opencode-skills/videocut-install/SKILL.md

name, description, metadata

name	description	metadata
videocut-install	环境准备。安装依赖、下载模型、验证环境。触发词：安装、环境准备、初始化	version alias 1.0.0 videocut:安装

安装

首次使用前的环境准备

快速使用

用户: 安装环境
用户: 初始化
用户: 下载模型

依赖清单

依赖	用途	安装命令
funasr	口误识别	pip install funasr
modelscope	模型下载	pip install modelscope
openai-whisper	字幕生成	pip install openai-whisper
ffmpeg	视频剪辑	brew install ffmpeg

模型清单

FunASR 模型（口误识别用）

首次运行自动下载到 ~/.cache/modelscope/：

模型	大小	用途
paraformer-zh	953MB	语音识别（带时间戳）
punc_ct	1.1GB	标点预测
fsmn-vad	4MB	语音活动检测
小计	~2GB

Whisper 模型（字幕生成用）

首次运行自动下载到 ~/.cache/whisper/：

模型	大小	用途
large-v3	2.9GB	字幕转录（质量最好）

总计

约 5GB 模型文件

安装流程

1. 安装 Python 依赖
       ↓
2. 安装 FFmpeg
       ↓
3. 下载 FunASR 模型（口误识别）
       ↓
4. 下载 Whisper 模型（字幕生成）
       ↓
5. 验证环境

执行步骤

1. 安装 Python 依赖

pip install funasr modelscope openai-whisper

2. 安装 FFmpeg

# macOS
brew install ffmpeg

# Ubuntu
sudo apt install ffmpeg

# 验证
ffmpeg -version

3. 下载 FunASR 模型（约2GB）

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(
    model="paraformer-zh",
    vad_model="fsmn-vad",
    punc_model="ct-punc",
)
print("FunASR 模型下载完成")

4. 下载 Whisper 模型（约3GB）

import whisper

model = whisper.load_model("large-v3")
print("Whisper 模型下载完成")

5. 验证环境

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(
    model="paraformer-zh",
    vad_model="fsmn-vad",
    punc_model="ct-punc",
    disable_update=True
)

# 测试转录（用任意音频/视频）
result = model.generate(input="test.mp4")
print("文本:", result[0]['text'][:50])
print("时间戳数量:", len(result[0]['timestamp']))
print("✅ 环境就绪")

常见问题

Q1: 模型下载慢

解决：使用国内镜像或手动下载

Q2: ffmpeg 命令找不到

解决：确认已安装并添加到 PATH

which ffmpeg  # 应该输出路径

Q3: funasr 导入报错

解决：检查 Python 版本（需要 3.8+）

python3 --version