
Videocut Install
- 166 installs
- 263 repo stars
- Updated July 22, 2026
- zrt-ai-lab/opencode-skills
Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.
About
videocut-install is a Claude Code skill for ai & agent building. It helps solo builders move faster with AI-assisted coding.
- videocut-install
- AI & Agent Building
- AI-coding skill
Videocut Install by the numbers
- 166 all-time installs (skills.sh)
- Ranked #3,133 of 16,556 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Aug 3, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills --skill videocut-installAdd your badge
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| Installs | 166 |
|---|---|
| repo stars | ★ 263 |
| Last updated | July 22, 2026 |
| Repository | zrt-ai-lab/opencode-skills ↗ |
What it does
Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.
Files
<!-- input: 无 output: 环境就绪 pos: 前置 skill,首次使用前运行
架构守护者:一旦我被修改,请同步更新: 1. ../README.md 的 Skill 清单 2. /CLAUDE.md 路由表 -->
安装
首次使用前的环境准备
快速使用
用户: 安装环境
用户: 初始化
用户: 下载模型依赖清单
| 依赖 | 用途 | 安装命令 |
|---|---|---|
| funasr | 口误识别 | pip install funasr |
| modelscope | 模型下载 | pip install modelscope |
| openai-whisper | 字幕生成 | pip install openai-whisper |
| ffmpeg | 视频剪辑 | brew install ffmpeg |
模型清单
FunASR 模型(口误识别用)
首次运行自动下载到 ~/.cache/modelscope/:
| 模型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| paraformer-zh | 953MB | 语音识别(带时间戳) |
| punc_ct | 1.1GB | 标点预测 |
| fsmn-vad | 4MB | 语音活动检测 |
| 小计 | ~2GB |
Whisper 模型(字幕生成用)
首次运行自动下载到 ~/.cache/whisper/:
| 模型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| large-v3 | 2.9GB | 字幕转录(质量最好) |
总计
约 5GB 模型文件
安装流程
1. 安装 Python 依赖
↓
2. 安装 FFmpeg
↓
3. 下载 FunASR 模型(口误识别)
↓
4. 下载 Whisper 模型(字幕生成)
↓
5. 验证环境执行步骤
1. 安装 Python 依赖
pip install funasr modelscope openai-whisper2. 安装 FFmpeg
# macOS
brew install ffmpeg
# Ubuntu
sudo apt install ffmpeg
# 验证
ffmpeg -version3. 下载 FunASR 模型(约2GB)
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh",
vad_model="fsmn-vad",
punc_model="ct-punc",
)
print("FunASR 模型下载完成")4. 下载 Whisper 模型(约3GB)
import whisper
model = whisper.load_model("large-v3")
print("Whisper 模型下载完成")5. 验证环境
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh",
vad_model="fsmn-vad",
punc_model="ct-punc",
disable_update=True
)
# 测试转录(用任意音频/视频)
result = model.generate(input="test.mp4")
print("文本:", result[0]['text'][:50])
print("时间戳数量:", len(result[0]['timestamp']))
print("✅ 环境就绪")常见问题
Q1: 模型下载慢
解决:使用国内镜像或手动下载
Q2: ffmpeg 命令找不到
解决:确认已安装并添加到 PATH
which ffmpeg # 应该输出路径Q3: funasr 导入报错
解决:检查 Python 版本(需要 3.8+)
python3 --version<!-- 架构守护者:一旦此文件夹内容变化,请更新此文件 -->
videocut:安装
环境准备 skill
文件清单
| 文件 | 用途 |
|---|---|
SKILL.md | skill 定义(安装流程) |
README.md | 本文件 |
依赖
- Python 3.8+
- pip
- brew (macOS) / apt (Linux)
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