Videocut Subtitle

This handles the full subtitle workflow for Chinese videos: transcribes with Whisper, applies dictionary corrections for brand names and technical terms, outputs clean text in 15-character lines for review, then matches your edits back to timestamps and burns them in with FFmpeg. The two-pass approach is smart because automated transcription always needs human review, especially for proper nouns. It enforces sensible rules like no line breaks mid-screen and no trailing punctuation. You can tweak styling (yellow text, larger fonts, top positioning) but the default white-on-black works for most cases. If you're cutting Chinese content and tired of manually syncing subtitle edits, this compresses a tedious multi-tool process into one flow.

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last updated: Aug 21, 2026

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Install

$ npx -y skills add zrt-ai-lab/opencode-skills --skill videocut-subtitle --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Files

字幕

转录 → 纠错 → 审核 → 匹配 → 烧录

流程

1. 转录视频（Whisper）
    ↓
2. 词典纠错 + 分句
    ↓
3. 输出字幕稿（纯文本，一句一行）
    ↓
【用户审核修改】
    ↓
4. 用户给回修改后的文本
    ↓
5. 我匹配时间戳 → 生成 SRT
    ↓
6. 烧录字幕（FFmpeg）

转录

使用 OpenAI Whisper 模型进行语音转文字：

whisper video.mp4 --model medium --language zh --output_format json

模型	用途
`medium`	默认，平衡速度与准确率
`large-v3`	高精度，较慢

输出 JSON 包含逐词时间戳，用于后续 SRT 生成。

字幕规范

规则	说明
一屏一行	不换行，不堆叠
≤15字/行	超过15字必须拆分（4:3竖屏）
句尾无标点	`你好` 不是 `你好。`
句中保留标点	`先点这里，再点那里`

词典纠错

读取 词典.txt，每行一个正确写法：

skills
Claude
iPhone

我自动识别变体：claude → Claude

字幕稿格式

我给用户的（纯文本，≤15字/行）：

今天给大家分享一个技巧
很多人可能不知道
其实这个功能
藏在设置里面
你只要点击这里
就能看到了

用户修改后给回我，我再匹配时间戳生成 SRT。

样式

默认：24号白字、黑色描边、底部居中

可选样式：

样式	说明
默认	白字黑边
黄字	黄字黑边（醒目）

用户可说：

"字大一点" → 32号
"放顶部" → 顶部居中
"黄色字幕" → 黄字黑边

输出

01-xxx_字幕稿.txt   # 纯文本，用户编辑
01-xxx.srt          # 字幕文件
01-xxx-字幕.mp4     # 带字幕视频

SKILL.md on GitHub

Details

Repository: github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills
Categories: AI & Agent Building, Video & Audio Editing
First seen: Jun 3, 2026

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