用途：分析本地视频文件，自动在小文件原生模型理解与大文件抽帧加转写两种模式间选择。
主要能力：analyze_video(path, question) 自动选模式；小于 native_size_limit_mb（默认20MB）时整段视频发送给支持视频的模型（默认 google/gemini-3.1-flash-lite），返回 analysis、model、tokens；超过阈值时用 ffmpeg 提取关键帧（≤60秒每2秒一帧，>60秒按场景切换检测，最多30帧）并用 Whisper 转写音频，返回 frame_paths、transcript、frame_count、duration_sec。get_config() 读取配置，get_video_info() 获取时长、尺寸、是否有音轨等元数据，不进行分析。
使用方式：脚本中从工作区根目录调用：cd /data/workspace/skills/video-analysis && python3 -c "from exports import analyze_video; ..."，视频路径为工作区相对路径。或在 starchild-clawd 脚本中用 from core.skill_tools import video_analysis; video_analysis.analyze_video(...)。不要用带点的导入，目录名含连字符会语法错误；不要 exec 读取 analyze.py。提取模式下由代理把 frame_paths 作为图像附件、transcript 作为上下文交给当前聊天模型。
配置：编辑工作区 config/video-analysis.yaml，可覆盖 default_model、native_size_limit_mb（设为0总用提取，设为100总用原生）、extraction 下的 max_frames、short_video_interval_sec、scene_threshold、transcribe_audio。不要编辑 skills/video-analysis/config.yaml。
适用场景与限制：仅接受本地文件路径；链接（YouTube、TikTok、播客等）应改用 web_search、web-crawler.youtube_video 或 youtube_transcript、tiktok_transcript、scrape_markdown 等，不要下载媒体。转写文本只含语音，不能据此判断说话人。数据中心 IP 下载媒体易触发反爬，本地下载再分析仅在用户明确要求或直接提供文件时执行。配置了多个可选视频模型及别名，切换模型需修改配置。具体支持模型列表与平台兼容性以实际配置为准，资料未提供更完整的版本与许可信息。