frameproof

Solid

Смотрит любое видео (YouTube, Loom, Kinescope, запись Zoom, локальный mp4) и отвечает на вопросы по нему БЕЗ СЛЕПЫХ ЗОН, с обязательной ссылкой на момент. Строит индекс «кадр ↔ тайм-код ↔ реплика», ищет по речи И по тексту с экрана, кадры показывает только по запросу. Умеет ПРОВЕРИТЬ собственный разбор: механически сверяет каждую метку с индексом, а по просьбе запускает слепого субагента, который смотрит на кадр и пытается опровергнуть. Работает офлайн: yt-dlp + ffmpeg + локальная расшиф��овка, API-ключи не нужны. Используй, когда просят «посмотри это видео», «разбери ролик / созвон / лекцию», «что показано на экране», «в какой момент он говорит про X», «сделай статью из видео».

AI & Automation 30 stars 3 forks Updated 2 weeks ago MIT

Install

View on GitHub

Quality Score: 87/100

Stars 20%
50
Recency 20%
90
Frontmatter 20%
70
Documentation 15%
100
Issue Health 10%
50
License 10%
100
Description 5%
100

Skill Content

# frameproof — смотреть видео и уметь это доказать ## Главное правило **Никогда не утверждай, что было на экране, если не видел кадра.** Инструмент честно печатает покрытие. Если в отчёте есть участок «БЕЗ КАДРА» — про этот промежуток говори прямо: «кадра здесь нет, по звуку — вот что». Догадка, поданная как наблюдение, обесценивает весь разбор. **Каждое утверждение про экран — с меткой `[MM:SS / fNNNN]`.** Это не оформление: `frameproof verify` проверяет каждую такую метку по индексу. Выдуманная ссылка будет поймана арифметикой, без всякой модели. ## Порядок работы ### 1. Индекс ```bash frameproof index "<ссылка или путь>" --ocr ``` Выведет отчёт покрытия. Прочитай его прежде всего остального: сколько кадров, какой максимальный разрыв, есть ли участки без кадров. Путь к индексу — в последней строке вывода. Дальше он нужен как `--out`. `--ocr` включает распознавание текста на кадрах (macOS, офлайн). Это делает экран грепаемым: команды, имена файлов и URL находятся поиском без единой картинки. Распознаётся отдельная копия в родном разрешении, показ остаётся лёгким. Полезные ключи: `--max-gap 10` (плотнее покрытие), `--max-frames 400` (длинное видео), `--lang ru` (язык расшифровки, если субтитров нет). Если рядом с видео лежат готовые субтитры — `--subs речь.srt`, это точнее и быстрее расшифровки. Не на macOS распознавание подключается своим движком: `--ocr-command "<программа>"`, она получает пути к картинкам и печатает `путь<TAB>текст`. ### 2. Прочитай карту ```...

Details

Author
edvardgrishin27
Repository
edvardgrishin27/frameproof
Created
1 months ago
Last Updated
2 weeks ago
Language
Python
License
MIT

Bundled in these plugins

Similar Skills

Semantically similar based on skill content — not just same category

Code & Development Listed

video-watching

Watch a video the way a human would — turn it into a time-mapped transcript with the on-screen visuals (slides, UI, diagrams, text) described inline, then reason about it. Triggers: "watch this video", "şu videoyu izle", "videoyu analiz et", "transkript çıkar", "video transcript", "bu videoda ne var", or any time the user hands over a video file/link. Produces a curated <video>.transcript.md NEXT TO the source video, then continues per use-case (marketing teardown, FTE analysis, knowledge capture, …).

13 Updated today
meanllbrl
AI & Automation Listed

reel-research

丟一支 IG/TikTok/YT 短影音,看懂它在講什麼,走對應的研究路徑(工具→驗可用性/事實→查證/地點→定位評價訂位/教學→可行性),產出 A4 圖解報告(HTML+PDF,本地版與公開版)。觸發:研究這支影片、這影片講的對不對、這是什麼工具、這家店在哪、幫我查這則 reel、把影片做成報告、reel research、影片研究報告。

3 Updated 2 weeks ago
DennisWei9898
AI & Automation Listed

tuto

AI가 사용자 대신 유튜브 영상을 보고, 자막과 화면(슬라이드·UI·표·차트·설정값·코드)을 함께 판독해 근거 추적되는 지식으로 만든다. 값은 프레임·타임스탬프로 추적되고 해시·수치는 교차 대조, 누락은 커버리지 감사로 검출한다. 산출물은 evidence.json(기계용)과 video.md(사람용)다. "영상 분석해줘", "영상 방법을 우리 프로젝트에 적용해줘", "화면에 나온 설정값·명령어 정리", "영상 내용 질문할게" 요청 시 사용. 영상 링크 공유·추천 요청에는 쓰지 않는다.

1 Updated 1 months ago
dingmon1019