鱼类水族宠物健康诊断分析工具:用视频做水族健康检查

本文介绍 SkillHub 技能 Fish Aquatic Pet Health Diagnosis Analysis Tool(@user_bb47e3e3/aquarium-analysis,v1.0.6)。当用户提供金鱼、锦鲤、斗鱼、虾、蟹等水族宠物的本地视频或视频 URL 时,技能触发并调用服务端 API,分析鳞片、鱼鳍、体色、活跃度等特征,识别潜在疾病并输出宠安卫士健康报告。说明 SkillHub CLI 安装方式、各 Agent skills 目录要点,以及对话式典型用法与使用限制。

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Outdoor Sports Event Risk Analysis Tool:户外赛事视频安全风险分析 Skill

介绍 SkillHub 社区 Skill「Outdoor Sports Event Risk Analysis Tool | 户外体育赛事风险分析工具」(@user_bb47e3e3/sport-analysis,v1.0.7)。面向户外比赛、长跑马拉松等场景,对参赛人员视频做安全风险分析,识别运动损伤与突发健康风险,输出分析报告并支持预警;标签 requires_api_key=false。说明 skillhub CLI 安装、各 Agent skills 目录及官方页面安装提示词,并注明公开资料未提供独立分析样例。

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Safe Driving Behavior Analyzer:从驾驶视频到不安全行为分析报告

Safe Driving Behavior Analyzer(@user_bb47e3e3/drive-analysis)是 SkillHub 社区版 v1.0.7 的数据分析类 Agent Skill,面向机动车驾驶人员视频识别不安全驾驶行为并输出分析报告。本文基于 SkillHub 官方页与安装文档,说明定位、核心能力、skillhub install 安装路径(Cursor/Claude Code/Codex 等 skills 目录差异)及通用 SKILL.md 用法,并提示社区来源与合规使用边界。

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Cat & Dog Health Diagnostic Analysis Tool:用视频做猫狗鸟健康初筛的 Agent Skill

介绍 SkillHub 社区技能 Cat & Dog Health Diagnostic Analysis Tool(@user_bb47e3e3/pet-analysis,v1.0.7)。用户在对话中提供猫、狗、鸟等宠物的视频 URL 或本地文件即可触发,经服务端 API 分析毛发、身体、脸部等特征,识别潜在疾病并输出宠安卫士健康报告。文章说明技能定位、核心能力、requires_api_key 依赖,以及通过 skillhub CLI 或官方安装文档安装到 Cursor、Claude Code 等 skills 目录的步骤,并提醒结果仅供辅助参考、不能替代兽医诊疗。

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Dietary Behavior Health Analyzer:用视频做饮食行为健康分析

Dietary Behavior Health Analyzer(饮食行为健康分析工具)是 SkillHub 社区 life-service 类 Skill,坐标 @user_bb47e3e3/diet-analysis,v1.0.9。针对饮食行为、进食习惯与饮食结构分析视频,识别不良饮食倾向,输出结构化报告与营养改善建议;平台标注 requires_api_key=false。本文说明定位、已核实功能,以及按 skillhub install 安装到 Cursor 等 Agent skills 目录的步骤与适用注意。

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中医面诊分析工具:用 MP4 或视频 URL 调用服务端面诊 API

TCM Facial Diagnosis Analysis Tool(@user_bb47e3e3/face-analysis)是 SkillHub 社区专业类 Skill,v1.0.7,支持上传本地 MP4 或提交网络视频 URL,由服务端 API 完成面部诊断并返回结构化中医面诊结果,标签 requires_api_key=false。文章说明其定位、核心能力、通过 skillhub install 安装到 Cursor/Claude Code/Codex 等 skills 目录的步骤,以及对话中的典型使用方式与合规注意。

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Child Learning Behavior Analysis Tool:从学习视频到结构化习惯分析与家庭教育建议

SkillHub 社区 Skill「Child Learning Behavior Analysis Tool | 孩子学习行为分析工具」(v1.0.9,education)面向孩子/学生学习视频,识别不良学习习惯,输出结构化分析报告与家庭教育改善建议,标注 requires_api_key=false。文章说明其定位、四项核心能力、通过 skillhub CLI 安装到 Cursor/Claude Code/Codex 等 skills 目录的步骤,以及隐私与能力边界等注意事项;典型对话示例以安装后 SKILL.md 为准。

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Mental Health Analysis Tool:用 Agent Skill 做视频导向的心理健康分析

介绍 SkillHub 社区 Skill「Mental Health Analysis Tool | 心理健康分析工具」(v1.0.6,@user_bb47e3e3/psychology-analysis)。说明其通过视频分析识别常见心理问题倾向、输出结构化报告与改善建议的定位,requires_api_key=false。给出按 skillhub.cn 安装文档与 CLI 安装到 Cursor 等 skills 目录的步骤,以及基于官方能力的对话式用法示意,并强调非临床诊断、隐私合规与能力边界。

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高风险行为识别分析工具:在 Agent 中接入视频/图片高危行为识别

SkillHub 社区 Skill「高风险行为识别分析工具」(@user_bb47e3e3/risk-analysis,v1.0.6)面向视频与图片输入,识别老人跌倒、心梗脑梗前兆与异常行为等风险并发出预警。分类为 professional,标注无需 API Key。本文基于 SkillHub 公开简介与安装文档,说明定位、核心能力,以及通过 skillhub CLI 使用 --dir 安装到 Cursor 等 Agent skills 目录的步骤,并提醒医疗合规与安装路径等注意事项。

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B站(bilibili)视频深度分析专家:把播放数据与弹幕拆成可复用的选题建议

B站(bilibili)视频深度分析专家是 SkillHub 社区技能 @user_ebee0fcc/bilibili-video-extractor(v1.0.0),分类 content-creation,无需 API Key。可抓取播放量、点赞、收藏、弹幕等数据,归纳弹幕情绪,梳理爆款因素,并输出标题公式与选题灵感。安装可通过提示词引用 skillhub.md,或用 skillhub install 指定 Cursor、Claude Code、Codex 等 skills 目录。适合内容运营与选题策划做对标拆解;分析结果需与平台数据交叉验证。

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视频分析处理:本地拆解时间轴、转写与剪辑辅助

视频分析处理是 SkillHub 社区 Skill(@user_1a470ba8/video-analyzer-local,v4.5.0),在本地将视频拆解为时间轴剧本、ASR 转写、场景与跨模态分析、精华摘要,支持 Whisper/Paraformer/SenseVoice 与 PaddleOCR。v4.x 覆盖短视频平台适配、EDL 与剪映 draft.json、批量队列与 GPU CT2 int8、一键成片与字幕翻译等;v4.5 新增 doctor 自检、模型断点下载、--quick 快速出稿。本文说明定位、能力、SkillHub CLI 安装路径与典型 Agent 用法,并给出官方页面链接。

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视频内容智能分析工具:用链接完成下载、转写与摘要

视频内容智能分析工具是 SkillHub 社区 Skill(v1.0.2,@user_09d1a78f/video-content-analyzer-plus),面向今日头条、抖音、B站、西瓜视频等链接,自动下载视频、用 faster-whisper 语音转文字,支持繁简转换与内容摘要。requires_api_key=false。安装方式为向 AI 发送 SkillHub 页面提示,按 skillhub.md 安装该坐标。适用于在 Agent 对话中分析、总结视频内容;需注意平台范围、环境与输出需人工校对。

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DeepDeck Video Sherlock:本地优先的视频取证工具

DeepDeck Video Sherlock 是一个专为 DeepDeck Harness (DSH) 设计的本地化视频调查插件。它通过注入 Agent Skills,在 App Workspace 内提供视频获取、转录、语义索引及可视化分析功能。 该插件支持本地处理敏感数据,提供原生播放、交互式时间轴导航、多维证据审查及 Markdown 审计报告。用户可通过 DeepDeck 界面或本地开发模式安装,满足对视频数据进行安全、深度语义分析的闭环工作流需求。

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dsh-visual-plugin:为 DSH Web UI 补齐图像与视频理解

dsh-visual-plugin 是 jyh20030112 为 DeepSeek Harness Web 端开发的视觉媒体插件。图像走 DSH 原生附件与当前视觉模型路径,右侧面板记录可复制的描述历史;视频经 FFprobe 校验、H.264 规范化与 PySceneDetect 关键帧抽取后交由模型分析。安装命令为 dsh plugin --profile web add dsh-visual-plugin,视频功能需宿主机预装 FFmpeg >= 6.1 与 PySceneDetect 0.7.x。MIT 许可,零运行时 npm 依赖。

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