MCP Server Builder
anthropics/skills
Guides the design and implementation of Model Context Protocol servers in TypeScript or Python, from tool naming and error messages to evaluation.
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…
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a claude-codeProject install by default; add -g for ~/.claude/skills/.
$ gh skill install affaan-m/ECC videodb --agent claude-codeProject scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
$ 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-srcUse ~/.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/
Install the "videodb" agent skill from https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/ja-JP/skills/videodb into .claude/skills/videodb/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "videodb", then confirm the skill loads.Claude Code copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$skill-installer install https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/ja-JP/skills/videodbType this inside Codex. $skill-installer <name> installs a curated skill from openai/skills. The installer writes to $CODEX_HOME/skills (default ~/.codex/skills). Restart Codex if the skill does not show up.
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a codexProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.codex/skills/.
$ gh skill install affaan-m/ECC videodb --agent codexProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .agents/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/videodb .agents/skills/videodb && rm -rf skills-srcUse ~/.agents/skills/ instead of .agents/skills for a personal install.
Codex skills documentation · loads skills from .agents/skills/
Install the "videodb" agent skill from https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/ja-JP/skills/videodb into .agents/skills/videodb/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "videodb", then confirm the skill loads.Codex copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a cursorProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.cursor/skills/.
$ gh skill install affaan-m/ECC videodb --agent cursorProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .cursor/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/videodb .cursor/skills/videodb && rm -rf skills-srcUse ~/.cursor/skills/ instead of .cursor/skills for a personal install.
Cursor skills documentation · loads skills from .cursor/skills/, .agents/skills/, .claude/skills/, .codex/skills/
Install the "videodb" agent skill from https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/ja-JP/skills/videodb into .cursor/skills/videodb/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "videodb", then confirm the skill loads.Cursor copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ gemini skills install https://github.com/affaan-m/ECC.git --path docs/ja-JP/skills/videodb--scope user (default) or --scope workspace; --path is the subfolder of the repo that holds the skill; --consent skips the security confirmation prompt.
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a gemini-cliProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.gemini/skills/.
$ gh skill install affaan-m/ECC videodb --agent gemini-cliProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .gemini/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/videodb .gemini/skills/videodb && rm -rf skills-srcUse ~/.gemini/skills/ instead of .gemini/skills for a personal install, then run /skills reload.
Gemini CLI skills documentation · loads skills from .gemini/skills/, .agents/skills/
Install the "videodb" agent skill from https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/ja-JP/skills/videodb into .gemini/skills/videodb/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "videodb", then confirm the skill loads.Gemini CLI copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ gh skill install affaan-m/ECC videodbInstalls for Copilot at project scope by default; add --scope user for a personal install. Preview a skill first with gh skill preview. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a github-copilotProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.copilot/skills/.
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .github/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/videodb .github/skills/videodb && rm -rf skills-srcUse ~/.copilot/skills/ instead of .github/skills for a personal install. Commit .github/skills so cloud agent and code review can use it.
GitHub Copilot skills documentation · loads skills from .github/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/
Install the "videodb" agent skill from https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/ja-JP/skills/videodb into .github/skills/videodb/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "videodb", then confirm the skill loads.GitHub Copilot copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill videodb -a opencodeOpenCode documents no install command of its own. Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.config/opencode/skills/.
$ gh skill install affaan-m/ECC videodb --agent opencodeProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .opencode/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/videodb .opencode/skills/videodb && rm -rf skills-srcUse ~/.config/opencode/skills/ instead of .opencode/skills for a personal install.
OpenCode skills documentation · loads skills from .opencode/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/
Install the "videodb" agent skill from https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/ja-JP/skills/videodb into .opencode/skills/videodb/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "videodb", then confirm the skill loads.OpenCode copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
videodb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. 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.
2 steps, taken from the step headings in SKILL.md.
Read from SKILL.md and the folder at commit 4eb71d9. It shows what the files ask for, not the result of running them.
Pre-approves these tools, so the agent can use them without asking each time:
ReadGrepGlobBash(python:*)From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.
Shell commands in SKILL.md call:
pythonpipFrom the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.
Hosts in commands or code, which the agent is likely to contact:
youtube.comAlso links to:
console.videodb.iovideodb.ioFrom URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.
Names these keys or tokens, usually read from environment variables:
VIDEO_DB_API_KEYFrom names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.
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.
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.
The automated check noted patterns worth knowing about, such as sudo or a known installer.
load_dotenv(".env")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load_dotenv(".env")* **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.
The full file from affaan-m/ECC at commit 4eb71d9, republished under its MIT licence (© affaan-m). 287 words, ~2,858 tokens.
.claude/skills/videodb/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 10 other files; get the full folder from GitHub.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。
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:
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:
.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:
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ユーザーが「videodbのセットアップ」などを要求した場合:
pip install "videodb[capture]" python-dotenvLinux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:
pip install videodb python-dotenv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:
export VIDEO_DB_API_KEY=your-key.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。
# 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")# 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()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:
raiseimport 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()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),
)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:
start/end を使用して短いセグメントに制限するcallback_url を使用する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})image = coll.generate_image(
prompt="a sunset over mountains",
aspect_ratio="16:9",
)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}")| 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 exists | video.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 exists | re.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 |
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。
STATE_DIR="${VIDEODB_EVENTS_DIR:-$HOME/.local/state/videodb}"VIDEODB_EVENTS_DIR="$STATE_DIR" python scripts/ws_listener.py --clear "$STATE_DIR" &cat "$STATE_DIR/videodb_ws_id"$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。
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
]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。
| 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() |
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
SKILL.md and 10 other files in docs/ja-JP/skills/videodb of affaan-m/ECC.
Open the folder on GitHubat commit 4eb71d9
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.
| Skill | Stars | Used in | Tokens | Auto-check | Licence | Repo updated |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Videodb this skillaffaan-m/ECC | 276k | — | ~2.9k | Automated safety check: Notes | MIT | |
| MCP Server Builderanthropics/skills | 180k | 63 repos | ~2.3k | Automated safety check: Pass | Apache-2.0 | |
| PDF Processinganthropics/skills | 180k | 47 repos | ~2k | Automated safety check: Pass | Proprietary | |
| NotebookLM Research AssistantPleasePrompto/notebooklm-skill | 7.8k | 14 repos | ~2.4k | Automated safety check: Notes | MIT | |
| Manim Video Productionbrowser-use/video-use | 29k | 6 repos | ~3k | Automated safety check: Pass | MIT | |
| PPT Masterhugohe3/ppt-master | 59k | 1 repos | ~2.5k | Automated safety check: Pass | MIT |
anthropics/skills
Guides the design and implementation of Model Context Protocol servers in TypeScript or Python, from tool naming and error messages to evaluation.
anthropics/skills
Handles everyday PDF jobs in Python and on the command line: extract text and tables, merge, split, rotate, watermark, fill forms, encrypt and OCR.
PleasePrompto/notebooklm-skill
Lets Claude Code ask questions of your Google NotebookLM notebooks through browser automation and return answers grounded in your uploaded sources.
browser-use/video-use
Produces math and technical explainer videos with Manim Community Edition: concept animations, equation derivations, algorithm walkthroughs and data stories.
hugohe3/ppt-master
Generates editable PowerPoint decks, rebuilds slides from images, fills .pptx templates and polishes existing presentations through routed workflows.
zLanqing/codex-claude-academic-skills
Machine learning in Python with scikit-learn. An agent skill from zLanqing/codex-claude-academic-skills.
affaan-m/ECC
Audits your installed Claude skills and commands for quality, with a quick mode for recently changed skills and a full mode that evaluates all of them through subagents.
affaan-m/ECC
Ingests, indexes, searches, edits and monitors video, audio and live streams through the VideoDB Python SDK, returning stream links, clips and timestamps.
affaan-m/ECC
Route broad documentation-governance requests to existing ECC skills and run an opt-in, read-only audit of mapped documentation roles, links, ADR indexes, and evidence references.
affaan-m/ECC
Scans installed skills for principles that recur across them and proposes rule-file changes: append, revise, add a section, create a file or leave as covered.
affaan-m/ECC
Builds DRAFT counterparty agreements from one markdown template and a small JSON spec per party, with clauses picked by the party's role.
affaan-m/ECC
Measures whether agents actually follow a skill, rule or agent definition by generating scenarios at three strictness levels and scoring tool-call traces.
Works with
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.
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.
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.
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.
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:*).
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.
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.
Videodb is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.
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.
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.
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.