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dance-video-to-prompt

把 本地短视频（跳舞 / 姿态 / 变装 / 旅行打卡 / 穿搭行走等，优先 ≤10s）反推成可直接用于 AI 视频生成的结构化 Prompt。

仓库：https://github.com/CattleZ/dance-video-to-prompt

能力包含：密帧抽帧、关键帧清晰度检测与邻帧救援、音轨节奏/BPM 分析、画面事实观察、节奏卡点融合、6 段生成提示词。
看图须分析 人物身材特征、拍摄方法 / 运镜 / 关注重点 与面部表情。
动作清单强制含：左右肢、角度/幅度、手型、视线、面部表情（含变化）。

快速开始

# 1. 环境
bash scripts/setup.sh

# 2. 抽帧 + 清晰度 + 节奏（Agent 模式工作包）
bash skills/dance-video-to-prompt/scripts/run_extract.sh /path/to/video.mp4

# 3. 安装 Skill 到本机 Grok / Claude 目录（可选）
bash skills/dance-video-to-prompt/scripts/install.sh

输出目录默认在 output/<视频名>_<时间戳>/（该目录不入库）。

输出模板（固定 6 段）

模块	作用
视觉风格	画质、构图、光影、色调
场景叙述	人物（含身材体型特征）、服装、环境、氛围
摄影技术	拍摄方法、运镜、关注重点、机位、焦段、灯光、情绪
动作清单	带时间；强制含左右肢、角度/幅度、手型、视线
对话/文字	对白与字幕
背景声音	BGM 风格、BPM 与卡点关系

---

两个版本

	A. Skill / Agent 版（推荐默认）	B. CLI / API 版
谁做「看懂画面」	当前 CLI Agent 的多模态看图	外部视觉模型 HTTP API
是否调 Vision API	否	是
适用	交互式、准确可控、免配 API	批量、无人值守、CI
入口	Skill dance-video-to-prompt 或 extract_frames.sh	analyze_api.sh
模型依赖	会话里的 Grok/Claude 等（能 read 图片）	VISION_MODEL + 网关 Token

两种版本 共用：

• 抽帧逻辑（密帧）
• 三阶段流程（事实 → 模板 Prompt → 校验）
• 同一套 6 段输出契约

本地视频
   │
   ▼
 scripts/extract_frames.sh     ← 共用，无 API
   │
   ├──────────── Agent/Skill 版 ────────────┐
   │  Agent read_file 看帧                   │
   │  → analysis.json → prompt.md            │
   │                                         │
   └──────────── API 版 ─────────────────────┤
      analyze_api.sh → Vision API 三阶段 ────┘

---

A. Skill / Agent 版（不调 API）

方式 1：在 Grok/CLI 里用 Skill

触发示例：

• /dance-video-to-prompt
• 「把这个跳舞视频反推成生成提示词：/path/to/a.mp4」

Agent 会：

1. 运行抽帧脚本
2. 自己看关键帧图片
3. 写出 analysis.json + prompt.md

Skill 主副本（随仓库复用）：

skills/dance-video-to-prompt/

同步到本机各 Agent（修改 skill 后请再执行）：

bash skills/dance-video-to-prompt/scripts/install.sh

会安装到：

• .grok/skills/dance-video-to-prompt/（项目 Grok 发现）
• ~/.grok/skills/dance-video-to-prompt/
• ~/.agents/skills/dance-video-to-prompt/
• ~/.claude/skills/dance-video-to-prompt/（若存在）

方式 2：手动只抽帧，再让 Agent 继续

bash scripts/setup.sh   # 首次
bash scripts/extract_frames.sh /path/to/dance.mp4
# 或
bash scripts/analyze.sh /path/to/dance.mp4 --mode agent

输出目录内会有：

• frames/ — 关键帧
• frames_meta.json
• AGENT_INSTRUCTIONS.md — 给 Agent 的完整步骤

然后在对话里让 Agent「按 AGENT_INSTRUCTIONS 完成分析」。

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B. CLI / API 版（调视觉 API）

# 1. 配置
cp config/settings.example.env config/settings.env
# 填写 ANTHROPIC_BASE_URL / ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / VISION_MODEL
# VISION_MODEL 必须支持看图

# 2. 一键分析
bash scripts/analyze_api.sh /path/to/dance.mp4

# 更高精度抽帧
bash scripts/analyze_api.sh /path/to/dance.mp4 --interval 0.25

# 跳过校验轮（更快）
bash scripts/analyze_api.sh /path/to/dance.mp4 --no-verify

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输出目录

output/<视频名>_<时间戳>/
  frames/
  frames_meta.json
  AGENT_INSTRUCTIONS.md   # 仅 agent 模式
  analysis.json             # 分析完成后
  prompt.md                 # 最终可复制 Prompt
  run_meta.json             # 仅 api 模式

output/ 为运行产物，默认不提交到 Git。

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流水线（准确率）

1. 高密度抽帧（默认 0.33s，可 0.25s）
2. 清晰度检测 + 邻帧救援
3. 节奏分析（BPM / 拍点）
4. 阶段一：事实观察 → JSON（含身材、运镜、表情）
5. 阶段二：改写 6 段生成 Prompt
6. 阶段三：对照事实校验

不做关节坐标级动作重建；动作以可生成的时间轴文字为准。

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依赖

• Python 3.10+
• opencv + Pillow（抽帧，两种模式都要）
• httpx（仅 API 模式）

bash scripts/setup.sh

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脚本一览

脚本	作用
scripts/setup.sh	安装依赖
scripts/extract_frames.sh	只抽帧 + Agent 工作包
scripts/check_frame_quality.sh	关键帧清晰度检测与邻帧救援
scripts/analyze_rhythm.sh	音轨节奏 / BPM 分析
scripts/analyze.sh	通用入口（--mode agent|api）
scripts/analyze_api.sh	API 全自动
skills/dance-video-to-prompt/scripts/run_extract.sh	Skill 入口：抽帧 + 清晰度 + 节奏
skills/dance-video-to-prompt/scripts/install.sh	同步 Skill 到本机 Agent 目录