Appearance
AI SkillAgent 调用可使用
视频文字跟踪打码
按姓名、账号、邮箱等目标选择遮挡范围，逐帧定位并跟踪缩放与移动，保留原声，复扫成片后交付打码视频。
让遮挡跟着视频中的目标文字移动打码 MP4 · 遮挡规则 · 成片复扫结论
它解决什么问题
固定遮挡框容易在滚动、缩放和切镜头时漏掉目标。把语义选词、逐帧定位、运动跟踪和最终编码复扫结合起来，定位遗漏后修正规则再导出。
适合谁使用
需要在录屏、演示或素材视频中遮挡指定文字，并希望保留其他标题、正文与原声的创作者和资料整理人员。
它如何工作
明确遮挡目标
确定需要隐藏姓名、账号、邮箱、指定词语还是某个区域，同时说明要保留的内容。支持词语、正则、邮箱和手机号等预设；按语义类别选成员由 Agent 结合真实画面判断。
- 输入
- 原视频与要隐藏的词语或类别
- 产出
- 范围明确的打码要求
文字在移动，遮挡也要跟得上
录屏中的账号、姓名或邮箱会随着滚动、缩放和切镜头改变位置。这个 Skill 把自然语言要求转成可复查的规则，结合逐帧文字识别与运动跟踪遮挡目标，再对最终编码文件复扫，保留原声与未要求处理的内容。
顶部剪辑室图是虚构能力示意，不是实际处理结果，也不能作为脱敏已经完成的证明。
用自然语言说明要隐藏什么
可以指定姓名、账号、邮箱、手机号、任意词语、正则或一个画面区域，也可以说明“隐藏第三方博主名称，保留标题和正文”。按语义类别选目标时，由 Agent 查看真实画面与 OCR 候选，确认对应词语、别名和出现位置。
抽帧扫描用于发现目标，完整候选与实际画面用于补漏。每段视频使用独立的规则文件，不把姓名或业务规则写进全局 Skill。明确的区域可以设置时间范围，并按需要固定在屏幕上或跟随内容运动。
逐帧识别，结合运动处理短时漏检
默认按原分辨率逐帧 OCR，使用可靠字符框遮住匹配子串；缺少可靠字符框时保守遮整行。结合光流与运动估计跟踪平移、缩放和轻微旋转，双向补足短时漏检，镜头变化时重置。
支持强马赛克和不透明纯色覆盖。跟踪失效的显式区域可能扩大为整帧遮挡并标记复核，需要重新分段锚定；长时模糊或目标失踪仍可能需要补充区域规则。
修正规则后，可在校验原视频哈希、尺寸、帧率和帧序列的前提下复用已有逐帧 OCR 缓存。缓存不能补出之前从未识别到的文字。
复扫最终成片，再决定交付状态
检查输出的帧数、尺寸、音频、时长偏差、未命中目标与跟踪异常，再查看成片，重点检查首次和最后出现、滚动、缩放、切镜头及标记帧。
复扫针对最终编码视频的每帧，发现规则内已知目标时输出泄漏帧与位置。补充规则后重新导出，再复扫；报告绑定实际成片和规则，修改后旧结论不再有效。
“没有识别出已知目标”只说明本次 OCR 检查的结果。 同一识别引擎可能重复漏掉模糊文字，因此还要结合完整候选与人工视觉复核，不能据此承诺零泄露。
交付成片，原始诊断留在本机
| 产物 | 处理方式 |
|---|---|
| 打码 MP4 | 保留原声，原视频不覆盖 |
| 遮挡规则与精简结论 | 说明目标范围、实际检查和待复核项 |
| 处理及验证报告 | 用于检查帧数、音频、遗漏和异常 |
| 原文 OCR、完整候选、原图对比 | 可能含原始敏感文字，仅在本机复核，不默认上传或对外分享 |
环境与使用范围
当前 OCR 后端需要 macOS、Swift 命令行工具、Python 依赖及 FFmpeg / FFprobe；尚不支持将同一 OCR 后端直接用于 Linux 或 Windows。默认流程在本机处理视频，不调用付费识别 API。
视频没有固定处理时长承诺。小字、严重压缩、模糊、长时遮挡等情况需要额外复核；语音、元数据、头像和商标不由文字 OCR 自动全部处理，也不用于去掉字幕后恢复原始画面。
使用 video-text-redactor，遮挡这段录屏里的第三方博主昵称、账号和邮箱，保留标题、正文与原声。检查滚动、放大缩小和切镜头处，输出打码视频及实际复核结论。
这四项收录来自 chris-skills 的完整 Skill 包。使用范围遵循其个人非商业学习许可；商业内容制作、组织业务使用及对外分发等用途，按完整许可另行取得授权，第三方内容保留各自条款。