las

name	LAS 视频智能剪辑
description	按自然语言描述从长视频中抽取片段：高光、指定场景、参考图找人/找物、长视频语义分段与带时间戳的摘要。 支持参考图锁定目标，结果多为 TOS 上的剪辑 URL。需 LAS_API_KEY 与算子区域配置。适合云端粗剪、素材初筛与自动化拆条。
trigger	LAS 剪辑、智能拆条、按描述找镜头、长视频摘要

LAS 视频智能剪辑（las_video_edit）

本 Skill 用于把「火山引擎 LAS 视频智能剪辑」文档里的 submit/poll 调用流程，封装成可重复使用的脚本化工作流：

• 通过 POST https://operator.las.cn-beijing.volces.com/api/v1/submit 提交任务
• 通过 POST https://operator.las.cn-beijing.volces.com/api/v1/poll 轮询任务状态并拿到剪辑结果

你需要准备什么

• LAS_API_KEY：优先从环境变量读取；也支持放在当前目录的 env.sh（内容形如 export LAS_API_KEY="..."）
• Operator Region（二选一）：
  • 环境变量：LAS_REGION（推荐）/ REGION / region，取值 cn-beijing（默认）或 cn-shanghai
  • 或在命令里通过 --region cn-shanghai 指定
• video_url：可下载的视频地址（http/https 或 tos://bucket/key）
• output_tos_path：剪辑片段输出到的 TOS 目录（必须指定）
• 剪辑需求：二选一
  • task_name：内置场景名（优先级高）
  • task_description：自然语言描述（推荐写清楚“要找谁/什么/在什么场景/是否需要台词”等）

可选能力：

• reference_images：参考图像列表（URL 或 TOS），辅助识别角色/物品/场景
• 参考图像结构：推荐用 target + images[] 的结构（详见 references/api.md），脚本侧用 --ref-target + 多个 --ref-image 来生成。
• mode：处理模式（服务端合法值通常为 simple/detail；本脚本也兼容 简单/精细 等常见别名）
• segment_duration：子视频切分时长（秒）
• min_segment_duration：过滤过短片段（秒）
• output_format：输出格式（示例支持 mp4/mkv）

参数与返回字段（详细版）

参数/返回字段在执行时经常需要对照（比如 mode、segment_duration、clips[] 的结构）。完整速查见：

• references/api.md

推荐使用方式

本 Skill 自带可执行脚本：scripts/skill.py。

为方便在不同工程/不同 Agent 之间迁移，下面示例默认你位于该 Skill 目录（与 SKILL.md 同级），因此命令使用相对路径 scripts/skill.py。

1) 提交任务并等待结果

python3 scripts/skill.py submit \
  --video "https://example.com/video.mp4" \
  --output-tos "tos://bucket/path/to/output" \
  --task-desc "提取戴帽子的小男孩的所有片段，包含台词" \
  --ref-target "戴帽子的小男孩" \
  --ref-image "https://example.com/ref1.jpeg" \
  --region cn-beijing \
  --mode simple \
  --out result.json

如需直接传入 `reference_images` 的 JSON（高级用法，用于完全对齐服务端 schema），可用：

```bash
python3 scripts/skill.py submit \
  --video "https://example.com/video.mp4" \
  --output-tos "tos://bucket/path/to/output" \
  --task-desc "找杜兰特" \
  --ref-json '[{"target":"杜兰特","images":["https://...jpeg"]}]'

2) 仅提交（不等待）

python3 scripts/skill.py submit \
  --video "https://example.com/video.mp4" \
  --output-tos "tos://bucket/path/to/output" \
  --task-desc "找出所有高光片段" \
  --no-wait

3) 轮询任务

python3 scripts/skill.py poll task-xxx --region cn-shanghai

Region / Endpoint 的选择逻辑

脚本解析顺序：

1. --region 命令行参数（cn-beijing 或 cn-shanghai）
2. 环境变量 LAS_REGION / REGION / region
3. 默认值 cn-beijing

Endpoint 由 region 自动映射到 operator.las.<region>.volces.com，不支持自定义 API base。

输出结果你会得到什么

当任务 COMPLETED 时，返回里会包含：

• total_segments
• clips[]：每个片段的 clip_id、start_time、end_time、duration、description、dialogue、clip_url(tos://...) 等

脚本会把核心信息打印为易读摘要，并可选将原始 JSON 落盘。

常见问题

1) 提示“无法找到 LAS_API_KEY”怎么办？

• 优先推荐设置环境变量：export LAS_API_KEY="..."
• 或在运行目录准备 env.sh，内容形如：export LAS_API_KEY="..."
• 注意脚本是从“当前工作目录”读取 env.sh：如果你在别的目录运行，可能读不到。

2) 返回 Parameter.Invalid（参数非法）可能是什么原因？

• mode 不合法：服务端常见合法值为 simple / detail（脚本兼容 normal/标准/精细 等别名，但建议直接用 simple/detail）
• reference_images 结构不符合服务端 schema：推荐结构为 [{"target": "杜兰特", "images": ["https://...jpeg"]}]；可用 --ref-target + 多个 --ref-image 或直接用 --ref-json
• output_tos_path 不是 tos://... 目录（或无权限写入），导致生成片段失败
• video_url/参考图 URL 不可下载、被鉴权拦截、或网络环境不可达

3) TOS 路径格式有什么要求？

• output_tos_path 必须是 tos://bucket/prefix 形式的“目录前缀”，不要写成本地路径或 s3://
• 建议不要以文件名结尾（例如 .../clip_001.mp4），让服务端按 clip_001.mp4, clip_002.mp4... 自动落盘