Analyze footage
動画素材 1 本から 720p プロキシ、ローカル既定の文字起こし(Mac は macOS SpeechAnalyzer / 共通は whisper.cpp・クラウドは承認制)、視認済みキーフレーム、編集イベント、人物関連トラックを作り、analysis.json v0 にまとめるスキル。新しい撮影素材を取り込むとき、素材単体の編集前分析を頼まれたとき、または edit-plan の前処理として素材ごとの分析が必要なときに使う。From its SKILL.md
npx -y skills add AkariLabs/akari-video --skill analyze-footageAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
SKILL.md
4.5 KB, as published. Nobody here has run it
素材 1 本を分析する
Language: Respond in the user's language — 対話・質問・承認確認・レポートはユーザーの使用言語に合わせる(例: 英語で話しかけられたら英語で応答する)。
ハードルール
- 1 回の実行で扱う素材は 1 本に限定し、全時刻を未カット素材の source 秒で記録する。
- 原本を変更しない。成果物は
<source-dir>/analysis/<source-stem>/に隔離し、同名素材との衝突を避ける。 - プロキシは ffmpeg で 720p 枠に収め、文字起こしは 3 層で行う: Mac 既定 = macOS SpeechAnalyzer(26+・swiftc 可)/ 共通フォールバック = whisper.cpp(従来どおり)/ クラウド =
.akari/connections.jsonに doctorokで登録済みの ElevenLabs Scribe・Groq を決定カードでの明示承認後にのみ使う。承認なしに外部 API へ音声を送信しない。キーは credentials.env 経由のみで扱い、値をチャット・成果物・ログに出さない。 - いずれのバックエンドも使えなければ文字を推測せず、
transcript: []に劣化して理由を報告する。 - シーン検出と一定間隔の両方でキーフレーム候補を作り、採用する画像は Read で実際に視認してから
noteを書く。 filler | trouble | chapter | highlight | hook以外の event を作らない。hook は 5 軸すべてを 1〜5 の整数で採点する。- analysis.schema.json にない補助フィールドを追加しない。Schema 検証と意味検証を通した JSON だけを確定版にする。
- 人物マットは全素材で作らない。人物演出を使うと決めた素材でだけ実行する任意工程であり、処理時間が実時間の数倍に増える。既定は
tracks.person_matte: nullである。 - 顔ランドマーク・手ポーズのトラック(
tracks.face_landmarks/tracks.hand_pose)も全素材で作らない。瞳・指先の位置を使う演出(eye-bar / finger-frame 等)を使うと決めた素材でだけ実行する任意工程であり、既定はキー自体を書かない(未生成 = キー無し)。 - OpenMontage は構造上の参考に限り、AGPL の文章・コードを転写しない。
- 既存の
.akari/sidecars/出力先規約(workflow.md 参照)は project-structure-v0 契約 の 「契約サイドカー(既存)」層の一部であり、同契約が定める.akari/work/(エージェント中間物)・.akari/reports/(検証証跡)と並ぶ置き場所の一つである。
実行順と目次
- workflow.md を読み、入力確認、出力ディレクトリ決定、失敗時の扱いを確定する。
- media-and-transcript.md を読み、720p プロキシとローカル文字起こしを作る。
- keyframes-and-review.md を読み、scene + interval 抽出、Read 視認、キーフレーム所見を行う。
- events-and-hooks.md を読み、5 種 event と hook の 5 軸スコアを判定する。
- (任意)人物演出を使うと決めた素材でだけ person-matte.md を読み、人物マットを生成する。既定は実行しない。
- analysis-json.md を読み、tracks を含む JSON を組み立て、検証後に確定する。
- (任意)瞳・指先の位置を使う演出を使うと決めた素材でだけ、確定済みの analysis.json に対して vision-tracks.md を読み、顔ランドマーク・手ポーズのトラックを生成する。既定は実行しない。person-matte と違い analysis.json 自体を直接書き換えるため、必ず手順 6 の確定後に行う。
詳細を先読みせず、現在の工程に対応するファイルだけを読む。