byted-mediakit-video

video MediaKit Skill

使用规则

1. 先读取 ../byted-mediakit-shared/SKILL.md，执行统一前置检查；该 Skill 缺失时停止并提示安装。
2. 只从下表选择 video 域工具；相似能力按各工具“能力描述”和参数边界区分。
3. 执行前按需读取对应 reference；参数与结果说明来自同一份已审核文案，完整机器合同以当前 CLI --schema 为准。
4. 缺少必填参数、鉴权环境变量或真实输入资源时，向用户索取；通用可选字段只能透传用户明确提供的值，其他可选字段可由明确意图准确确定，但不得伪造。
5. 执行时设置 MEDIAKIT_SURFACE=skill，指定调用来源是 Skill。
6. 执行时把 MEDIAKIT_RUNTIME 设置为当前 Agent 宿主，避免 CLI 无法可靠识别父级 Agent。

澄清与跨域路由

若只说有视频而未说明业务目标，应先澄清。明确要把字幕或图片叠加压制到成片、或做裁剪、拼接、混音、合流、调速、转场、画面旋转翻转、视频滤镜或多视频拼画面的成片编辑诉求应路由到 editing；单张图片处理应路由到 image；音频转码、人声分离或语音端点检测应路由到 audio。

工具列表

工具	说明	支持模式	命令	参考
add-video-invisible-watermark	用于视频暗水印添加。在不影响视频画面视觉质量与完整性的前提下，将一串数字信息隐藏式地嵌入视频文件中。适用于视频版权保护、内容泄露溯源、文件真实性校验等场景。	Cloud	mediakit-cli video add-video-invisible-watermark	reference/add-video-invisible-watermark.md
analyze-video-highlights	支持短剧 Miniseries 和小游戏 Game 两种分析模型，用于高光片段提取，并输出精准时间戳、高光打分、OCR 文本和画面描述，供二次开发或内容分析。	Cloud	mediakit-cli video analyze-video-highlights	reference/analyze-video-highlights.md
analyze-video-storyline	用于剧情故事线分析，基于大模型视频理解分析单个或多个长视频并生成结构化剧情数据。分析结果包含两部分：按时间顺序排列的剧情片段，以及基于视频片段整理和归纳出的高光故事线。	Cloud	mediakit-cli video analyze-video-storyline	reference/analyze-video-storyline.md
asr-subtitles	从视频或音频的语音中识别并提取带时间戳的字幕文本；适用于提取视频字幕、语音转字幕、听写对白等诉求。识别对象是音轨中的语音内容，不是画面上已烧录的硬字幕。	Cloud	mediakit-cli video asr-subtitles	reference/asr-subtitles.md
assess-video-quality	用于视频画质检测。	Cloud	mediakit-cli video assess-video-quality	reference/assess-video-quality.md
drama-recap	基于已完成的剧本还原任务，可使用自定义解说词或由 AI 自动生成解说词，生成带 AI 配音与解说字幕的营销或解说视频；可配置音色、字幕样式与原文字幕擦除。	Cloud	mediakit-cli video drama-recap	reference/drama-recap.md
drama-recap-vertical	基于输入短剧剧集的角色与剧情故事线理解，自动提取高光片段并生成全新解说视频；支持文字解说（原片高光混剪 + 屏幕文字）与旁白解说（原片高光混剪 + AI 语音 + BGM），并可套用短剧三要素视觉模板。	Cloud	mediakit-cli video drama-recap-vertical	reference/drama-recap-vertical.md
drama-script	基于大模型视频理解能力，将短剧视频转化为结构化剧本文本，识别并提取场景、人物、对话和情节等核心元素。	Cloud	mediakit-cli video drama-script	reference/drama-script.md
enhance-video	用于视频画质增强。利用 AI 算法对输入视频进行分析，并智能执行包括但不限于视频去噪、色彩增强、清晰度提升、瑕疵修复和超分辨率的一系列优化操作。提供 standard 和 professional 两种版本：standard 兼顾处理速度与视频画质，内置高频使用的 10 余种增强算法，适用于视频分发场景的画质增强；professional 提供极致画质增强，内置 30 余种深度 AI 增强算法，适用于影视级视频制作。不同版本会影响增强算法的强度、适用场景与计费。	Cloud	mediakit-cli video enhance-video	reference/enhance-video.md
enhance-video-fast	集成轻量级超分与智能画质增强，采用速度优先策略，高效兼顾处理效率与画面效果，尤其适用于处理时延敏感的业务场景。	Cloud	mediakit-cli video enhance-video-fast	reference/enhance-video-fast.md
enhance-video-generative	基于 Diffusion 扩散大模型技术提供生成式视频增强与修复，通过深度语义理解，智能补全和生成符合视频内容的真实细节，可修复视频在压缩或老化过程中损失的像素，最终产出自然、高保真的视频画面。	Cloud	mediakit-cli video enhance-video-generative	reference/enhance-video-generative.md
erase-video-subtitle	智能检测并擦除视频画面中已有的硬字幕，保留原始背景。<br>支持格式：主流视频格式如mp4、flv、ts、avi、mov、wmv、mkv。	Cloud	mediakit-cli video erase-video-subtitle	reference/erase-video-subtitle.md
erase-video-subtitle-pro	用于字幕擦除（精细化版），对视频字幕进行高质量无痕擦除，并最大程度还原视频画面。	Cloud	mediakit-cli video erase-video-subtitle-pro	reference/erase-video-subtitle-pro.md
extract-frames	从视频中抽取截图，截图结果支持用于视频封面、预览图、雪碧图或其他视频理解任务的输入。	Cloud	mediakit-cli video extract-frames	reference/extract-frames.md
extract-video-invisible-watermark	从已嵌入暗水印的视频中解析并还原隐藏的数字信息；如果同一视频被多次嵌入暗水印，也能够提取出所有水印信息。	Cloud	mediakit-cli video extract-video-invisible-watermark	reference/extract-video-invisible-watermark.md
face-blur-video	视频人脸打码可自动精准识别视频画面中的人脸区域，并对所有人脸进行模糊或马赛克处理，适用于需要保护人物五官隐私的场景。	Cloud	mediakit-cli video face-blur-video	reference/face-blur-video.md
face-swap-video	将用户提供的目标人脸融合替换到视频中的人物上，输出高质量换脸视频，主要适用于生成式视频脱敏需要换脸的场景。	Cloud	mediakit-cli video face-swap-video	reference/face-swap-video.md
generate-highlights-microdrama	可用于短剧高光智剪，基于输入剧集的角色和剧情故事线理解提取高光片段，并按时长、产出个数、顺剪或跳剪等要求生成高光混剪、单集预告等视频。	Cloud	mediakit-cli video generate-highlights-microdrama	reference/generate-highlights-microdrama.md
generate-highlights-minigame	支持识别小游戏录屏视频中的核心玩法与高光事件，例如连击、通关、极限操作，并快速生成用于买量推广的视频素材。可选提供游戏名称、玩法描述和高光定义，辅助更精准地识别精彩内容。	Cloud	mediakit-cli video generate-highlights-minigame	reference/generate-highlights-minigame.md
generate-highlights-movie	支持面向电影、电视剧等长视频内容，按剧情故事线识别高光并拆分成多段指定时长的高光片段，用于影视合集分发的短视频素材；算法会识别并去除景色铺垫、缓慢运镜、片头片尾曲等低密度信息；每段拆条带有高光前置开场与结尾钩子设计。	Cloud	mediakit-cli video generate-highlights-movie	reference/generate-highlights-movie.md
martencode-video	极智超清在转码时智能分析视频的场景、动作、内容和纹理，选择最优编码参数，以相对较低码率输出主观画质更优的视频，降低带宽成本并改善用户视觉体验。	Cloud	mediakit-cli video martencode-video	reference/martencode-video.md
matte-greenscreen-video	可对绿幕或纯色背景的视频进行抠图，自动识别并保留主体，最终生成背景透明或纯色背景的视频。	Cloud / Local	mediakit-cli video matte-greenscreen-video	reference/matte-greenscreen-video.md
matte-portrait-video	自动识别视频中的人物主体，移除原始背景，并生成背景透明或纯色背景的视频文件，适用于背景替换等后期处理场景。	Cloud	mediakit-cli video matte-portrait-video	reference/matte-portrait-video.md
probe-video-metadata	探测输入的视频 URL，输出标准化的媒资元信息。	Cloud / Local	mediakit-cli video probe-video-metadata	reference/probe-video-metadata.md
remux-video	视频转封装用于调整视频容器格式，仅修改容器格式，不会重新编解码音视频码流，适用于点播分发适配、流媒体切片打包与多端兼容等场景。	Cloud	mediakit-cli video remux-video	reference/remux-video.md
segment-scenes	依据视频的转场和画面内容变化自动切分多个场景片段，输出每个场景片段的时间轴信息与对应的独立视频文件。	Cloud	mediakit-cli video segment-scenes	reference/segment-scenes.md
semantic-segment	综合分析视频的画面、语音和叙事结构，通过镜头切换、语音停顿检测等策略，在保证语义完整、避免将单句从中间切断的前提下，将长视频智能地切分为多个独立的素材片段。	Cloud	mediakit-cli video semantic-segment	reference/semantic-segment.md
transcode-video	视频转码将视频码流转换为另一视频码流，可涉及编码格式、分辨率、码率、I 帧间隔和封装格式转换，用于适应不同业务场景、播放终端和网络环境。	Cloud	mediakit-cli video transcode-video	reference/transcode-video.md
video-ocr	用于视频字幕识别（OCR），识别输入视频画面中的字幕信息，输出带时间戳的结构化文本数据。	Cloud	mediakit-cli video video-ocr	reference/video-ocr.md
video-understand-router	基于视觉大模型，对输入的视频 URL 列表进行通用视频内容分析，输出视频级别的结构化理解结果，适用于内容审核、视频检索、标签生成等场景。	Cloud	mediakit-cli video video-understand-router	reference/video-understand-router.md