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 расшифровка, 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 21 stars 2 forks Updated 4 days ago MIT

Install

View on GitHub

Quality Score: 88/100

Stars 20%
45
Recency 20%
100
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
3 weeks ago
Last Updated
4 days 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, …).

12 Updated 2 days ago
meanllbrl
Code & Development Listed

watch-video

Give Claude eyes and ears on any online video, then analyze it. Downloads a video from a URL (YouTube, Instagram, X, Vimeo, and 1000+ yt-dlp sites), extracts key frames, and gets a transcript (native captions, else local Whisper), then hands the frames + timestamped transcript to Claude so it can produce a full breakdown — hook, format, storytelling structure, pacing and visual layout — grounded in what's actually on screen AND said. Pass several URLs to batch-analyze dozens at once and surface the patterns the best ones share. Use whenever the user shares a video link (or many) and wants it watched, analyzed, broken down, summarized, or turned into a script/notes.

4 Updated 1 weeks ago
Ootto-AI
AI & Automation Listed

vision-replay

Extract frames from video files using ffmpeg and analyze them with Claude's multimodal vision. Supports animation timing analysis, page load performance review, and user workflow progression. Automatically detects annotations drawn with the record-browser skill. Use when working with video files, screen recordings, animation validation, or visual analysis of UI behavior.

0 Updated 6 days ago
mrrobertkent