Agent skill

Videodb

by affaan-m in affaan-m/ECC

ビデオとオーディオの表示、理解、アクション。表示:ローカルファイル、URL、RTSP/ライブストリーム、またはリアルタイムのデスクトップ録画からコンテンツを取得し、リアルタイムコンテキストと再生可能なストリームリンクを返す。理解:フレームを抽出し、ビジュアル/セマンティック/時間的インデックスを構築し、タイムスタンプと自動クリップでモーメントを検索する。アクション:トランスコードと正規化(コーデ…

MITAuto-check: notes

Install Videodb

skills CLI
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install affaan-m/ECC videodb --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/videodb .claude/skills/videodb && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
videodb
GitHub stars
276k
Token cost
~2.9k tokens
SKILL.md length
287 words
Files
11
Skills in repo
683
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

ビデオとオーディオの表示、理解、アクション。表示:ローカルファイル、URL、RTSP/ライブストリーム、またはリアルタイムのデスクトップ録画からコンテンツを取得し、リアルタイムコンテキストと再生可能なストリームリンクを返す。理解:フレームを抽出し、ビジュアル/セマンティック/時間的インデックスを構築し、タイムスタンプと自動クリップでモーメントを検索する。アクション:トランスコードと正規化(コーデ…

  • Works in 2 steps: SDKのインストール → APIキーの設定
  • SKILL.md covers ユースケース, 仕組み, エラーハンドリング and 例, plus 1 more section
  • Calls python and pip; reaches youtube.com; needs VIDEO_DB_API_KEY

What it does

Videodb is an agent skill from affaan-m/ECC. ビデオとオーディオの表示、理解、アクション。表示:ローカルファイル、URL、RTSP/ライブストリーム、またはリアルタイムのデスクトップ録画からコンテンツを取得し、リアルタイムコンテキストと再生可能なストリームリンクを返す。理解:フレームを抽出し、ビジュアル/セマンティック/時間的インデックスを構築し、タイムスタンプと自動クリップでモーメントを検索する。アクション:トランスコードと正規化(コーデック、フレームレート、解像度、アスペクト比)、タイムライン編集(字幕、テキスト/画像オーバーレイ、ブランディング、オーディオオーバーレイ、吹き替え、翻訳)、メディアアセットの生成(画像、オーディオ、ビデオ)、ライブストリームまたはデスクトップキャプチャされたイベントのリアルタイムアラートを実行する。

Its SKILL.md is about 2.9k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 11 other files (for example `reference/api-reference.md`, `reference/capture-reference.md` and `reference/capture.md`).

It works with Python. The repository describes itself as: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond. The licence is MIT.

Example prompts

  • “/videodb”

Requirements

  • Python 3
  • A credential in VIDEO_DB_API_KEY
  • Pre-approved tools (allowed-tools): Read, Grep, Glob, Bash(python:*)

Workflow steps

2 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. SDKのインストール
  2. APIキーの設定

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 4eb71d9. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves these tools, so the agent can use them without asking each time:

    • Read
    • Grep
    • Glob
    • Bash(python:*)

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Shell commands in SKILL.md call:

    • python
    • pip

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    Hosts in commands or code, which the agent is likely to contact:

    • youtube.com

    Also links to:

    • console.videodb.io
    • videodb.io

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names these keys or tokens, usually read from environment variables:

    • VIDEO_DB_API_KEY

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Videodb loads about 2.9k tokens when it runs. Until then it costs about 89 tokens; SKILL.md has 287 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~89
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.9k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check: notes

The automated check noted patterns worth knowing about, such as sudo or a known installer.

  • NoteMentions a .env fileSKILL.md:67
    load_dotenv(".env")
  • NoteMentions a .env fileSKILL.md:76
    2. プロジェクトの現在のディレクトリにある `.env` ファイル
  • NoteMentions a .env fileSKILL.md:87
    load_dotenv(".env")
  • NoteMentions a .env fileSKILL.md:117
    * **プロジェクトの `.env` ファイル**:プロジェクトの `.env` ファイルに `VIDEO_DB_API_KEY=your-key` を保存する

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from affaan-m/ECC at commit 4eb71d9, republished under its MIT licence (© affaan-m). 287 words, ~2,858 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/videodb/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 10 other files; get the full folder from GitHub.
name
videodb
description
ビデオとオーディオの表示、理解、アクション。表示:ローカルファイル、URL、RTSP/ライブストリーム、またはリアルタイムのデスクトップ録画からコンテンツを取得し、リアルタイムコンテキストと再生可能なストリームリンクを返す。理解:フレームを抽出し、ビジュアル/セマンティック/時間的インデックスを構築し、タイムスタンプと自動クリップでモーメントを検索する。アクション:トランスコードと正規化(コーデック、フレームレート、解像度、アスペクト比)、タイムライン編集(字幕、テキスト/画像オーバーレイ、ブランディング、オーディオオーバーレイ、吹き替え、翻訳)、メディアアセットの生成(画像、オーディオ、ビデオ)、ライブストリームまたはデスクトップキャプチャされたイベントのリアルタイムアラートを実行する。
allowed-tools
Read, Grep, Glob, Bash(python:*)
origin
ECC
argument-hint
[task description]

VideoDBスキル

ビデオ、ライブストリーム、デスクトップセッションのための知覚 + 記憶 + アクション。

ユースケース

デスクトップ知覚
  • デスクトップセッションを開始/停止し、画面、マイク、システムオーディオをキャプチャする
  • リアルタイムコンテキストをストリーミングし、セグメント化されたセッション記憶を保存する
  • 言われた内容と画面上で起きていることに対してリアルタイムアラート/トリガーを実行する
  • セッションサマリー、検索可能なタイムライン、再生可能な証拠リンクを生成する
ビデオ取り込み + ストリーミング
  • ファイルまたはURLを取り込み、再生可能なウェブストリームリンクを返す
  • トランスコード/正規化:コーデック、ビットレート、フレームレート、解像度、アスペクト比
インデックス + 検索(タイムスタンプ + 証拠)
  • ビジュアル、音声、キーワードインデックスを構築する
  • タイムスタンプと再生可能な証拠で正確なモーメントを検索して返す
  • 検索結果から自動的にクリップを作成する
タイムライン編集 + 生成
  • 字幕:生成、翻訳、バーンイン
  • オーバーレイ:テキスト/画像/ブランドロゴ、動的キャプション
  • オーディオ:バックグラウンドミュージック、ナレーション、吹き替え
  • タイムライン操作によるプログラマティックなコンポジションとエクスポート
ライブストリーム(RTSP)+ 監視
  • RTSP/ライブストリームに接続する
  • リアルタイムのビジュアルと音声理解を実行し、監視ワークフロー向けにイベント/アラートを発する

仕組み

一般的な入力
  • ローカルファイルパス、公開URL、またはRTSP URL
  • デスクトップキャプチャリクエスト:開始 / 停止 / セッションのサマリー作成
  • 目的のアクション:理解コンテキストの取得、トランスコード仕様、インデックス仕様、検索クエリ、クリップ範囲、タイムライン編集、アラートルール
一般的な出力
  • ストリームURL
  • タイムスタンプと証拠リンク付きの検索結果
  • 生成されたアセット:字幕、オーディオ、画像、クリップ
  • ライブストリーム向けイベント/アラートペイロード
  • デスクトップセッションサマリーと記憶エントリ
Pythonコードの実行

VideoDBコードを実行する前に、プロジェクトディレクトリに移動して環境変数をロードする:

python
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv(".env")

import videodb
conn = videodb.connect()

これにより以下から VIDEO_DB_API_KEY が読み込まれる:

  1. 環境変数(エクスポートされている場合)
  2. プロジェクトの現在のディレクトリにある .env ファイル

キーが欠けている場合、videodb.connect() は自動的に AuthenticationError を発生させる。

短いインラインコマンドで十分な場合はスクリプトファイルを書かない。

インラインPython (python -c "...") を書く場合は、常に適切にフォーマットされたコードを使用する——セミコロンで文を区切り、読みやすくする。約3文以上の場合はheredocを使用する:

bash
python << 'EOF'
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv(".env")

import videodb
conn = videodb.connect()
coll = conn.get_collection()
print(f"Videos: {len(coll.get_videos())}")
EOF
セットアップ

ユーザーが「videodbのセットアップ」などを要求した場合:

1. SDKのインストール
bash
pip install "videodb[capture]" python-dotenv

Linuxで videodb[capture] が失敗する場合は、キャプチャ拡張なしでインストールする:

bash
pip install videodb python-dotenv
2. APIキーの設定

ユーザーはいずれかの方法で VIDEO_DB_API_KEY を設定する必要がある:

  • ターミナルでエクスポート(Claudeを起動する前に):export VIDEO_DB_API_KEY=your-key
  • プロジェクトの .env ファイル:プロジェクトの .env ファイルに VIDEO_DB_API_KEY=your-key を保存する

APIキーを無料で取得するには console.videodb.io(クレジットカード不要で50回の無料アップロード)を訪問する。

APIキーを自分で読み取り、書き込み、または処理しない。常にユーザーが設定するようにする。

クイックリファレンス
メディアのアップロード
python
# URL
video = coll.upload(url="https://example.com/video.mp4")

# YouTube
video = coll.upload(url="https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID")

# Local file
video = coll.upload(file_path="/path/to/video.mp4")
転写 + 字幕
python
# force=True skips the error if the video is already indexed
video.index_spoken_words(force=True)
text = video.get_transcript_text()
stream_url = video.add_subtitle()
ビデオ内検索
python
from videodb.exceptions import InvalidRequestError

video.index_spoken_words(force=True)

# search() raises InvalidRequestError when no results are found.
# Always wrap in try/except and treat "No results found" as empty.
try:
    results = video.search("product demo")
    shots = results.get_shots()
    stream_url = results.compile()
except InvalidRequestError as e:
    if "No results found" in str(e):
        shots = []
    else:
        raise
シーン検索
python
import re
from videodb import SearchType, IndexType, SceneExtractionType
from videodb.exceptions import InvalidRequestError

# index_scenes() has no force parameter — it raises an error if a scene
# index already exists. Extract the existing index ID from the error.
try:
    scene_index_id = video.index_scenes(
        extraction_type=SceneExtractionType.shot_based,
        prompt="Describe the visual content in this scene.",
    )
except Exception as e:
    match = re.search(r"id\s+([a-f0-9]+)", str(e))
    if match:
        scene_index_id = match.group(1)
    else:
        raise

# Use score_threshold to filter low-relevance noise (recommended: 0.3+)
try:
    results = video.search(
        query="person writing on a whiteboard",
        search_type=SearchType.semantic,
        index_type=IndexType.scene,
        scene_index_id=scene_index_id,
        score_threshold=0.3,
    )
    shots = results.get_shots()
    stream_url = results.compile()
except InvalidRequestError as e:
    if "No results found" in str(e):
        shots = []
    else:
        raise
タイムライン編集

重要: タイムラインを構築する前に必ずタイムスタンプを検証する:

  • start は >= 0 でなければならない(負の値は静かに受け入れられるが、破損した出力を生成する)
  • start は end より小さくなければならない
  • end は video.length 以下でなければならない
python
from videodb.timeline import Timeline
from videodb.asset import VideoAsset, TextAsset, TextStyle

timeline = Timeline(conn)
timeline.add_inline(VideoAsset(asset_id=video.id, start=10, end=30))
timeline.add_overlay(0, TextAsset(text="The End", duration=3, style=TextStyle(fontsize=36)))
stream_url = timeline.generate_stream()
ビデオのトランスコード(解像度/品質変更)
python
from videodb import TranscodeMode, VideoConfig, AudioConfig

# Change resolution, quality, or aspect ratio server-side
job_id = conn.transcode(
    source="https://example.com/video.mp4",
    callback_url="https://example.com/webhook",
    mode=TranscodeMode.economy,
    video_config=VideoConfig(resolution=720, quality=23, aspect_ratio="16:9"),
    audio_config=AudioConfig(mute=False),
)
アスペクト比の調整(ソーシャルプラットフォーム向け)

警告: reframe() は低速なサーバーサイド操作。長いビデオでは数分かかる場合があり、タイムアウトする可能性がある。ベストプラクティス:

  • 可能な限り start/end を使用して短いセグメントに制限する
  • フルレングスビデオには非同期処理のために callback_url を使用する
  • まず Timeline でビデオをトリミングし、短い結果のアスペクト比を調整する
python
from videodb import ReframeMode

# Always prefer reframing a short segment:
reframed = video.reframe(start=0, end=60, target="vertical", mode=ReframeMode.smart)

# Async reframe for full-length videos (returns None, result via webhook):
video.reframe(target="vertical", callback_url="https://example.com/webhook")

# Presets: "vertical" (9:16), "square" (1:1), "landscape" (16:9)
reframed = video.reframe(start=0, end=60, target="square")

# Custom dimensions
reframed = video.reframe(start=0, end=60, target={"width": 1280, "height": 720})
生成メディア
python
image = coll.generate_image(
    prompt="a sunset over mountains",
    aspect_ratio="16:9",
)

エラーハンドリング

python
from videodb.exceptions import AuthenticationError, InvalidRequestError

try:
    conn = videodb.connect()
except AuthenticationError:
    print("Check your VIDEO_DB_API_KEY")

try:
    video = coll.upload(url="https://example.com/video.mp4")
except InvalidRequestError as e:
    print(f"Upload failed: {e}")
よくある問題
シナリオエラーメッセージ解決策
既にインデックスされたビデオのインデックス作成Spoken word index for video already existsvideo.index_spoken_words(force=True) を使用してインデックス済みをスキップ
シーンインデックスが既に存在Scene index with id XXXX already existsre.search(r"id\s+([a-f0-9]+)", str(e)) を使用してエラーから既存の scene_index_id を抽出
検索結果なしInvalidRequestError: No results found例外をキャッチして空の結果として扱う (shots = [])
アスペクト比調整タイムアウト長いビデオで無期限にブロックstart/end でセグメントを制限するか、非同期処理のために callback_url を渡す
タイムライン上の負のタイムスタンプ破損したストリームを静かに生成VideoAsset を作成する前に常に start >= 0 を検証する
generate_video() / create_collection() の失敗Operation not allowed または maximum limitプラン制限された機能——ユーザーにプラン制限を通知する

例

標準的なプロンプト
  • 「デスクトップキャプチャを開始し、パスワードフィールドが表示されたときにアラートを発する。」
  • 「セッションを記録して終了時に実行可能なサマリーを生成する。」
  • 「このファイルを取り込んで再生可能なストリームリンクを返す。」
  • 「このフォルダをインデックス化して、人物がいるすべてのシーンを見つけ、タイムスタンプを返す。」
  • 「字幕を生成してバーンインし、軽いバックグラウンドミュージックを追加する。」
  • 「このRTSP URLに接続して、誰かがエリアに入ったときにアラートを発する。」
スクリーンレコーディング(デスクトップキャプチャ)

ws_listener.py を使用して録画セッション中にWebSocketイベントをキャプチャする。デスクトップキャプチャはmacOSのみサポート。

クイックスタート
  1. 状態ディレクトリを選択:STATE_DIR="${VIDEODB_EVENTS_DIR:-$HOME/.local/state/videodb}"
  2. リスナーを起動:VIDEODB_EVENTS_DIR="$STATE_DIR" python scripts/ws_listener.py --clear "$STATE_DIR" &
  3. WebSocket IDを取得:cat "$STATE_DIR/videodb_ws_id"
  4. キャプチャコードを実行(完全なワークフローはreference/capture.mdを参照)
  5. イベントの書き込み先:$STATE_DIR/videodb_events.jsonl

新しいキャプチャ実行を開始するときは常に --clear を使用して、古い転写とビジュアルイベントが新しいセッションに漏れないようにする。

イベントのクエリ
python
import json
import os
import time
from pathlib import Path

events_dir = Path(os.environ.get("VIDEODB_EVENTS_DIR", Path.home() / ".local" / "state" / "videodb"))
events_file = events_dir / "videodb_events.jsonl"
events = []

if events_file.exists():
    with events_file.open(encoding="utf-8") as handle:
        for line in handle:
            try:
                events.append(json.loads(line))
            except json.JSONDecodeError:
                continue

transcripts = [e["data"]["text"] for e in events if e.get("channel") == "transcript"]
cutoff = time.time() - 300
recent_visual = [
    e for e in events
    if e.get("channel") == "visual_index" and e["unix_ts"] > cutoff
]

追加ドキュメント

参考ドキュメントはこのSKILL.mdファイルと同じディレクトリの reference/ ディレクトリにある。必要に応じてGlobツールを使用して見つける。

VideoDBがその操作をサポートする場合、ffmpeg、moviepy、またはローカルエンコーディングツールを使用しない。 以下のすべての操作はVideoDBによってサーバーサイドで処理される——トリミング、クリップのマージ、オーディオや音楽のオーバーレイ、字幕の追加、テキスト/画像オーバーレイ、トランスコード、解像度変更、アスペクト比変換、プラットフォーム要件へのリサイズ、転写、メディア生成。reference/editor.mdの「制限」セクションに記載されている操作(トランジション、速度変更、クロップ/ズーム、カラーグレーディング、音量ミキシング)の場合のみローカルツールにフォールバックする。

何を使うべきか
問題VideoDBソリューション
プラットフォームがビデオのアスペクト比または解像度を拒否VideoConfig を使用した video.reframe() または conn.transcode()
Twitter/Instagram/TikTok向けにビデオをリサイズする必要があるvideo.reframe(target="vertical") または target="square"
解像度を変更する必要がある(例:1080p → 720p)VideoConfig(resolution=720) を使用した conn.transcode()
ビデオにオーディオ/音楽をオーバーレイする必要があるTimeline で AudioAsset を使用
字幕を追加する必要があるvideo.add_subtitle() または CaptionAsset
クリップをマージ/トリミングする必要があるTimeline で VideoAsset を使用
ナレーション、音楽、効果音を生成する必要があるcoll.generate_voice()、generate_music()、generate_sound_effect()

ソース

このスキルの参考資料は skills/videodb/reference/ の下でローカルに提供されている。 実行時に外部リポジトリリンクをたどるのではなく、上記のローカルコピーを使用する。

メンテナー: VideoDB

© affaan-m, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 10 other files in docs/ja-JP/skills/videodb of affaan-m/ECC.

  • SKILL.md
  • reference/api-reference.md
  • reference/capture-reference.md
  • reference/capture.md
  • reference/editor.md
  • reference/generative.md
  • reference/rtstream-reference.md
  • reference/rtstream.md
  • reference/search.md
  • reference/streaming.md
  • reference/use-cases.md

Open the folder on GitHubat commit 4eb71d9

Compare with similar skills

Videodb next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Videodb compared with similar skills
SkillStarsUsed inTokensAuto-checkLicenceRepo updated
Videodb this skillaffaan-m/ECC276k—~2.9kAutomated safety check: NotesMIT
MCP Server Builderanthropics/skills180k63 repos~2.3kAutomated safety check: PassApache-2.0
PDF Processinganthropics/skills180k47 repos~2kAutomated safety check: PassProprietary
NotebookLM Research AssistantPleasePrompto/notebooklm-skill7.8k14 repos~2.4kAutomated safety check: NotesMIT
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    Auto-check passed
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    276k GitHub starsUsed in 1 repo~623 tokens
    Auto-check passed

Works with

Questions about Videodb

What does Videodb do?

ビデオとオーディオの表示、理解、アクション。表示:ローカルファイル、URL、RTSP/ライブストリーム、またはリアルタイムのデスクトップ録画からコンテンツを取得し、リアルタイムコンテキストと再生可能なストリームリンクを返す。理解:フレームを抽出し、ビジュアル/セマンティック/時間的インデックスを構築し、タイムスタンプと自動クリップでモーメントを検索する。アクション:トランスコードと正規化(コーデ…. Videodb is an agent skill from affaan-m/ECC.

How do I install Videodb in Claude Code?

Run `npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a claude-code`. Or copy the skill folder (docs/ja-JP/skills/videodb in affaan-m/ECC) into .claude/skills/videodb in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Videodb in Codex?

Run `npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a codex`. Or copy the skill folder (docs/ja-JP/skills/videodb in affaan-m/ECC) into .agents/skills/videodb in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Videodb in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/videodb, .gemini/skills/videodb, .github/skills/videodb and .opencode/skills/videodb in your project.

What does Videodb need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Videodb needs the command-line tools its instructions call (python and pip) and credentials named VIDEO_DB_API_KEY. Our summary lists: Python 3; A credential in VIDEO_DB_API_KEY. Its frontmatter pre-approves these tools: Read, Grep, Glob, Bash(python:*).

Does Videodb access the network?

SKILL.md names 3 domains. In commands or code: youtube.com; the agent is likely to contact it when it follows the instructions. As links in the text: console.videodb.io and videodb.io. This is read from the text; nothing was executed.

Is Videodb safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found notes only (mentions a .env file), nothing it rates as a warning. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Videodb use?

Videodb is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Videodb use?

About 2.9k tokens (SKILL.md is roughly 11k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Videodb?

Skills that share tags, products or a category with Videodb: MCP Server Builder (anthropics/skills, 180k stars), PDF Processing (anthropics/skills, 180k stars), NotebookLM Research Assistant (PleasePrompto/notebooklm-skill, 7.8k stars) and Manim Video Production (browser-use/video-use, 29k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Videodb?

affaan-m (a GitHub user) maintains it in affaan-m/ECC, which has 276,111 GitHub stars. The repository holds 683 skills in this directory. The repository was last updated on October 10, 2026.

Source: affaan-m/ECC on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.