Awesome-omni-skill videocut:安装

环境准备。安装依赖、下载模型。触发词：安装、环境准备、初始化

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/content-media/videocut" ~/.claude/skills/diegosouzapw-awesome-omni-skill-videocut-90641c && rm -rf "$T"

manifest: skills/content-media/videocut/SKILL.md

source content

安装

首次使用前的环境准备（本地模式）

快速使用

用户: 安装环境
用户: 初始化

依赖清单

依赖	用途	安装命令
Python 3.8+	运行 FunASR	`brew install python`
funasr	语音识别	`pip install funasr`
modelscope	模型下载	`pip install modelscope`
FFmpeg	视频处理	`brew install ffmpeg`
Node.js 18+	运行转录模块	`brew install node`

模型清单

首次运行自动下载到

~/.cache/modelscope/

：

模型	大小	用途
paraformer-zh	953MB	语音识别（带时间戳）
punc_ct	1.1GB	标点预测
fsmn-vad	4MB	语音活动检测
小计	~2GB

安装步骤

1. 安装系统依赖

# macOS
brew install python node ffmpeg

# Ubuntu
sudo apt install python3 python3-pip nodejs ffmpeg

2. 安装 Python 依赖

pip install funasr modelscope

3. 下载模型（约2GB）

cd /path/to/videocut-skills/安装/scripts

# 自动下载所有模型
python test_funasr_local.py --download

4. 验证环境

cd /path/to/videocut-skills/安装/scripts

# 快速验证（检查依赖）
python test_funasr_local.py

# 综合验证（加载完整模型）
python test_funasr_local.py --verify

成功输出：

🎉 本地模式完全就绪！可以使用以下命令转录：

   python 剪口播/scripts/transcribe_local.py video.mp4

完整安装流程

1. 安装系统依赖（Python、Node.js、FFmpeg）
       ↓
2. 安装 Python 依赖（funasr、modelscope）
       ↓
3. 下载模型（约2GB）
       ↓
4. 验证环境
       ↓
5. 完成 ✅

常见问题

Q1: 模型下载慢

解决：使用国内镜像或手动下载

Q2: ffmpeg 命令找不到

解决：确认已安装并添加到 PATH

which ffmpeg  # 应该输出路径

Q3: Node.js 版本太低

解决：需要 Node.js 18+

node --version  # 需要 v18.x 或更高

Q4: pip 和 python 版本不一致

解决：确保 pip 和 python 指向同一个版本

# 检查版本
python --version
pip --version

# 如果不一致，在 ~/.zshrc 添加 alias
alias python=python3.11
alias pip=pip3.11