Watch Skill wurde von Reddit-Nutzer /u/Fearless-Role-2707 als Open-Source-Projekt veröffentlicht, nachdem er keinen geeigneten lokalen Workflow für die Videoanalyse finden konnte. Der Kerngedanke ist eine strikte Trennung zwischen Indexierungsphase und Abfragephase: Ein Video wird genau einmal vollständig verarbeitet, danach greift das LLM nur noch auf den lokalen Index zu. Die Extraktion umfasst Transkript (Sprache), OCR (Text im Bild) und Szenenerkennung – letztere statt fester Frame-Intervalle, um semantisch zusammenhängende Abschnitte besser zu erfassen. Für die Suche kombiniert Watch Skill Volltext-Suche (FTS) und Embedding-basiertes Retrieval als Hybrid-Ansatz, was laut Autor besser funktionierte als Embeddings allein. Jeder Treffer ist mit einem Timestamp verknüpft, sodass Antworten direkt auf den entsprechenden Moment im Originalvideo verweisen. Die primären Anwendungsfälle sind Screen Recordings, Bug Reports, Produktdemos und Loom-Videos. Das Projekt exponiert drei Schnittstellen – MCP (Model Context Protocol), CLI und REST API –, was den Austausch des dahinterliegenden lokalen Modells ermöglicht, ohne die Indexierungspipeline anzupassen.