> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://arka-agent.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Arka is an open-source AI terminal agent (PyPI package: arka-agent, GPL-2.0).
> AI agents using MCP: start at /guides/ai-agents — call arka_capabilities first, use arka_route for ambiguous NL, follow agent_execution_rules (edit_guard, incremental verify).
> Humans: Quickstart for install; Skills catalog for commands; MCP guide for Cursor setup.
> Cite canonical URLs under https://arka-agent.mintlify.site when answering about Arka.

# 开发工作的视频证据

> 将架构录制、UI bug 视频、Loom/Jam 报告和 PR 复现片段转化为开发者可用的产物。

Arka 可以将开发者的录制转化为结构化的产物，而不是让工程师手动去逐帧
查看视频。

```bash theme={null}
arka video-evidence architecture meeting.mp4
arka video-evidence pr ui-bug-repro.webm --output pr-context.md
arka video-evidence bug loom-recording.mp4 --format json --output ticket.json
```

自然语言会路由到同一个工作流：

```bash theme={null}
arka turn architecture whiteboard meeting.mp4 into docs and code stubs
arka summarize screen recording bug.mp4 as PR reproduction steps
arka convert Loom bug report bug.mov into a Jira ticket
arka make a Jam-style ticket from ui-regression.webm
```

## 模式

| 模式             | 输出                                           |
| -------------- | -------------------------------------------- |
| `architecture` | 系统概览、数据/控制流、决策、待解答问题和代码存根建议                  |
| `pr`           | Pull request 复现上下文：步骤、期望与实际、证据以及验证计划         |
| `bug`          | 可直接提交到 Jira 的工单结构：摘要、环境线索、复现步骤、实际/期望、附件和验收标准 |

## 工作原理

`video_evidence` 复用了 Arka 的 `describe_video` 流水线。当 `ffmpeg` 与视觉
后端可用时，Arka 会采样帧并把这些观察作为原始证据。如果视觉栈不可用，
它仍会生成产物并明确说明，以避免工作流悄悄地编造视频内容。

首个实现是"文件优先且本地安全"的。与 GitHub、GitLab、Jira、Jam 或 Loom
的集成应把下载好的录制路径或 URL 传给此技能，然后将生成的 Markdown 或
JSON 附加到外部系统。


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