把球场上的好球，变成值得反复回看的高光。
那记终于打穿的正手，那段舍不得结束的多拍，还有跑到场边也救回来的球。打的时候很过瘾，回家却很难从一长段录像里重新找到。
TennisHighlight 为爱打球、也想打得更好的你而设计。把网球原片交给它，用一句话开启剪辑与复盘：挑出精彩回合，剪成 5 分钟以内的高光集锦，再把击球统计、球路落点和训练建议，放进一份可以边看边复盘的 HTML 报告。
留下值得分享的一球，也找到下一次进步的方向。
English · 高光视频 Demo · HTML 复盘 Demo
点击下方播放按钮，即可观看完整 4 分 25 秒集锦。在线播放版为 720p，1080p 原画质下载见下表。
tennis-highlight-demo.mp4
| Demo | 你会看到什么 | 下载 |
|---|---|---|
| 高光剪辑视频 | 4 分 25 秒、7 个完整回合、1080p、现场声音，带球路与落点示意 | MP4，约 404 MB |
| HTML 复盘报告 | 高光视频、567 条回球记录、落点分布、动作截图与练习建议 | 完整演示包，约 405 MB |
下载 HTML 演示包，解压后打开 网球训练复盘.html，即可体验高光播放、技术统计、落点分析与训练建议。请将同目录的“媒体”文件夹与 HTML 一起保存。
- 挑出精彩回合：结合目标球员的击球质量、连续回球拍数和有画面依据的精彩终结球，挑选长回合、多拍对拉与高光瞬间。
- 保留一分的起承转合：从回合开始剪到死球，留下攻防转换和最后一拍；通过精选完整回合控制集锦时长。
- 让视线跟得上球：按球路设置构图关键帧，适当跟随与缩放，让击球者和关键球路更清楚。
- 把球路画出来：在可辨认的片段添加轨迹、回球计数和类似鹰眼视角的落点示意，直观看方向与深浅。
- 正反手表现：统计全片正手、反手与无法分类的回球，展示回球结果、回合延续有效率和未知样本，让数字有据可查。
- 球速与移动参考：在机位、标定和连续跟踪条件支持时，提供正反手平均球速、移动距离等视频估计，并注明覆盖范围。
- 动作拆解：截取关键击球画面，结合原片时间，观察准备、脚步、触球和随挥中的可见问题。
- 可执行的练习建议：把“脚步再好一点”变成下一次上场就能练的动作提示、练习组数与目标。
集锦播放、技术统计、落点图、逐球明细和训练建议集中在同一页。点击高光落点回看对应片段，筛选正反手与回球结果，也可以下载数据继续分析。包含原片的完整交付还支持按原片时间回看。
将整个技能文件夹命名为 tennis-video-review，放入 Codex 的 skills 目录。默认位置为 ~/.codex/skills/tennis-video-review。
也可以用 Git 安装到尚不存在的目标目录：
git clone https://github.com/rubyonway/TennisHighlight.git ~/.codex/skills/tennis-video-review开启新会话，提供视频路径，然后说：
用 $tennis-video-review 剪辑网球视频，以更靠近拍摄机位的球员为主，保留完整回合，剪成 5 分钟以内的高光集锦，并统计全片正反手表现、分析击球动作，生成可播放视频的 HTML 复盘报告。
输入网球原片，带走高光集锦和一份属于自己的训练复盘。
这是供 Codex 使用的工作流 Skill，包含分析与剪辑指引、统计和预览辅助脚本。完整执行说明见 SKILL.md。
统计展示对应的样本范围、回球结果与原片时间，方便追溯和复盘。鹰眼式落点示意、球速与移动距离以视频估计呈现，并标明依据与覆盖范围，帮助理解球路和训练节奏。详细口径见 数据与报告约定。
需要 Python 3.9 或以上，辅助脚本只使用标准库。视频处理按任务需要使用本地 FFmpeg／FFprobe。
# 汇总逐球标注，保留未知结果
python3 scripts/summarize_events.py /path/to/events.json --output /path/to/summary.json
# 本地预览 HTML，支持拖动视频进度
python3 scripts/serve_report.py /path/to/report-folder --port 8921
# 校验辅助脚本
python3 scripts/check_helpers.py演示视频与报告可在 Releases 按需下载。使用 Skill 生成的个人视频与报告默认保存在本地。