analyzing-videos

yikart/AiToEarn · Agent Skill

Анализирует видеоконтент, извлекая ключевые моменты, создавая резюме и генерируя ключевые слова для лучшего понимания.

Обзор

Автор	yikartОрганизация
Репозиторий	yikart/AiToEarn ↗
Папка скилла	`analyzing-videos`
Звёзды	25 856
Файлы	1
Лицензия	MIT
Обновлён	16 марта 2026 г.
Ссылки	Исходник скилла ↗ · Репозиторий ↗

Проверка Mozgi

Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.

Безопасность

низкий риск · явных рисков не найдено — полный отчёт покажет детали

Совместимость

только инструкции — подходит большинству агентов

Похожие скиллы

найдено 72 похожих скилла

Ещё в подписке

Установка

Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.

Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.

Установи мне скилл «analyzing-videos» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/analyzing-videos/).

1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/analyzing-videos/download
Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/yikart/AiToEarn/tree/main/project/aitoearn-backend/apps/aitoearn-ai/src/core/agent/skills/analyzing-videos
2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне.
3. Положи папку «analyzing-videos» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.).
4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/analyzing-videos/SKILL.md.
5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче.

Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.

git clone --depth 1 --branch main https://github.com/yikart/AiToEarn.git /tmp/AiToEarn
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/AiToEarn/project/aitoearn-backend/apps/aitoearn-ai/src/core/agent/skills/analyzing-videos .claude/skills/analyzing-videos

Перезапустите Claude Code — скилл появится в списке, вызвать вручную: /analyzing-videos. Для всех проектов сразу — папка ~/.claude/skills.

git clone --depth 1 --branch main https://github.com/yikart/AiToEarn.git /tmp/AiToEarn
mkdir -p .agents/skills
cp -r /tmp/AiToEarn/project/aitoearn-backend/apps/aitoearn-ai/src/core/agent/skills/analyzing-videos .agents/skills/analyzing-videos

Codex ищет скиллы в .agents/skills от текущей папки до корня репозитория; вызвать вручную — /skills или $analyzing-videos. Для всех проектов — ~/.agents/skills.

git clone --depth 1 --branch main https://github.com/yikart/AiToEarn.git /tmp/AiToEarn
mkdir -p .cursor/skills
cp -r /tmp/AiToEarn/project/aitoearn-backend/apps/aitoearn-ai/src/core/agent/skills/analyzing-videos .cursor/skills/analyzing-videos

Cursor подхватит скилл при запуске; вызвать вручную — «/» в чате агента. Cursor также читает .claude/skills и .agents/skills. Для всех проектов — ~/.cursor/skills.

git clone --depth 1 --branch main https://github.com/yikart/AiToEarn.git /tmp/AiToEarn
mkdir -p .gemini/skills
cp -r /tmp/AiToEarn/project/aitoearn-backend/apps/aitoearn-ai/src/core/agent/skills/analyzing-videos .gemini/skills/analyzing-videos

Gemini CLI сам предложит включить скилл, когда задача подходит, — вы подтверждаете. Для всех проектов — ~/.gemini/skills.

Файлы скилла

1 файл Скачать ZIP

Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.

Содержимое SKILL.md

Оригинальный текст автора · только чтение

Video Analysis

Analyzes video content for understanding and extracts highlight clips using AI multimodal analysis.

When to Use

Use this skill when:

Analyzing video content for summary
Extracting highlight/exciting moments
Generating video keywords and tags
Creating trailers from longer videos
Understanding plot and storyline
Finding viral-worthy moments

Analysis Capabilities

Visual Analysis: Scene detection, object recognition, action identification
Audio Analysis: Speech recognition, music detection, sound effects
Language Understanding: Dialogue analysis, sentiment detection
Multimodal Fusion: Combines all modalities for comprehensive understanding

Workflow

Step 1: Get Source Video

Obtain the video URL to analyze.

Step 2: Submit Analysis Task

Call submitAideoTask with appropriate prompt:

For understanding: "Analyze and summarize this video"
For highlights: "Extract the most exciting moments"

Step 3: Poll for Results

1. First check: Wait 210 seconds after submission

2. Subsequent checks: Wait 30 seconds between polls

3. Call getAideoTaskStatus to check progress

Step 4: Timeout Handling

Maximum wait time: 20 minutes

If task exceeds 20 minutes, report as timeout failure.

Step 5: Return Results

Results vary by task type:

Understanding: Summary, keywords, plot analysis (JSON)
Highlights: Array of highlight clip URLs

Examples

Example 1: Extract Highlights

User request: "Create a 30-second highlight reel from this video"

submitAideoTask:
  prompt: "Extract the most exciting moments from this video to create a 30-second highlight compilation"
  multiInputs: ["source_video.mp4"]

Example 2: Video Understanding

User request: "Analyze this video and give me a summary"

submitAideoTask:
  prompt: "Analyze this video content and generate: summary, keywords, and plot analysis"
  multiInputs: ["video.mp4"]

Example 3: Create Trailer

User request: "Make a trailer from this long video"

submitAideoTask:
  prompt: "Extract the most engaging and exciting moments to create a compelling trailer"
  multiInputs: ["long_video.mp4"]

Example 4: Find Viral Moments

User request: "Find the best clips for social media"

submitAideoTask:
  prompt: "Identify and extract the most viral-worthy moments from this video for social media"
  multiInputs: ["content_video.mp4"]

Output Types

Highlight Extraction

Returns array of clip URLs
Each clip contains exciting/engaging moment
Clips can be used directly or further edited

Video Understanding

Summary: Brief description of video content
Keywords: Relevant tags and topics
Plot Analysis: Story structure and key events

Important Notes

Maximum video length: 2 hours
Maximum wait time: 20 minutes
Highlight extraction returns multiple clip URLs
Understanding returns JSON with summary, keywords, plot
Processing time: ~10 minutes per 1-minute video

Вопросы и ответы

Что делает скилл analyzing-videos?

Как установить analyzing-videos?

Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.

С какими нейросетями работает analyzing-videos?

Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому analyzing-videos подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.

Скилл analyzing-videos бесплатный?

Скилл опубликован автором yikart в открытом доступе под лицензией MIT. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.

Безопасно ли устанавливать скиллы?

Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.

Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?

MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.