前言¶
做 AI 视频创作的人常遇到两类问题。一是拿到一段参考视频，只能凭感觉说「这个镜头好」，说不出好在哪：景别是什么、机位角度如何、运动方向和节奏怎样。二是要把参考视频转成可执行的分镜脚本，再翻译成 Sora / Runway / Kling / Veo / 可灵 / 即梦 的提示词，手动做既慢又容易漏项。video-decomposer 就是针对这两个环节的 Skill，它按资深摄影师的视角把视频逐项拆开，输出结构化的拆解结果。
下面介绍这个 Skill 的定位、能力、启用方式和使用注意事项。需要先说明的是，本次核对时官方页面与接口地址均抓取失败，安装命令和本地配置项未能核实，因此下文只写已确认的信息，不给出未经验证的安装代码。
这是什么¶
video-decomposer 是一个面向视频内容的结构化拆解 Skill，坐标 @user_f13d61ff/video-decomposer，版本 1.0.0，来源为 community，由发布者 user_f13d61ff 维护，归类在 design-media 下。它解决的问题是：把「一段视频」这种非结构化输入，转成「场景设定、人物档案、道具、镜头语言、逐镜脚本、AI 视频提示」这类可复用的结构化输出。
按 SkillHub 页面数据，该 Skill 标签为 requires_api_key=false，即不需要单独配置 API Key 即可启用；评分与下载量属于平台侧统计，写作时以页面当前展示为准。
核心功能¶
官方简介列出的能力包括以下几项。
- 输入支持两种来源：本地视频文件，或直接的公开视频 URL。
- 场景设定：解析视频中的场景环境、时间与空间设定。
- 人物档案：整理出镜人物的形象特征与身份信息。
- 道具：识别并记录场景中的道具元素。
- 镜头语言：按景别、角度、运动三个维度拆解镜头，对应 cinematography 中对镜头的常规描述方式。
- 逐镜分镜脚本：按镜头顺序输出 shot list / storyboard 形式的脚本。
- AI 视频提示：把拆解结果整理为适用于 Sora、Runway、Kling、Veo、可灵、即梦 的生成提示词。
触发词覆盖中英文两类说法：视频拆解、视频分析、分镜、分镜头、故事板、拉片、镜头脚本、镜头拆解、视频脚本，以及 video breakdown、shot list、storyboard、deconstruction、scene analysis、camera work analysis、cinematography。需要区分的是，「镜头拆解」偏向单镜头的细读，「拉片」偏向整片的节奏与结构分析，两者在触发词层面都会被命中。
安装与启用¶
本次未能核实到官方提供的安装命令、目录约定或配置文件字段，因此不给出命令行示例，避免写入无法验证的内容。
可确认的信息如下。
- SkillHub 页面：
https://www.skillhub.cn/skills/user_f13d61ff/video-decomposer - 接口地址：
https://api.skillhub.cn/user_f13d61ff/video-decomposer - 来源类型：community
- 依赖：
requires_api_key=false
启用路径上，可以先打开上面的 SkillHub 页面确认当前版本号与说明是否与本文一致，再按你所用的 Agent 平台的 Skill 加载方式引入该 Skill。不同客户端对 community 来源 Skill 的安装入口和校验方式并不统一，以平台实际提示为准。
典型用法¶
官方简介只给出了能力范围和触发关键词，没有提供可复现的命令行示例或参数说明，因此这里不构造具体调用样例。
可以确认的使用方式是：把本地视频文件路径或公开视频 URL 作为输入，同时给出拆解意图（例如只要分镜脚本，或只要摄影技法分析）。触发词可以自然语言形式出现在请求里，Skill 侧按关键词匹配后进入拆解流程。输出应包含上一节列出的几类结构化内容，你拿到结果后可以直接用于分镜整理，或改写为对应 AI 视频工具的提示词。
适用场景与注意¶
适合的场景：需要从参考视频中提炼镜头语言、整理分镜表、为 AI 视频工具批量准备提示词的创作者与编导；需要对竞品或经典片段做拉片式记录的研究者；需要在团队内沉淀可复用镜头档案的项目。
需要注意的几点：
- 输入只支持本地文件与公开 URL，内网视频、需登录或带防盗链的地址不在能力范围内。
- 拆解质量取决于源视频的画面清晰度与镜头密度，纯对白音频、无画面信息的片段难以提取镜头语言。
- 输出中的 AI 视频提示是转写后的生成指令，不同模型对景别与运动的描述习惯不同，落到具体工具时通常需要再做一次适配。
- 人物档案与道具信息来自画面可见内容，不涉及对未出镜信息的推断。
- 该 Skill 标注为 community 来源，使用前建议自行核对权限范围与数据用途。
结尾¶
video-decomposer 的价值在于把视频拆解从一次性的人工拉片，变成可重复执行、字段固定的结构化流程，省掉逐镜记录和提示词改写中的重复劳动。它的能力边界也清晰：只做画面层面的拆解与转写，不负责剪辑、渲染或素材生成。官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_f13d61ff/video-decomposer。
