ffmpeg 統合を使用して、ビデオファイルから特定のフレームやサムネイルを抽出するための高性能ユーティリティです。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install video-clip-extractor
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って video-clip-extractor をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
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ビデオフレーム (ffmpeg) とは？
Video Frames スキルは、ビデオコンテンツと静止画分析の間のギャップを埋める必要がある Openclaw Skills ユーザー向けに設計されたテクニカルユーティリティです。業界標準の ffmpeg エンジンを活用することで、AI エージェントや開発者がビデオタイムラインの任意のポイントから高品質の静止画をプログラムでキャプチャできるようにします。
ビジュアル検査パイプラインを構築している場合でも、単に UI プレビュー用のクイックサムネイルを生成する必要がある場合でも、このスキルはメディア操作のための合理化されたインターフェースを提供します。精度と速度に重点を置いており、大きなビデオファイルであっても、手動のオーバーヘッドなしで特定のタイムスタンプでサンプリングできることを保証します。
ビデオフレーム (ffmpeg) のユースケース
- デザイン検査やドキュメント作成のための UI フレームのキャプチャ。
- メディアギャラリーやビデオライブラリ用のプレビューサムネイルの生成。
- AI モデルで視覚的コンテンツを分析するために、特定のタイムスタンプでフレームをサンプリング。
- チームのコミュニケーションやバグ報告のためのクイックシェア JPEG スナップショットの作成。
ビデオフレーム (ffmpeg) の仕組み
- スキルは、ターゲットビデオへのファイルパスと、タイムスタンプや出力形式などのオプションパラメータを受け取ります。
- リクエストを処理するために、ローカルの ffmpeg バイナリとインターフェースする shell スクリプトを呼び出します。
- ffmpeg は指定された時間（提供されている場合）にシークするか、デフォルトでストリームの最初のフレームに移動します。
- 単一のフレームがデコードされ、指定された画像形式（JPG または PNG）にエンコードされます。
- 結果のファイルは、エージェントまたはユーザーがさらに使用するために指定された出力パスに保存されます。
ビデオフレーム (ffmpeg) のセットアップ
Openclaw Skills へのこの貢献を使用するには、システムに ffmpeg がインストールされている必要があります。macOS では、次のコマンドを使用できます。
brew install ffmpeg
バイナリが利用可能になったら、ベースディレクトリから抽出スクリプトを実行できます。
.\/scripts\/frame.sh \/path\/to\/video.mp4 --time 00:00:10 --out \/tmp\/output.jpg
ビデオフレーム (ffmpeg) のデータスキーマとタクソノミー
このスキルは、次の仕様による直接ファイルシステム操作を通じてデータを管理します。
| 入力 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
video_path |
ファイルパス | ソースビデオファイル (mp4, mkv など) |
--time |
文字列 | HH:MM:SS 形式のタイムスタンプ |
--out |
ファイルパス | 生成された画像のターゲットパス |
サポートされている出力形式には、ファイルサイズが最適化された .jpg と、ロスレス品質の .png が含まれます。
ビデオフレーム (ffmpeg) の高度な機能
- ビデオスストリーム内の特定のイベントをキャプチャするための
--timeフラグを使用した精密シーク。 - マルチフォーマット対応により、ユーザーは速度重視の JPEG と高忠実度な UI キャプチャ用の PNG を切り替えることができます。
- 統合準備が整った CLI アーキテクチャにより、より大きな Openclaw Skills 自動化ワークフローに簡単に組み込むことができます。
- Openclaw メタデータ仕様による軽量な依存関係管理。
SKILL.md
ローディング
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