Jenesyx/reel-split

Reel – Split-Edit (45 % Panel über Sprecher)

Ein permanent cremefarbenes Panel füllt den oberen Teil des Bildes (1080 × split.panel_height, Standard 864 = 45 %) mit UI-artigen Widgets – Karten, Messgeräte, Umschalter, Terminals, Chips – die genau das veranschaulichen, was gerade gesagt wird. Der Sprecher befindet sich darunter im Maßstab 1 und bewegt sich nie. Ende: Das Kommentar-Keyword groß auf dem Bildschirm, dann eine Folgekarte. Arbeitsbeispiel: examples/split/ (Plan + Szenenmodul eines echten 100-Sekunden-Videos über fünf Claude-Skills).

Argumente: $ARGUMENTS

Standardwerte (nur ändern, wenn der Nutzer es sagt)

Zuerst reel.config.json lesen (fällt zurück auf reel.config.example.json).

Sache	Standardwert
Split	"split": split.panel_height (864 → Panel 45 %, Sprecher 55 %; 960 = 50/50)
Sprecher	Maßstab 1, kein Zoom, keine Bewegung; Gesicht zentriert im Sprecherbereich (speaker_y)
Sicherheitsbox	"safe": split.safe = [64, 160, 64, 32] → Szeneninhalt befindet sich in 952 × 672, beginnend 160 px von oben (Instagram-Header / Telefon-Statusleiste verdecken den oberen Rand)
Untertitel / SFX / Musik	Keine hinzugefügt. Audio = eigener Mix des Takes, von finish.py in denselben Container gemuxt
Take	Wir gehen davon aus, dass er bereits geschnitten, farblich korrigiert und mit Musik versehen ist – also unverändert verwenden. Rohmaterial/unbearbeitet → vorher fragen
CTA	Kommentar-Keyword (Wort oder Zahl) riesig in einer Sprechblasenkarte; Folgekarte "handle": creator.handle, nur Text, niemals ein Gesichtsausschnitt
Palette	split_palette: cremefarbenes Panel, tintenfarbener Text, Akzentfüllungen; Text auf Creme verwendet accent_deep (Kontrast)

Eingaben

Name des Takes und Thema kommen aus den Argumenten. Einmal, in einer Nachricht, nur das fragen, was fehlt: Ist der Take bereits geschnitten/farbkorrigiert/mit Musik versehen? Das Kommentar-Keyword? Namen oder Fachbegriffe, die Whisper falsch verstehen könnte (Tool- und Produktnamen).

Pipeline

PY = .venv/Scripts/python.exe -X utf8 (Windows) oder .venv/bin/python -X utf8 (macOS/Linux). Lange Schritte im Hintergrund.

#	Schritt	Befehl / Aktion	Prüfung
1	Ansehen	ffprobe; Kontaktabzug ffmpeg -i raw/<take> -vf fps=1/5,scale=216:384,tile=9x2 -frames:v 1 work/<take>/sheet.jpg ansehen	Leere Wand über dem Kopf? Bereits bearbeitet?
2	Transkribieren	$PY tools/transcribe.py <take> --prompt "<Namen, Fachbegriffe>"	Toolnamen Korrektur lesen; Lücken > 3 s → Fenster neu transkribieren
3	Gesicht	$PY tools/face_track.py <take> --split <panel_height>	gibt speaker_y aus
4	Beat-Plan	eine Szene pro Idee, typisch 3–7 s, jedes Widget an ein gesprochenes Wort geheftet (Cue = Wortanfang). Szenen ändern den Inhalt, nie das Layout
5	Plan-Datei	work/<take>/showcase.json basierend auf examples/split/showcase.json: video ("../../raw/<file>"), split, speaker_y, safe, scenes_module, scenes[] {kind, start, end, cue{...}}, handle in der Folge-Szene; _note speichert die Gesichtsnummern
6	Szenen	tools/scenes_<slug>.py basierend auf examples/split/scenes_5skills.py: eine sc_<kind>(i, s) -> (html, js) pro Kind, RENDER-Dict, optional CSS/JS. Koordinaten innerhalb der Sicherheitsbox (952 breit); IDs s{i}-*; Cue-Zeiten absolut. sc_comment, sc_follow sind der CTA
7	Bauen	$PY tools/showcase_build.py <take>; in work/<take>/sc: npx hyperframes lint public → 0 Fehler; npx hyperframes snapshot public -o ../snaps --no-end --describe false --at <Mitte jeder Szene>; Blätter lesen, korrigieren	Text innerhalb des Panels, nichts unter dem Header
8	Schnell rendern	$PY tools/finish.py <take> --seconds 12; work/<take>/sc/quick_sheet.jpg lesen
9	Voll rendern	$PY tools/finish.py <take> (Hintergrund) → final/<take>/, verifizieren, qa/sheet.jpg	das Blatt lesen
10	Bericht	Pfad, Länge, Szenen, Überprüfungsergebnis. Falls etwas Neues gelernt wurde, zu diesem Skill hinzufügen

Panel-Regeln

• Widgets veranschaulichen den Satz, der gerade jetzt gesprochen wird: eine Repo-Karte, wenn das Repo genannt wird; ein Messgerät, wenn verglichen wird; eine Durchstreichung, wenn „nicht dies“ gesagt wird.
• Jede Szene blendet 0,25 s vor der nächsten aus (der Builder tut dies); innerhalb einer Szene erscheinen Elemente zu ihren Cue-Wörtern.
• Zahlen auf dem Bildschirm müssen echte Zählwerte aus dem Take sein.
• Die in showcase_build.py eingebauten Szenenarten (hook, repo, cta, …) stammen aus der Zeit vor der 45 %-Sicherheitsbox und können überlaufen; schreibe stattdessen Arten in tools/scenes_<slug>.py basierend auf examples/split/scenes_5skills.py.
• Persischer / arabischer Text: .fa-Klasse (RTL auf dem Element, niemals dir="rtl" auf <html>), letter-spacing: 0, Ziffern mittels fa(), eine große Null als lateinisches 0.
• Keine überlappenden Tweens auf einer Eigenschaft, kein Math.random / from:"random", Einschübe tragen autoAlpha:0 im Ausgangszustand.
• Falls ein Quellclip HDR (HLG) ist, zuerst tonemappen (TONEMAP in tools/story_assets.py) – finish.py stoppt bei „HDR auto-promotion“.
• hyperframes snapshot ist kein Beleg für das Rendering – Schritt 8 ist es.