开发者开源 Watch Skill，本地为视频建立可检索索引供 LLM 调用

一名独立开发者在 Reddit 的 r/LocalLLaMA 板块发布了开源项目 Watch Skill，目标是把视频变成可被本地大模型检索的结构化数据，从而避免每次都把视频送进多模态模型重新分析。项目代码已托管在 GitHub，面向希望搭建本地 AI 工作流的用户。

项目核心思路：把视频「索引化」而非「反复观看」

开发者在日常工作中经常处理屏幕录制、Bug 复现、产品演示和 Loom 视频等素材，他发现现成的工具很难在保持本地化的前提下，让 LLM 高效复用这些视频内容。Watch Skill 的解决方案是：

对视频做一次完整分析；
抽取出字幕文本（ASR）、画面 OCR、场景边界和代表性关键帧；
在本地构建可搜索索引；
由 LLM 按需检索证据，而非每次重看整段视频。

这种思路相当于让 LLM 退到「推理层」，只负责根据检索结果回答问题，而不是承担视频处理本身。

技术细节：混合检索与时间戳回溯

Watch Skill 在检索设计上做了几项选择，开发者表示实际效果比预期更好：

采用「全文检索 + 向量检索」的混合方案，而非单纯依赖 embedding，兼顾关键词命中与语义匹配；
使用场景检测（scene detection）替代固定间隔抽帧，使关键帧更贴近真实内容切换；
每条检索结果都附带时间戳，回答问题时可以回指到原始视频的具体位置。

所有索引数据都保存在本地，视频一旦完成索引便无需再次上传或外发。

接入方式：MCP、CLI、REST API

为了让不同本地模型都能复用同一套索引，Watch Skill 暴露了三种调用入口：

MCP（Model Context Protocol）接口，可被支持 MCP 的本地 LLM 客户端直接调用；
命令行工具（CLI），便于脚本化处理；
REST API，方便接入其他应用。

开发者表示，这套设计让他可以在不同本地模型之间切换，而无需改动索引流水线。

现状与局限

Watch Skill 由开发者 oxbshw 在 GitHub 上以开源形式发布，定位更偏向个人项目和实验性工具，尚未公布正式的 benchmark、性能数据或大规模用户反馈。其检索效果、场景检测准确率以及对长视频的支持程度，仍有待社区测试验证。对于已经在搭建本地 AI 栈的用户而言，这是一个可以尝试的轻量组件；对于普通用户而言，则更像是一份思路参考。