contact sheet) → OCR → summary.txt / ocr.json 파일 생성" 과정을 재사용 가능한 경량 스킬로 고정했습니다.

Codex, Claude Code, OpenCode와 같은 에이전트가 로컬 데모 비디오, 화면 녹화, 경쟁사 페이지 워크스루를 처리하는 데 적합합니다.

사용 시기

다음 상황에 적합합니다:

  • 사용자가 로컬 비디오를 제공하고, 제품이 어느 단계까지 개발되었는지 판단해야 할 때
  • 비디오를 검토 가능한 프레임 이미지, OCR 텍스트, 요약 파일로 분할해야 할 때
  • 먼저 가벼운 증거 추출을 수행한 후, 수동 판단이나 추가 분석이 필요할 때
  • 매번 ffmpeg / tesseract 명령어를 수동으로 조합하는 것을 피하고 싶을 때

다음 상황에는 적합하지 않습니다:

  • 네트워크 비디오 다운로드
  • 배치 비디오 큐 처리
  • 실시간 스트림 분석
  • GUI 또는 웹 플랫폼
  • 대규모 비디오 이해 모델

빠른 시작

bash scripts/video-frame-analysis.sh /path/to/demo.mp4 ./out/demo-analysis

기본 출력:

  • ffprobe.txt
  • frame_*.jpg
  • contact.png
  • ocr.txt
  • ocr.json
  • summary.txt

설치

Codex / Claude Code / OpenCode에 직접 설치하는 것을 권장합니다:

npx skills add https://github.com/mason0510/video-frame-analysis-skills -g --all

설치 후 에이전트 세션을 재시작한 다음, 필요에 따라 이 스킬을 트리거하세요.

입력 / 출력

입력

  • 로컬 비디오 경로
  • 출력 디렉터리 경로

출력

  • 비디오 메타 정보
  • 타임스탬프가 있는 프레임 이미지
  • 접촉 시트(contact sheet)
  • OCR 텍스트
  • OCR JSON
  • 요약 텍스트

설정

FRAME_INTERVAL_SECONDS=5 FRAME_WIDTH=420 OCR_LANG=eng \
  bash scripts/video-frame-analysis.sh ./demo.mp4 ./out/demo
변수설명기본값
FRAME_INTERVAL_SECONDS프레임 추출 시간 간격(초)8
FRAME_WIDTH단일 프레임 너비360
OCR_LANGOCR 언어 후보chi_sim+eng

프로젝트 파일

  • scripts/video-frame-analysis.sh: 메인 스크립트
  • tests/test_video_frame_analysis.sh: 최소 폐쇄 루프 테스트
  • references/output-format.md: 출력 디렉터리 설명
  • agents/openai.yaml: OpenAI/Codex 측 표시 정보

흔한 실수

  • 이 스킬을 대규모 비디오 이해 모델로 오해하는 경우
  • 프레임 추출 간격이 너무 짧아 OCR 노이즈가 급증하는 경우
  • 접촉 시트(contact sheet)를 무시하고 OCR 텍스트만 확인하는 경우
  • 로컬 시스템에 ffmpeg / tesseract가 설치되어 있는지 확인하지 않는 경우

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