reelbench-skills：拉片 · 同步 · 去元数据

镜 · DEMO 短片《啥是AI》

道质量门 · 全绿

道字节级门 · 去元数据

依赖 / API KEY

SKILLS · 三条轨道

它到底给你三个什么工具

每个 skill 都自包含，拷走就能用。核心方法论一句话：机器该量的交给机器，模型只判断该判断的那几件事。

TRACK 01

video-shots拉片

15质量门

把一条成片拆成逐镜头分析表——时长、景别、类别、运镜、画面、节奏。切点与时长由 ffmpeg 客观量，模型只做判断类的事，最后过 15 道质量门逐条对账。

产出：单文件交互报告 —— 内嵌播放器（播放同步高亮、点镜头跳转）、镜头节奏带、可搜索筛选排序的镜头表、首尾关键帧并排、统计分布。
实测：202.9s / 53 镜 / 3.83s 均长 / 15.7 切每分；另一段 287.4s 46 镜，最长一镜 46.92s —— 真·不切的长镜头，场景检测一刀没落。

TRACK 02

video-sync合成带分镜信息的视频

CSS改一份换布局

画面一边、分镜信息一边，镜头切了信息跟着切，镜头表自动滚动高亮。横版上下叠、竖版左右并。

产出：带同步分镜的成片（如 287.4s + 46 镜，1280×1296，--scale 2）。
用途：审片 / 内部评审 / 剪辑教学 / 向客户交付"可解释"的成片。

TRACK 03

video-scrub清元数据

12字节级门

把片子重建成只有画面和声音的干净文件，GPS、设备、账号 ID、遥测轨一概不搬。难的是 ffprobe 看不见的三层：SEI、AAC 的 DSE、compressorname。默认画面逐字节照搬，12 道门字节级验收。

最值一读：用网上"标准做法"清完，ffprobe 一片干净，而码流里 x264 写在 SEI 的参数串还有 4 处、AAC 的 DSE 里还有 8 处 —— 任何 ffprobe 命令都看不见它们。

USE CASES · 谁在什么情况下用

具体能用在哪

这三件事听着专业，其实对应的是内容团队每天都要碰、又最没人愿意手搓的活。

video-shots · 拉片最刚需

拆爆款：刷到一条播得好的短视频 / 广告，想知道它几秒一个切点、节奏怎么排。人肉数镜头又慢又不准，它客观量时长和切点，输出一张可排序的镜头表。
反推 AI 视频的 prompt：拿一条生成得很好的 AI 短片，逐镜拆出"景别 + 运镜 + 画面描述"，本质就是把成片倒推回分镜脚本，直接喂给下一轮生成。
竞品 / 风格分析：一次拉一批同赛道的片子，横向比节奏、比平均镜长、比切点密度，找规律。
影视教学 / 剪辑复盘：那个 46.92 秒一镜到底的案例，正好用来讲"什么时候该切、什么时候不该切"。
验收 AI 生成结果：生成完的片子跟分镜对不上？拉一遍就知道哪几镜跑偏。

video-sync · 分镜同步评审 / 教学

审片 / 内部评审：成片与分镜表同步播，镜头切了信息跟着切，不用来回拖进度条对时间轴 —— 导演、剪辑、甲方开会最省事。
教学素材：做剪辑课，一边放片一边高亮当前镜头的参数，学员跟得上。
交付"可解释"成片：不只交一条视频，交视频 + 逐镜说明，客户能点着镜头看。
竖屏场景：横版竖版都支持，改一份 CSS 换布局，抖音 / 视频号那种竖屏直接能用。

video-scrub · 去元数据隐私 / 脱敏

自媒体上传前清洗：很多人不知道手机拍的视频里带 GPS 坐标、设备型号、账号 ID，发出去等于报地址。
对外 / 客户交付：往对方手里交素材前的脱敏。
送审 / 法务取证：要能证明"我只去了元数据、画面一个字节没动"—— 12 道字节级验收就是干这个的。
AI 训练数据清洗：喂给模型的素材不该夹带隐私。
它的真价值：随手一个 -map_metadata -1 看着干净，码流里却还藏着十几处 —— 这才是本质差别。

PIPELINE · 串起来用

最典型的一条流水线

三个 skill 单独用都行，但连起来才是完整闭环。

拉片

拿到成片，先拆出逐镜头分析表与关键帧。

→

同步合成

把成片和分镜信息合到一起，做审片版 / 教学版。

→

去元数据

发布前清洗，画面逐字节照搬，隐私一律不带走。

VERDICT · 一句话

它解决的不是"生成视频"，而是视频做完之后那一段最琐碎、最容易出错、又最没人愿意干的活——而且把质量验收做成了硬门槛（15 门 / 12 门），不是"看着差不多就行"。

零 npm 依赖、零 API key，用当前会话额度跑，思路是把"机器该量的交给机器、模型只判断该判断的"这套方法论落成可复用的 skill。跟咱们本地的 video-shotcraft / make-video 有点像，但拉片和字节级去元数据这两块是现成没有的。

AI 视频生成短视频内容团队影视 / 剪辑教学素材对外发布 / 隐私脱敏

INSTALL · 上手

装起来只要两条命令

# 克隆 + 安装（软链到 ~/.claude/skills 和/或 ~/.codex/skills）
git clone https://github.com/eternityspring/reelbench-skills.git
cd reelbench-skills && ./scripts/install.sh

# 可选
./scripts/install.sh --claude     # 只装到 Claude Code
./scripts/install.sh --codex      # 只装到 codex
./scripts/install.sh video-shots  # 只装某一个 skill
./scripts/install.sh --uninstall  # 取消软链

node ≥ 18ffmpeg / ffprobe零 npm 依赖零 API key skill 自包含，直接 cp -r 也能用git pull 即时生效

↗ github.com/eternityspring/reelbench-skills