这是什么
reelbench-skills 是一个面向 AI 视频创作的开源技能（skill）集合，由作者 eternityspring 维护，仓库托管在 GitHub（当前 Stars 数为 627，Forks 为 82，Issues 仅 1 个，采用 Apache-2.0 许可证）。它专为 Claude Code 和 Codex 设计，提供两个核心技能：video-shots（拉片分析）和 video-sync（合成带分镜信息的视频）。
适合谁
适合以下人群：
- AI 视频创作者、剪辑师，希望从已有成片中提取镜头语言与节奏。
- 内容创作者，想要快速了解优秀视频的镜头构成与剪辑规律。
- 对视频分析技术感兴趣，愿意使用命令行工具的进阶用户。
能做什么
video-shots：拉片分析
把一条成片拆解成逐镜头的分析表，包含时长、景别、类别、运镜、画面、节奏等信息。切点与时长由 ffmpeg 精确测量，模型只判断语义属性，并执行 15 道质量门逐条对账。最终生成单文件交互式 HTML 报告，内嵌播放器，支持镜头跳转、节奏带、镜头表筛选排序、统计分布等，零依赖离线可开。
video-sync：合成带分镜信息的视频
将原始视频和分镜信息合成为一个画面，一边是视频，一边是分镜信息表，随着镜头切换，信息表自动滚动并高亮当前镜头。支持横版上下叠、竖版左右布局，通过修改 CSS 即可调整样式。
使用前准备
需要安装以下依赖：
- Node.js（版本 >=18）
- ffmpeg / ffprobe（macOS 可用
brew install node ffmpeg）
此外，需要安装 Claude Code 或 Codex 环境。本项目零 npm 依赖、零 API key，直接使用模型的当前会话额度。
安装方法
克隆仓库并运行安装脚本：
git clone https://github.com/eternityspring/reelbench-skills.git
cd reelbench-skills
./scripts/install.sh脚本会将 skill 软链到 ~/.claude/skills/ 和/或 ~/.codex/skills/，git pull 后立即生效。也可以指定安装参数：
./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 # 取消软链如果不想软链，可以直接拷贝：cp -r skills/video-shots ~/.claude/skills/，skill 自包含，拷走即可用。
使用示例
仓库的 demo-report/ 目录提供了真实运行示例：用 demo-video.mp4（202.9 秒的 AI 短片《啥是AI》）生成了完整拉片报告，包含 53 个镜头，平均镜长 3.83 秒，每分钟有 15.7 个切点，15 道质量门全部通过。报告为单文件 HTML（shots-report.html），双击即可打开查看。
另外，demo-report-en/ 展示了英文片段（287.4 秒）的处理结果，共 46 个镜头，平均镜长 6.25 秒，最长一镜头达 46.92 秒，场景检测表现优秀。
video-sync 的示例视频位于 demo-sync/demo-en-sync.mp4，可以预览合成效果。
风险与注意事项
- 本项目依赖 ffmpeg 和 Node.js，需确保本地环境正确安装。
- 拉片分析依赖模型判断，若输入视频内容复杂或质量参差，分析结果可能存在误差。
- 软件采用 Apache-2.0 许可证，使用或二次开发时请遵守协议。
- 当前仓库 Issues 少，但 Star 数增长较快，说明受社区关注，但请以实际反馈为准。