LAS 视频内容理解（las_vlm_video）

基于豆包视觉大模型对视频进行理解和分析（物体识别、动作分析、场景描述、摘要、字幕生成）。视频自动压缩到 50MB 以内再推理。

设计模式

本 skill 主要采用：

• Tool Wrapper：封装 lasutil CLI 调用
• Pipeline：包含 Step 0 -> Step N 的顺序工作流

核心 API 与配置

• 算子 ID: las_vlm_video
• API: 同步（process）
• 环境变量: LAS_API_KEY (必填)
• 视频限制: 需公网/火山内网可访问，<= 1GiB，暂不支持理解音频信息。

Gotchas

• 不可精确预估：按 Token 计费，且视频压缩后 token 量动态变化，需明确告知用户计费模式。
• 密钥安全：若聊天框屏蔽密钥，让用户在当前目录创建 env.sh 并写入 export LAS_API_KEY="..."，SDK 会自动读取。
• 免责声明：最终回复结果时必须包含："本方式的计费均为预估计费，与实际费用有差距，实际费用以运行后火山产生的账单为准。计费说明请参考 Volcengine LAS 定价。"，且禁止使用"实际费用"字眼描述预估价。

工作流（严格按步骤执行）

执行进度：
- [ ] Step 0: 前置检查
- [ ] Step 1: 初始化与准备
- [ ] Step 2: 预估价格
- [ ] Step 3: 执行/提交任务
- [ ] Step 4: 结果呈现

Step 0: 前置检查（必须在第一轮对话中完成）

1. 检查 `LAS_API_KEY` 与 `LAS_REGION`：确认环境变量或 .env 中是否已配置。
2. 检查输入路径：如果用户要求处理的是本地文件，则需要先通过 File API 上传至 TOS。
3. 确认无误后：才能进入下一步。

Step 1: 初始化与准备

source "$(dirname "$0")/scripts/env_init.sh" las_vlm_video
workdir=$LAS_WORKDIR

• 处理本地文件时：先本地检查视频格式和时长，告知预估后，用户确认再上传：

``bash ./scripts/check_format.sh <local_path> duration_sec=$(ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=noprint_wrappers=1:noprint_section=1 <local_path>) ` 根据时长估算 token 量并等待用户确认后，再执行上传： `bash lasutil file-upload <local_path> ``

Step 2: 预估价格（必须获得用户确认）

本 skill 按 token 计费，提交前无法精确预估费用。需将以下单价表告知用户，由用户决定是否继续。

1. 读取 references/prices.md 获取最新计费标准。
2. 优先本地获取视频时长帮助预估（避免不必要上传）：

``bash duration_sec=$(ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=noprint_wrappers=1:noprint_section=1 <local_path>) ` 根据时长估算 token 量后，告知用户 tos://` 内网访问更便宜。等待用户确认后才可继续。

Step 3: 执行视频理解 (Process)

构造基础 data.json（详细参数与接口定义见 references/api.md）：

{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": [
      {"type": "video_url", "video_url": {"url": "<presigned_url>"}},
      {"type": "text", "text": "分析视频内容，输出要点列表"}
    ]}
  ],
  "model_name": "doubao-seed-1.6-vision"
}

执行命令：

data=$(cat "$workdir/data.json")
lasutil process las_vlm_video "$data" > "$workdir/result.json"

输出解析：模型返回文本在 result.data.vlm_result.choices[0].message.content 中。

Step 4: 结果呈现

mkdir -p "./output/{task_id}"
cat "$workdir/result.json" | jq -r '.data.vlm_result.choices[0].message.content' > "./output/{task_id}/summary.txt"

向用户展示：

1. 视频摘要
2. 关键事件列表
3. 本地文件路径：./output/{task_id}/
4. 签名下载链接（如上传成功）
5. 计费声明

审查标准

执行完成后，Agent 应自检：

1. 环境变量是否正确配置
2. 输入文件是否成功上传
3. 输出结果是否正确呈现给用户
4. 计费声明是否包含