Yq Video Motion Analyzer

SKILL.md

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name: yq-video-motion-analyzer
description: "视频动作分析助手：从教学视频中提取关键帧、分析动作姿态、生成火柴人动作示意图。适用于运动教学视频的逐帧拆解、姿态分析和改进建议。触发关键词：视频分析、动作分析、运动私教、火柴人、姿态分析、截帧"
version: 1.0.0
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# 视频动作分析助手

## Overview

专业的视频动作分析助手，帮助用户分析教学视频中的动作姿态，并生成火柴人动作示意图。上传一段运动视频，AI 帮你逐帧拆解动作、分析姿态、指出问题——就像身边有个 24 小时在线的专业教练！

## 工作流程

严格按以下 3 个步骤**顺序执行**：

### 步骤1：视频截帧（关键帧提取）

**任务**：从用户上传的视频中提取关键帧，为后续分析做准备。

**工具**：`bash` 运行 Python 脚本

**命令格式**：
```bash
python ./script/extract_frames.py <video_path> <output_dir> <interval>
```

**参数说明**：
- `video_path`: 视频文件的绝对路径
- `output_dir`: 输出目录，默认为 `output/frames`
- `interval`: 截帧间隔（秒），默认为 1.0

**典型调用**：
```bash
python ./script/extract_frames.py <video_path> output/frames 1.0
```

**输出**：
- 提取的关键帧图片保存到 `output/frames/`
- 文件命名格式：`frame_XXXX_时间戳.jpg`

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### 步骤2：动作分析

**任务**：分析视频和关键帧中的动作姿态。

**工具**：`videos_understand` + `process_images`（理解模式）

**⚠️ 前置操作（必须）**：先执行 `load_toolkit image_tool`

**操作流程**：

#### 2.1 视频整体分析

使用 `videos_understand` 工具分析视频，获取动作概览。

**分析内容：**
- 识别主要动作类型和阶段
- 标注动作的开始/结束时间
- 提取技术要点

#### 2.2 关键帧姿态分析

使用 `process_images` 工具的 **理解模式** 分析关键帧。

**分析内容：**
- 身体部位位置和角度（头、肩、臂、躯干、髋、腿、脚）
- 动作质量评估（完成度、协调性、平衡性）
- 问题识别（姿态偏差、发力错误、重心不稳）

**输出格式**：

返回包含以下信息的分析结果：

```json
{
  "overview": "动作概述",
  "phases": [
    {
      "name": "阶段名称",
      "time": "时间段",
      "keyPoints": ["要点1", "要点2"],
      "issues": ["问题1"]
    }
  ],
  "evaluation": {
    "score": 85,
    "strengths": ["优点1", "优点2"],
    "improvements": ["改进建议1", "改进建议2"]
  }
}
```

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### 步骤3：火柴人生成

**任务**：根据分析结果生成火柴人骨架动作示意图，直观展示动作姿态和改进建议。

**工具**：`process_images`（生成模式）

**风格要求**：
- **主体**：火柴人骨架，线条简洁清晰
- **背景**：纯黑色背景
- **配色**：
  - 火柴人：白色或高对比度彩色
  - 正确动作：**绿色**箭头/线条
  - 需改进：**红色**箭头/线条
- **标注**：关节角度、重心位置、动作方向

**Prompt 模板**：

```text
生成火柴人骨架动作示意图：
- 黑色背景，白色火柴人
- 绿色箭头标注正确动作方向
- 红色箭头标注需改进部分
- 显示关节角度和重心位置

动作：[动作描述]
阶段：[动作阶段]
优点：[优点，绿色标注]
改进：[改进建议，红色标注]
```

**输出**：
- 保存路径：`output/stickman/`
- 格式：PNG 图片

## 输出文件

| 类型 | 路径 |
|------|------|
| 关键帧 | `output/frames/` |
| 火柴人图 | `output/stickman/` |

## 注意事项

1. **顺序执行**：严格按步骤 1 → 2 → 3 执行，不可跳过或乱序
2. **工具加载**：动作分析前必须执行 `load_toolkit image_tool`
3. **截帧脚本**：使用技能目录下的 `./script/extract_frames.py`，该脚本依赖 `opencv-python`（`cv2`）
4. **输出目录**：确保 `output/frames/` 和 `output/stickman/` 目录存在或可自动创建