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Byted Las Video Edit

by @volcengine-skills

Extracts and clips video segments from long videos using natural language descriptions. AI-powered smart video editing, video trimming, and video cutting pow...

Versionv1.0.1
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TERMINAL
clawhub install byted-las-video-edit

📖 About This Skill


name: byted-las-video-edit version: "1.0.1" description: "Extracts and clips video segments from long videos using natural language descriptions. AI-powered smart video editing, video trimming, and video cutting powered by Volcengine LAS. Describe what you want — scenes, people, objects, actions, events — and get trimmed clips automatically. Video search and video content retrieval: find and locate specific people, objects, or scenes in footage. Supports reference images for person matching and object matching (search video by image). Two modes: simple (fast) and detail (thorough, optional ASR). Use this skill when the user wants to edit/clip/cut videos using natural language descriptions, extract highlights or key moments from videos, find specific people/objects/scenes in video footage (by text or reference image), compile highlight reels from long videos, trim video segments, or do AI-powered smart video editing."

LAS 视频智能剪辑(las_video_edit

根据自然语言描述从长视频中提取精彩片段,支持参考图像辅助识别特定人物/物体。两种模式:simple(快速)和 detail(精细分析)。

设计模式

本 skill 主要采用:

  • Tool Wrapper:封装 lasutil CLI 调用
  • Pipeline:包含 Step 0 → Step N 的顺序工作流
  • 核心 API 与配置

  • 算子 ID: las_video_edit
  • API: 异步(submitpoll
  • 环境变量: LAS_API_KEY (必填)
  • > 详细参数与接口定义见 references/api.md

    Gotchas

  • 输出路径格式output_tos_path 必须是 tos:// 前缀的目录(不要以文件名结尾),服务端自动创建片段文件。
  • 模式选择simple 快速适用多数场景;detail 精细分析时间更长但效果更好。
  • 密钥安全:若聊天框屏蔽密钥,让用户在当前目录创建 env.sh 并写入 export LAS_API_KEY="...",SDK 会自动读取。
  • 免责声明:最终回复结果时必须包含:"本方式的计费均为预估计费,与实际费用有差距,实际费用以运行后火山产生的账单为准。计费说明请参考 Volcengine LAS 定价。",且禁止使用"实际费用"字眼描述预估价。
  • 工作流(严格按步骤执行)

    复制此清单并跟踪进度:

    执行进度:
    
  • [ ] Step 0: 前置检查
  • [ ] Step 1: 初始化与准备
  • [ ] Step 2: 预估价格
  • [ ] Step 3: 提交任务
  • [ ] Step 4: 异步查询
  • [ ] Step 5: 结果呈现
  • Step 0: 前置检查(⚠️ 必须在第一轮对话中完成)

    在接受用户的任务后,不要立即开始执行,必须首先进行以下环境检查: 1. 检查 LAS_API_KEYLAS_REGION:确认环境变量或 .env 中是否已配置。 - 若无,必须立即向用户索要(提示:LAS_REGION 常见为 cn-beijing)。 - 注意LAS_REGION 必须与您的 API Key 及 TOS Bucket 所在的地域完全一致。如果用户中途切换了 Region,必须提醒用户其 TOS Bucket 也需对应更换,否则会导致权限异常或上传失败。 2. 检查输入路径: - 如果用户要求处理的是本地文件,则需要先通过 File API 上传至 TOS(只需 LAS_API_KEY,无需额外 TOS 凭证)。 - 如果算子的输出结果存放在 TOS 上,且用户需要下载回本地,则需要 VOLCENGINE_ACCESS_KEYVOLCENGINE_SECRET_KEY。对于仅需要上传输入文件的场景,TOS 凭证不再必须。 3. 检查输出路径: - output_tos_path 为必填参数,必须由用户提供自己可写的 TOS 目录路径(格式:tos://bucket/output_dir/)。 - 服务端需要将剪辑输出的视频片段写入此目录。 4. 确认无误后:才能进入下一步。

    Step 1: 初始化与准备

    环境初始化(Agent 必做)

    # 执行统一的环境初始化与更新脚本(会自动创建/激活虚拟环境,并检查更新)
    source "$(dirname "$0")/scripts/env_init.sh" las_video_edit
    workdir=$LAS_WORKDIR
    

    > 如果网络问题导致更新失败,脚本会跳过检查,使用本地已安装的 SDK 继续执行。

  • 处理本地文件时:使用 File API 上传(只需 LAS_API_KEY,无需 TOS 凭证和 Bucket):
  •   lasutil file-upload 
      
    上传成功后返回 JSON,取其中的 presigned_url(HTTPS 预签名下载链接,24 小时有效)传给算子作为输入 URL。

    Step 2: 预估价格(⚠️ 必须获得用户确认)

    1. 读取 references/prices.md 获取最新计费标准。 2. 获取视频时长:

       lasutil media-duration 
       
    3. 根据时长和模式单价计算总价,将计费单价与预估总价一并告知用户并强制暂停执行,明确等待用户回复确认。在用户明确回复"继续"、"确认"等同意指令前,绝对禁止进入下一步(执行/提交任务)。提示:预估仅供参考,实际以火山账单为准。计费说明请参考 Volcengine LAS 定价

    Step 3: 提交任务 (Submit)

    构造基础 data.json

    {
      "video_url": "",
      "output_tos_path": "tos:///output_dir/",
      "task_description": "提取戴帽子的小男孩的所有片段,包含台词",
      "reference_images": [
        {"target": "戴帽子的小男孩", "images": ["https://example.com/ref1.jpeg"]}
      ],
      "mode": "simple"
    }
    

    > 重要提示: output_tos_path 必须由用户提供,需要填写用户自己账号下可写的 TOS 目录(服务端会将剪辑后的视频片段写入此目录)。

    单文件提交

    data=$(cat "$workdir/data.json")
    lasutil submit las_video_edit "$data" > "$workdir/submit.json"
    

    ⚠️ 强制反馈:任务提交成功后,必须立即向用户返回生成的 task_id,以便用户跟踪进度或在必要时手动查询。

    Step 4: 异步查询 (Poll)

    ⚠️ 异步任务与后台轮询约束

  • 如果你当前的环境支持后台任务/异步长效运行:你可以利用环境提供的后台能力(例如发起后台轮询任务),并在任务完成后主动将结果返回给用户。
  • 如果你当前的环境不支持长效后台任务(如普通的单轮对话沙箱),且直接 sleep 循环会导致超时崩溃:绝对禁止在代码中执行死循环等待! 此时必须立即向用户输出 Task ID 并结束当前轮次,告知用户:"任务已提交,请稍后向我询问进度"。
  • 单任务查询

    lasutil poll las_video_edit {task_id}
    
  • COMPLETED → 返回剪辑片段列表 result.data.clips[]
  • RUNNING/PENDING → 稍后重试。
  • Step 5: 结果呈现

    处理结果

    # 保存片段列表到本地
    mkdir -p "./output/{task_id}"
    cat "./output/{task_id}/result.json" | jq '.data.clips' > "./output/{task_id}/clips.json"

    生成 CSV 摘要

    cat "./output/{task_id}/result.json" | jq -r '.data.clips[] | "\(.clip_id),\(.start_time),\(.end_time),\(.duration)s,\(.description),\(.clip_url)"' > "./output/{task_id}/clips.csv"

    视频片段

  • 视频片段已保存在 TOS,直接返回预签名 URL
  • 无需再次上传,直接提供下载链接即可
  • 向用户展示: 1. 片段数量、总时长 2. 片段列表(CSV 格式) 3. 每个片段的下载链接(clip_url) 4. 本地文件路径:./output/{task_id}/ 5. 计费声明

    审查标准

    执行完成后,Agent 应自检: 1. 环境变量是否正确配置 2. 输入文件是否成功上传 3. 输出结果是否正确呈现给用户 4. 计费声明是否包含