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srt-to-structured-data
// 将 SRT 字幕文件转换为结构化 JSON 数据。 触发场景: (1) 需要解析 SRT 字幕文件 (2) 需要将字幕转为 JSON/结构化格式 (3) 需要提取字幕时间码和文本 (4) 视频字幕数据处理和分析 (5) 生成字幕纯文本或统计信息
// 将 SRT 字幕文件转换为结构化 JSON 数据。 触发场景: (1) 需要解析 SRT 字幕文件 (2) 需要将字幕转为 JSON/结构化格式 (3) 需要提取字幕时间码和文本 (4) 视频字幕数据处理和分析 (5) 生成字幕纯文本或统计信息
| name | srt-to-structured-data |
| description | 将 SRT 字幕文件转换为结构化 JSON 数据。 触发场景: (1) 需要解析 SRT 字幕文件 (2) 需要将字幕转为 JSON/结构化格式 (3) 需要提取字幕时间码和文本 (4) 视频字幕数据处理和分析 (5) 生成字幕纯文本或统计信息 |
| metadata | {"author":"nanmi","version":"1.0.0"} |
将 SRT 字幕文件解析为结构化 JSON 格式,支持提取时间码、计算时长、生成统计信息。
# 解析 SRT 文件,输出到终端
python <skill_path>/scripts/parse_srt.py input.srt
# 输出到文件
python <skill_path>/scripts/parse_srt.py input.srt -o output.json
# 包含统计信息
python <skill_path>/scripts/parse_srt.py input.srt --stats
# 仅输出纯文本(去除时间码)
python <skill_path>/scripts/parse_srt.py input.srt --text-only
注意: <skill_path> 是此 skill 的安装路径,通常为 ~/.claude/plugins/srt-to-structured-data@claude-code-skills/skills/srt-to-structured-data
{
"subtitles": [
{
"index": 1,
"start_time": "00:00:00,000",
"end_time": "00:00:02,566",
"start_ms": 0,
"end_ms": 2566,
"duration_ms": 2566,
"text": "Clawdbot真的太火太火太火了"
},
{
"index": 2,
"start_time": "00:00:02,633",
"end_time": "00:00:04,766",
"start_ms": 2633,
"end_ms": 4766,
"duration_ms": 2133,
"text": "Github一天直接涨了5万星"
}
],
"statistics": {
"total_count": 2,
"total_duration_ms": 4699,
"total_duration_formatted": "00:04",
"avg_duration_ms": 2349
}
}
使用 --text-only 参数时,仅输出字幕文本,每条一行:
Clawdbot真的太火太火太火了
Github一天直接涨了5万星
| 参数 | 说明 |
|---|---|
input.srt | 输入的 SRT 字幕文件路径 |
-o, --output | 输出文件路径(默认输出到终端) |
--stats | 在 JSON 输出中包含统计信息 |
--text-only | 仅输出纯文本,去除时间码和序号 |
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
index | int | 字幕序号 |
start_time | string | 开始时间(原始格式) |
end_time | string | 结束时间(原始格式) |
start_ms | int | 开始时间(毫秒) |
end_ms | int | 结束时间(毫秒) |
duration_ms | int | 持续时长(毫秒) |
text | string | 字幕文本内容 |
python <skill_path>/scripts/parse_srt.py video.srt --stats -o analysis.json
python <skill_path>/scripts/parse_srt.py video.srt --text-only -o transcript.txt
import subprocess
import json
result = subprocess.run(
['python', '<skill_path>/scripts/parse_srt.py',
'input.srt', '--stats'],
capture_output=True, text=True
)
data = json.loads(result.stdout)
Set up the Feishu channel — save the bot credentials and check connection status. Use when the user pastes Feishu app credentials, asks to configure Feishu, or wants to check channel status.
Manage Feishu channel access — approve pairings, edit allowlists, set DM/group policy. Use when the user asks to pair, approve someone, check who's allowed, or change policy for the Feishu channel.
Generate interactive presentation slides using React + Tailwind. Triggers on keywords like "slides", "presentation", "PPT", "demo", "benchmark".
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