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baocut-subtitles-intel

Erstellt Video-Cover, Titel und Beschreibungen, die Aufmerksamkeit erregen, indem aus Transkripten Verkaufsargumente extrahiert und Covergrafiken mit großen Überschriften generiert werden.

Was ist baocut-subtitles-intel?

Dieses Skill unterstützt Entwickler und Content-Ersteller dabei, für Videos ansprechende Cover und Titel zu erstellen, die gemeinsam in der Liste wirken. Es analysiert das Videotranskript, identifiziert Kernaussagen und generiert mehrere Titel-Cover-Kombinationen mit unterschiedlichen Perspektiven (direkt, fragend, zahlenbasiert, kontrastierend). Die Cover-Grafik wird mithilfe von Bildgenerierungsdiensten wie `image` erstellt, wobei die Videogröße (z.B. 16:9, 9:16) und die ausgewählten Schlüsselbilder berücksichtigt werden. Das Skill stellt sicher, dass alle verwendeten Fakten, Zahlen und Namen im Transkript belegt sind, und vermeidet übertriebene Versprechungen. Es unterstützt Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex und ermöglicht die nahtlose Integration in Workflows, bei denen Transkripte (kind `speech`) ausgelesen und relevante Video-Frames (über `videos_match_frames` und `videos_frames`) ausgewählt werden. Die Ausgabe umfasst die finale Titel-Cover-Kombination sowie eine Begründung und Warnungen vor nicht überprüften Informationen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/zhangtaoran2010/baocut-subtitles-intel/tree/HEAD/skills/baocut/built-in-skills/cover-and-title

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Dokumentation

Cover und Titel

Zuschauer sehen in der Liste gleichzeitig Cover und Titel – insgesamt weniger als eine Sekunde. Ein Cover ist ein kleines Bild mit ein paar großen Zeichen, der Titel ist eine Zeile. Der Titel sagt, worum es geht, das Cover liefert Bild und Haken. Beide ergänzen sich, sie wiederholen sich nicht. Geschrieben für Personen, die Videos veröffentlichen: ansprechend, und jeder Satz wird durch das Video eingelöst.

Die häufigste Fehlform: Das große Cover wiederholt den Titel, beide ergeben zusammen nur einen Satz; oder die große Schrift ist zu lang, nach dem Verkleinern auf dem kleinen Bild nicht mehr lesbar; oder das Cover verspricht etwas, das das Video nicht enthält, und der Zuschauer stellt beim Klicken fest, dass es nicht stimmt.

1. Material beschaffen

  1. Mit videos_inspect das Video ansehen: Name, Format (Breite/Höhe), Kapitel, Dokumente. Wenn keine Transkription (Dokumente mit kind speech) vorhanden ist, zuerst transkribieren und dem Benutzer mitteilen, dass die Transkription läuft.
  2. Transkript lesen: export (kind transcript, format md, timestamps true), mit jobs_inspect warten, bis completed, dann die Dateien in outputs lesen.
  3. Die aktuellen Anforderungen des Benutzers: Anzahl der Gruppen, Zeichenlimit für das Cover, Stil, Sprache, Veröffentlichungsplattform, bereits festgelegte Titel – alles aus diesem Gespräch entnehmen. Wenn keine Sprache angegeben ist, die Sprache des Transkripts verwenden.
  4. Andere Folgen der Serie: Wenn der Benutzer sich von Titeln und Covern früherer Folgen abheben oder sie gleich halten möchte, mit space_related_videos nach Videos mit ähnlichen Inhalten suchen.

2. Titel und Covertext erstellen

  1. Zuerst in einem Satz sagen, was das Video dem Zuschauer bietet: Welches Problem wird gelöst, welche Schlussfolgerung wird präsentiert oder was wird gezeigt. Titel und große Schrift gehen von diesem Satz aus, nicht von einer Satzstruktur.
  2. Mehrere Gruppen von Kandidaten anbieten (standardmäßig 5, wenn nicht anders angegeben), mit unterschiedlichen Perspektiven: direkt, fragend, zahlenbasiert, kontrastierend, zitierend usw. Jede Gruppe besteht aus einem Titel und einer Zeile großer Schrift auf dem Cover.
  3. Die große Schrift auf dem Cover sollte kurz sein (standardmäßig je nach Sprachgewohnheit einige Wörter, bei Chinesisch/Japanisch etwa 8 Zeichen), auch nach dem Verkleinern auf dem kleinen Bild auf einen Blick lesbar, und darf den Titel nicht wörtlich wiederholen: Der Titel sagt „was es ist“, die große Schrift liefert den „Haken“, oder umgekehrt.
  4. Zahlen, Schlussfolgerungen und Personennamen in Titel und Cover müssen im Transkript belegbar sein; keine übertriebenen Behauptungen, nichts versprechen, was das Video nicht liefert.
  5. Jede Gruppe mit einer Begründung versehen, eine Gruppe als Empfehlung markieren, den Benutzer bitten, eine Gruppe auszuwählen, oder sagen, dass eine neue Runde oder weitere ähnliche Gruppen gewünscht werden.

Vergleich (nur zur Veranschaulichung):

Schlecht: Titel „Praxiserfahrungen mit AI-Code-Review“ + große Schrift „AI-Code-Review-Praxis“ (große Schrift wiederholt den Titel, beide sagen nicht, warum es sich lohnt)

Gut: Titel „Mit AI geschriebener Code hat sich verdreifacht, so haben wir den Review-Prozess geändert“ + große Schrift „Der Mensch prüft nur, wo AI unsicher ist“ (Titel sagt, was es ist, große Schrift liefert den Haken der Vorgehensweise, acht Zeichen, das Video zeigt es tatsächlich)

3. Cover generieren

Erst nach Auswahl einer Gruppe durch den Benutzer generieren, nicht mehrere vorab generieren: Das Generieren kostet Zeit und Geld, die nicht ausgewählten Gruppen sind umsonst.

  1. Woher kommt das Bild: Wenn ein Bildindex vorhanden ist, zuerst videos_match_frames verwenden (videoId, text mit gewünschtem Cover, z.B. „Person frontal, aufgeregter Gesichtsausdruck“, „Produktnahaufnahme“), um einige Kandidaten zu erhalten, dann mit videos_frames range (den framesRange der Kandidaten übernehmen) Frames holen und ansehen; wenn kein Bildindex vorhanden ist (Fehler MODEL_NOT_INSTALLED o.ä.), mit videos_frames an Kapitelanfängen und Stellen mit offensichtlichen Emotionen oder Aktionen einige Frames holen, nach einem Frame mit klarer Person oder klarem Motiv mit ausdrucksstarker Mimik oder Geste suchen. Frames sind Rohmaterial des Videos, ohne Untertitel und Overlays.
  2. Generieren: Zuerst die Fähigkeiten prüfen, mit skills_read die baocut-catalog-media-Datei unter „Bildgenerierung“ lesen – dort stehen die Unterschiede der Dienste, die Reihenfolge der Prompts und was zu tun ist, wenn kein Bild generiert werden kann. Mit image einen prompt angeben, die size entsprechend dem Videoformat (z.B. 16:9, 9:16, 1:1; die vom Benutzer gewünschte Proportion priorisieren; wenn das Modell diese Proportion nicht unterstützt, die nächstgelegene verwenden und den Benutzer informieren; wenn das Modell keine Größe akzeptiert, size weglassen und im Prompt Hoch- oder Querformat angeben), video mitgeben, das Ergebnis als Kandidatenmaterial für dieses Video importieren, nicht auf die Timeline setzen. Im Prompt Motiv, Komposition und Stil klar beschreiben (Person oder Motiv auf einer Seite, die große Schrift auf der anderen Seite in einem freien Bereich), die Beschreibung des ausgewählten Frames einfließen lassen; wenn das Modell referenceImages nicht null ist, kann der ausgewählte Frame (als Bildmaterial des Videos gespeichert) als images zum Nachzeichnen verwendet werden; Modelle, die keine Eingabebilder akzeptieren, verlassen sich nur auf Text; wenn der Benutzer ein Cover mit einem echten Foto einer Person wünscht, dem Benutzer mitteilen, dass er den Frame direkt verwenden kann und die große Schrift auf der Plattform oder im Editor hinzufügt.
  3. Große Schrift: Generierte Bilder enthalten oft Schriftfehler. Im Prompt einen sauberen Bereich für die große Schrift anfordern; wenn der Benutzer Schrift auf dem Bild wünscht, nach der Generierung das Bild erneut lesen; bei Schriftfehlern das Bild neu generieren oder den Benutzer informieren.
  4. Wenn der Benutzer keine Anzahl angibt, 2 Cover generieren (count auf 2 setzen); wenn das Modell nur ein Bild auf einmal ausgibt (maxCount ist 1), zwei separate Aufträge senden.

4. Zu vermeiden

  • Die große Schrift soll den Titel nicht wiederholen und nicht länger sein als auf einen Blick lesbar.
  • Nichts versprechen, was das Video nicht liefert; Zahlen, Schlussfolgerungen und Personennamen müssen im Transkript enthalten sein.
  • Nicht vor der Auswahl durch den Benutzer jede Gruppe generieren.
  • Schriftfehler im generierten Bild nicht ignorieren.

5. Lieferung

  • In der Antwort den vom Benutzer ausgewählten Titel und die große Schrift des Covers sowie die anderen Kandidaten angeben, damit sie später gewechselt werden können.
  • Coverbild: Jede von image zurückgegebene artifactId und die importierten Materialien; erläutern, welcher Frame oder welche Beschreibung verwendet wurde und warum er ausgewählt wurde.
  • Welche Informationen nicht überprüft wurden; auf die Plattform hingewiesen, den Benutzer erinnern, die aktuellen Cover-Abmessungen und Textregeln der Plattform zu überprüfen.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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Release BaoCut Electron desktop apps through GitHub Actions tags by default; use local/manual packaging only when explicitly requested. Also handles App version bumps, release continuation and portable signing backups; excludes craft skills and legacy standalone CLI releases.

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旁白、视频切片与文字动画混搭的成片:拿一条新闻、一件事、一段八卦、一个产品或人物的故事,从网上与用户的视频库里搜素材、切当事人的原声,配旁白剪成一条画面一直在动的片子,推文、引语、日期、数字做成压在画面上的卡片。题材不限;别的成片里要加一段这样的切片也用它。整段画面由代码画出来的讲解片走 explainer-video,剪已有的口播走 talking-head-cut。

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用户问「我哪一期讲过 X」「这几部视频里谁说过 Y」「X 在我的视频里是怎么讲的」「有哪些讲 X 的视频」这类要在多部视频里找答案的问题时用:按意思检索、按视频去重、按当前版本重新定位,只凭找回来的原话回答,每条论断注明视频与时间,覆盖不全时说明。不用于总结或改写一部视频(那是总结、博客),也不改视频。

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用 BaoCut 处理视频与音频:转录、字幕、翻译、配音、剪口播、切短视频、分章、总结写稿、从链接下载、压缩转码、导出成片,或从零做一条成片。有媒体文件、视频链接、字幕文件或 BaoCut 视频时用;只翻译纯文本、与视频无关的写作或作图、别的剪辑器与 FFmpeg 的用法、BaoCut 源码开发不用。

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