video-analysis-workflow이란?
CMJ 및 드롭 점프에 대한 비디오 분석을 안내합니다. 운동선수 비디오 처리, 자세 감지 디버깅, 분석 실패 문제 해결 또는 kinemotion CLI 명령 실행 시 사용합니다. 출처: feniix/kinemotion.
CMJ 및 드롭 점프에 대한 비디오 분석을 안내합니다. 운동선수 비디오 처리, 자세 감지 디버깅, 분석 실패 문제 해결 또는 kinemotion CLI 명령 실행 시 사용합니다.
명령줄에서 video-analysis-workflow AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: feniix/kinemotion.
| fast | Quick preview, large batches | Lower accuracy | | balanced | Default, most use cases | Good accuracy/speed | | accurate | Validation, research | Best accuracy, slower |
| 45° oblique | Recommended | Both legs clearly visible, accurate tracking | | 90° lateral | Not recommended | MediaPipe confuses left/right feet (occlusion) | | Front/back | Not recommended | Depth ambiguity for sagittal plane motion |
| Frame rate | 30+ fps (60+ preferred) | | Resolution | 720p minimum | | Duration | Full jump cycle visible | | Lighting | Even, front-lit preferred | | Background | Contrasting with athlete | | Camera | Stable, tripod recommended |
CMJ 및 드롭 점프에 대한 비디오 분석을 안내합니다. 운동선수 비디오 처리, 자세 감지 디버깅, 분석 실패 문제 해결 또는 kinemotion CLI 명령 실행 시 사용합니다. 출처: feniix/kinemotion.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/feniix/kinemotion --skill video-analysis-workflowCMJ 및 드롭 점프에 대한 비디오 분석을 안내합니다. 운동선수 비디오 처리, 자세 감지 디버깅, 분석 실패 문제 해결 또는 kinemotion CLI 명령 실행 시 사용합니다. 출처: feniix/kinemotion.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/feniix/kinemotion --skill video-analysis-workflow 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/feniix/kinemotion