Video Analyzer

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video-analyzer

Video Analyzer is an Agent Skill for documents published in the minicoohei/ai-agent-camp repository on GitHub: a SKILL.md instruction file an AI agent can load to do this task.

TikTok/YouTube動画を分析してテンプレート化するスキル。動画ダウンロード→フレーム抽出→STT→構成分析→テンプレートJSON生成。競合分析、人気動画の構成学習に使用。「TikTok分析」「YouTube分析」「動画テンプレート化」「競合動画分析」等で発動。

View on GitHub ↗

QUICK START

How to use this skill

Bring this guide into your coding agent with a prompt tailored to the tool you use.

Open your project in Codex.
Copy and paste the prompt below.
Review files and risks before approving any action.

Prompt to paste

Inspect the Agent Skill at https://github.com/minicoohei/ai-agent-camp/blob/HEAD/.claude/skills/video-analyzer/SKILL.md and all supporting files. Report provenance, permissions, scripts, dependencies, and security risks. Propose an exact installation into .agents/skills/video-analyzer, but wait for my approval before writing files or running scripts.

Copying this prompt does not install or run the skill. Review third-party files before use.

Video Analyzer

TikTok/YouTube/Instagram動画をダウンロード→分析→テンプレート化する。

対応プラットフォーム

TikTok — https://www.tiktok.com/@user/video/... / https://vt.tiktok.com/...
YouTube — https://www.youtube.com/watch?v=... / https://youtu.be/...
YouTube Shorts — https://youtube.com/shorts/...
Instagram Reels — https://www.instagram.com/reel/...
その他 yt-dlp が対応するプラットフォーム

クイックスタート

# TikTok動画を分析
python skills/video-analyzer/scripts/analyze_video.py \
  --url "https://www.tiktok.com/@user/video/123456" \
  --output output/templates/

# YouTube動画を分析
python skills/video-analyzer/scripts/analyze_video.py \
  --url "https://www.youtube.com/watch?v=XXXXX" \
  --output output/templates/

# YouTube Shortsを分析
python skills/video-analyzer/scripts/analyze_video.py \
  --url "https://youtube.com/shorts/XXXXX" \
  --output output/templates/

パイプライン

URL → yt-dlp → 動画ファイル（TikTok/YouTube/Instagram等対応）
  → ffmpeg → フレーム抽出 (1fps)
  → Whisper API → STT (テキスト + タイムスタンプ)
  → Vision AI → フレーム分析 (テロップ位置、デザイン、構図)
  → テンプレート JSON (scenes.json互換)

出力: template.json

{
  "source_url": "https://...",
  "duration": 32.5,
  "resolution": "1080x1920",
  "scenes": [
    {
      "frame_number": 1,
      "timestamp": "0:00-0:03",
      "duration": 3.0,
      "narration": "STTから抽出したテキスト",
      "text_overlay": {
        "text": "画面上のテロップ",
        "position": "center",
        "style": "bold",
        "color": "#FFFFFF",
        "has_stroke": true
      },
      "visual": {
        "shot_type": "close_up | medium | wide | overhead",
        "subject": "人物が商品を持っている",
        "transition_to_next": "cut | fade | swipe"
      },
      "motion_type": "i2v",
      "energy": "high | medium | low"
    }
  ],
  "summary": {
    "total_scenes": 8,
    "avg_scene_duration": 4.1,
    "full_transcript": "...",
    "category": "tutorial",
    "caption_style": "太字白テキスト、黒ストローク、画面中央下",
    "structure": "hook → problem → solution → demo → CTA",
    "pacing": "fast | medium | slow",
    "key_techniques": ["technique1", "technique2"]
  }
}

使い方

1. 単体分析

python analyze_video.py --url "URL"

2. バッチ分析（複数URL）

python analyze_video.py --urls-file urls.txt --output output/templates/

3. Playbook蓄積（別スキル）

分析結果のtemplate.jsonを video-playbook スキルに渡して、タイプ別知見を蓄積：

python skills/video-playbook/scripts/manage_playbook.py --add -t output/templates/template.json

4. テンプレートを使って新動画生成

分析結果のtemplate.jsonをstoryboard-generatorに渡して、自社コンテンツでリメイク：

python generate_storyboard.py --template output/templates/template.json --topic "自社プロダクト名"

依存

yt-dlp (.bin/yt-dlp)
ffmpeg (.bin/ffmpeg)
OpenAI Whisper API (STT)
Gemini Vision API (フレーム分析)

環境変数

OPENAI_API_KEY — Whisper STT用
GEMINI_API_KEY — Vision分析用