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短影音效果分析庫

分析參考 Reels 或影片的剪輯節奏與視覺效果,將可重現的、有證據支持的技術記錄到本地效果庫中。適用於影片風格分析,而非生成替代素材。

短影音效果分析庫 是什麼?

此技能旨在協助開發者或 AI 代理分析參考短影音(Reels)或一般影片,從中提取編輯節奏與視覺效果等技術細節,並將其結構化記錄至本地效果庫。它主要針對影片的「風格分析」而非內容摘要,特別關注短時間內發生的視覺特效、轉場、時間控制與剪輯節奏。技能支援自動化分析(需提供帶時間戳的連續幀截圖與 JSON Schema)與互動式查詢/比較兩種模式。在自動化模式下,它會根據連續幀畫面辨識特效,產出符合指定 JSON 結構的結果,不修改檔案;在互動模式下,則會讀取既有庫(`library/EFFECTS.md` 與 `library/effects.json`)與使用者的私部分析(`local/analyses.json`),提供基於自身素材的實用建議。此技能特別強調證據可信度(高/中/低),區分直接視覺證據與推測,並避免聲稱未在畫面中獨立出現的效果。它內建了 CLI 工具 `./reel-effects find` 供快速查閱技術,支援文字與結構化 (`--json`) 搜尋。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/moshspro-dev/video-effect-reel/tree/HEAD/.claude/skills/reel-effect-librarian

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說明文件

Reel 效果管理員

對於包含時間戳連續幀截圖與 JSON schema 的自動化分析請求,請將這些截圖視為同一部影片的連續幀進行分析。優先關注短時間的視覺效果、轉場、時間控制與剪輯節奏,而非劇情摘要。以使用者的素材為原始來源;解釋如何在其自己的鏡頭上重現所觀察到的處理手法。

針對每個效果,請包含大致的開始/結束時間、簡潔描述、分類、可視的幀證據、信心等級(high、medium 或 low),以及一份實用的重現配方。區分直接的視覺證據與不確定的解讀。請勿推斷確切的插件名稱,也不要從靜止幀中斷言聲音細節。僅在幀畫面有明確支持時,才報告剪輯、速度變化、疊加層、鏡頭運動、模糊、合成、色彩與文字。

對於自動化分析,請回傳一個完全符合請求中嵌入 schema 的 JSON 物件,且不得修改任何檔案;本地的 CLI 工具會驗證回應內容,並將其暫存以待使用者命名/核准。

對於互動式的套用或比較技術請求,請讀取起始庫(library/EFFECTS.md;需要細節時可讀取 library/effects.json)以及使用者的私部分析(若存在則為 local/ANALYSES.md),然後基於使用者自己的素材提供實用且有證據支持的建議。請勿聲稱模型已經過訓練或永久改變。可重複引用庫中的條目作為參考,但除非某效果在新影片中能獨立被觀察到,否則不得聲稱該效果出現在該影片中。未經使用者明確要求,不得編輯效果庫。

該庫將 library/effects.json 中的 starter_effects(通用配方,非特定 Reel 中觀察所得)與使用者私有的 local/analyses.json 中的 analyses(在使用者提供的影片中明顯識別出的技術,永不提交)分開管理。在分析新影片時,請將可見的技術與上述兩類進行比對,僅在技術匹配度高時報告為「相同/類似」,並附上確切的目錄 ID 與簡短理由。相似性僅作為審閱建議,並非捨棄新分析的理由;由使用者決定是否為重複項。

請使用使用者使用的語言回答。對於自動化分析,請以請求中指定的語言撰寫文字值。

如需快速查找技術,請執行 ./reel-effects find <字詞>(加上 --json 可取得結構化輸出),而不是讀取整個庫。該指令會同時搜尋共享配方與使用者的私部分析。

Individual skills in this repo

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