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npx skills add zrt-ai-lab/opencode-skills --skill "videocut-install"
Install specific skill from multi-skill repository
# Description
环境准备。安装依赖、下载模型、验证环境。触发词:安装、环境准备、初始化
# SKILL.md
name: videocut-install
description: 环境准备。安装依赖、下载模型、验证环境。触发词:安装、环境准备、初始化
metadata:
version: "1.0.0"
alias: "videocut:安装"
安装
首次使用前的环境准备
快速使用
用户: 安装环境
用户: 初始化
用户: 下载模型
依赖清单
| 依赖 | 用途 | 安装命令 |
|---|---|---|
| funasr | 口误识别 | pip install funasr |
| modelscope | 模型下载 | pip install modelscope |
| openai-whisper | 字幕生成 | pip install openai-whisper |
| ffmpeg | 视频剪辑 | brew install ffmpeg |
模型清单
FunASR 模型(口误识别用)
首次运行自动下载到 ~/.cache/modelscope/:
| 模型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| paraformer-zh | 953MB | 语音识别(带时间戳) |
| punc_ct | 1.1GB | 标点预测 |
| fsmn-vad | 4MB | 语音活动检测 |
| 小计 | ~2GB |
Whisper 模型(字幕生成用)
首次运行自动下载到 ~/.cache/whisper/:
| 模型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| large-v3 | 2.9GB | 字幕转录(质量最好) |
总计
约 5GB 模型文件
安装流程
1. 安装 Python 依赖
↓
2. 安装 FFmpeg
↓
3. 下载 FunASR 模型(口误识别)
↓
4. 下载 Whisper 模型(字幕生成)
↓
5. 验证环境
执行步骤
1. 安装 Python 依赖
pip install funasr modelscope openai-whisper
2. 安装 FFmpeg
# macOS
brew install ffmpeg
# Ubuntu
sudo apt install ffmpeg
# 验证
ffmpeg -version
3. 下载 FunASR 模型(约2GB)
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh",
vad_model="fsmn-vad",
punc_model="ct-punc",
)
print("FunASR 模型下载完成")
4. 下载 Whisper 模型(约3GB)
import whisper
model = whisper.load_model("large-v3")
print("Whisper 模型下载完成")
5. 验证环境
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh",
vad_model="fsmn-vad",
punc_model="ct-punc",
disable_update=True
)
# 测试转录(用任意音频/视频)
result = model.generate(input="test.mp4")
print("文本:", result[0]['text'][:50])
print("时间戳数量:", len(result[0]['timestamp']))
print("✅ 环境就绪")
常见问题
Q1: 模型下载慢
解决:使用国内镜像或手动下载
Q2: ffmpeg 命令找不到
解决:确认已安装并添加到 PATH
which ffmpeg # 应该输出路径
Q3: funasr 导入报错
解决:检查 Python 版本(需要 3.8+)
python3 --version
# Supported AI Coding Agents
This skill is compatible with the SKILL.md standard and works with all major AI coding agents:
Learn more about the SKILL.md standard and how to use these skills with your preferred AI coding agent.