media-processor
提供基于 FFmpeg 和 ImageMagick 的多媒体处理能力,支持视频和图像的格式转换、分辨率调整、压缩等操作
npx skills add anbeime/skill --skill media-processor --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# Media Processor ## 任务目标 - 本 Skill 用于:处理视频和图像文件,进行格式转换、分辨率调整、压缩等操作 - 能力包含: - 视频格式转换(MP4/AVI/MOV/MKV 等) - 视频分辨率调整和压缩 - 图像格式转换(JPG/PNG/GIF/WebP 等) - 图像分辨率调整和压缩 - 批量处理支持 - 触发条件:当用户需要处理视频或图像文件时触发 ## 前置准备 - 依赖说明:本 Skill 依赖以下系统工具 - FFmpeg:视频处理工具 - ImageMagick:图像处理工具 - 系统依赖安装:Skill 首次使用时将自动安装系统依赖 ```bash apt-get update && apt-get install -y ffmpeg imagemagick ``` ## 操作步骤 ### 标准流程 1. **需求分析** - 识别输入文件类型(视频/图像) - 确定目标格式、分辨率、质量要求 - 评估是否需要批量处理 2. **选择处理方式** - 视频处理:调用 `scripts/` 中的视频处理脚本 - 图像处理:调用 `scripts/` 中的图像处理脚本 3. **执行处理** - 对于简单操作(如单一格式转换):直接调用相应脚本 - 对于复杂操作(如多步骤处理):智能体将调用多个脚本组合使用 4. **结果验证** - 检查输出文件是否生成 - 验证文件格式和参数是否符合预期 ### 常见操作指南 #### 视频格式转换 - 调用 `scripts/video_convert.py` - 参数:input_path(输入路径)、output_path(输出路径)、output_format(目标格式) - 示例:将 AVI 转换为 MP4 #### 视频压缩 - 调用 `scripts/video_compress.py` - 参数:input_path、output_path、bitrate(目标码率)、crf(质量控制系数) - 示例:压缩视频到 2Mbps #### 视频分辨率调整 - 调用 `scripts/video_scale.py` - 参数:input_path、output_path、width、height - 示例:调整到 1920x1080 #### 图像格式转换 - 调用 `scripts/image_convert.py` - 参数:input_path、output_path、output_format、quality - 示例:将 PNG 转换为 JPG #### 图像缩放 - 调用 `scripts/image_scale.py` - 参数:input_path、output_path、width、height、maintain_aspect - 示例:等比缩放到 10
- 任务目标
- 前置准备
- 操作步骤
- 标准流程
- 常见操作指南
- 批量处理
- 资源索引
- 注意事项
- 使用示例
- 示例1:视频格式转换
- 示例2:图像批量转换
- 示例3:视频压缩与缩放
apt-get update && apt-get install -y ffmpeg imagemagick
What does the media-processor skill do?
提供基于 FFmpeg 和 ImageMagick 的多媒体处理能力,支持视频和图像的格式转换、分辨率调整、压缩等操作
How do I install it?
Run `npx skills add anbeime/skill --skill media-processor --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From anbeime/skill, a repository with 4,714 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
