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TikTok/YouTube動画を分析してテンプレート化するスキル。 動画ダウンロード→フレーム抽出→STT→構成分析→テンプレートJSON生成。 競合分析、人気動画の構成学習に使用。 「TikTok分析」「YouTube分析」「動画テンプレート化」「競合動画分析」等で発動。
Passed 19 of 22 test cases with the skill, and 12 of 22 without it.
and 12 more in the full report
9 fixed10 passed either way1 still failing2 broke
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
One of 9 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
画面の構図（visual.shot_type）を分類する際に用いられる画角定義の選択肢に含まれる値を挙げてください。
| Checked | Without skill | With skill |
|---|---|---|
| includes close_up as a valid shot_type option | Passed | Passed |
| includes overhead as a valid shot_type option | Missed | Passed |
The instructions your model reads when the skill loads.
TikTok/YouTube/Instagram動画をダウンロード→分析→テンプレート化する。
https://www.tiktok.com/@user/video/... / https://vt.tiktok.com/...https://www.youtube.com/watch?v=... / https://youtu.be/...https://youtube.com/shorts/...https://www.instagram.com/reel/...# TikTok動画を分析
python skills/video-analyzer/scripts/analyze_video.py \
--url "https://www.tiktok.com/@user/video/123456" \
--output output/templates/
# YouTube動画を分析
python skills/video-analyzer/scripts/analyze_video.py \
--url "https://www.youtube.com/watch?v=XXXXX" \
--output output/templates/
# YouTube Shortsを分析
python skills/video-analyzer/scripts/analyze_video.py \
--url "https://youtube.com/shorts/XXXXX" \
--output output/templates/
URL → yt-dlp → 動画ファイル（TikTok/YouTube/Instagram等対応）
→ ffmpeg → フレーム抽出 (1fps)
→ Whisper API → STT (テキスト + タイムスタンプ)
→ Vision AI → フレーム分析 (テロップ位置、デザイン、構図)
→ テンプレート JSON (scenes.json互換)
test cases passed, vs 12 / 22 without
More skills from the same source and nearby in the registry, with their headline benchmark lift.