视频侧的 Claude Code / Codex skill。
| skill | 干什么 |
|---|---|
| video-shots | 拉片：把一条成片拆成逐镜头的分析表——时长、景别、类别、运镜、画面、节奏。切点与时长由 ffmpeg 量，模型只判断该判断的那几件事，15 道质量门逐条对账 |
| video-sync | 合成带分镜信息的视频：画面一边、分镜信息一边，镜头切了信息跟着切、镜头表自动滚动高亮。横版上下叠、竖版左右并，布局改一份 CSS 就行 |
| video-scrub | 清元数据：把片子重建成只有画面和声音的干净文件，GPS、设备、账号 ID、遥测轨一概不搬。难的是 ffprobe 看不见的三层——SEI、AAC 的 DSE、compressorname。默认画面逐字节照搬，12 道门字节级验收 |
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有兴趣的加我：微信 hao_dev，添加时备注 github。
git clone https://github.com/eternityspring/reelbench-skills.git
cd reelbench-skills
./scripts/install.sh软链到 ~/.claude/skills/ 和/或 ~/.codex/skills/（哪个装了就装到哪），git pull 之后立刻生效。
./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 # 取消软链依赖只有 node >= 18 和 ffmpeg / ffprobe（macOS：brew install node ffmpeg）。
零 npm 依赖、零 API key，用当前会话额度。
不想软链就直接拷：cp -r skills/video-shots ~/.claude/skills/——skill 自包含，拷走就能用。
demo-report/ 是拿 demo-video.mp4（202.9 秒的 AI 短片《啥是AI》）真跑出来的完整产物：
53 镜、平均镜长 3.83 秒、每分钟 15.7 切、15 道质量门全绿。
demo-report-en/ 是同一套流程跑一段 287.4 秒的英文片段（--lang en，报告全英文）：
46 镜、平均镜长 6.25 秒、最长的一镜 46.92 秒——场景检测在那一段里一刀都没落，
因为它真的是一条不切的长镜头。
报告是单文件交互页：内嵌播放器（播放时同步高亮镜头、点镜头跳转）、镜头节奏带、 可搜索可筛选可排序的镜头表（列表 / 卡片两种视图、首尾关键帧并排、点图开大图）、 统计分布、出场人物、质量检查。零外部依赖，离线双击能开。
demo-report/
├── shots-report.html ← 克隆下来双击就能开
├── shots.json ← 53 镜的拉片主数据
├── shots.md ← Markdown 镜头表
├── track.json ← 逐帧差分的运动曲线（机器证据）
└── frames/ ← 每镜首尾两张关键帧，共 106 张
demo-scrub/ 是 video-scrub 的产出——四段文字，没有视频，因为它的成品和源片
肉眼完全一样，那正是设计目标。值得看的是那份对账，尤其
half.txt：用网上教的标准做法清完，ffprobe 一片干净，
而码流里 x264 写在 SEI 的编码参数串还有 4 处、AAC 的 DSE 里还有 8 处——
任何 ffprobe 命令都看不见它们。
video-sync 的产出在最后面——直接看视频。
287.4 秒的英文片段 + 46 镜分镜信息，1280×1296（原片 640×360，--scale 2 放大）。
镜头切了信息跟着切，列表往上滚、高亮跟着滑：
播放器没出来就直接下载：demo-sync/demo-en-sync.mp4