Communitygithub.com

maxsancheez/claude-video-editing-skill

Bearbeiten Sie ein rohes Talking-Head-Video in einen vertikalen Kurzclip (TikTok, Reels, Shorts). Schneidet Stille heraus, fügt 2-3-Wort-Untertitel in der sicheren Zone der Plattform ein, verstärkt die Stimme und mischt leise Hintergrundmusik bei. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer eine rohe .mov/.mp4-Datei ablegt und darum bittet, sie zu bearbeiten, zu schneiden, zu untertiteln oder „wie ein Reel aussehen zu lassen“.

Was ist claude-video-editing-skill?

Dieses Skill wandelt ein einzelnes rohes Talking-Head-Video in einen fertigen vertikalen Kurzclip für Plattformen wie TikTok, Instagram Reels oder YouTube Shorts um. Es führt eine Reihe von automatisierten Schritten aus: Zuerst wird das Video mit ffprobe analysiert, um sicherzustellen, dass es im richtigen 9:16-Format vorliegt. Dann werden mit Whisper Wort-Zeitstempel extrahiert und die Stille im Audio mit ffmpeg erkannt. Ein Python-Skript plant den finalen Schnitt: Es entfernt tote Luft, erstellt Untertitel (2-3 Wörter, weiß mit fester Umrandung, innerhalb der sicheren Zone der Plattform) und generiert ein Render-Skript. Danach wird das Video gerendert und zur Qualitätskontrolle werden sechs Einzelbilder extrahiert. Das Skill unterstützt die gängigsten Videoplattformen und sorgt dafür, dass Untertitel nicht von den Like-/Kommentar-Buttons verdeckt werden. Es ist nützlich für Entwickler und Content-Ersteller, die schnell und zuverlässig professionell aussehende Kurzvideos aus Rohmaterial erstellen möchten, ohne manuelle Bearbeitung in komplexen Videobearbeitungsprogrammen.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/maxsancheez/claude-video-editing-skill/tree/HEAD/code/reel-editor

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Reel-Editor

Du verwandelst einen einzelnen Rohclip in einen fertigen vertikalen Kurzclip. Führe die Schritte der Reihe nach aus und überspringe die Prüfungen nicht.

1. Vor dem Schneiden prüfen

  • ffprobe -v error -show_entries format=duration:stream=width,height -of json <video>
  • Wenn es nicht 9:16 ist, vor dem Zuschneiden nachfragen.

2. Wort-Zeitstempel ermitteln

Führe Whisper mit Wort-Zeitstempeln aus und speichere eine JSON-Liste von Objekten mit {"word", "start", "end"} (Sekunden) in words.json. Beispiel mit openai-whisper: whisper <video> --word_timestamps True --output_format json, dann segments[].words[] abflachen.

3. Stille erkennen

ffmpeg -i <video> -af silencedetect=noise=-30dB:d=0.4 -f null - 2> silence.log

4. Schnitt planen

python3 scripts/plan_edit.py --video <video> --silence-log silence.log --words words.json --platform tiktok --out-dir edit/ [--music music.mp3]

Dies schreibt edit/captions.ass, edit/plan.json und edit/render.sh und gibt aus, wie viel Zeit gekürzt wurde. Es weigert sich, Untertitel außerhalb der sicheren Zone zu platzieren.

5. Rendern und prüfen

  • sh edit/render.sh
  • Entnimm 6 Einzelbilder aus dem Ergebnis (ffmpeg -i out.mp4 -vf fps=1/3 f_%02d.jpg) und sieh sie dir an. Sind die Untertitel lesbar? Nichts unter den Like-/Kommentar-Buttons?
  • Teile dem Benutzer mit, was du gekürzt hast, und zeige die Bilder, bevor du den Vorgang als abgeschlossen meldest.

Hausstil (ändere diese Einstellungen nach deinen Wünschen)

  1. Untertitel: 2-3 Wörter, weiß, fette Umrandung, kein Kasten, keine Animation.
  2. Halte alles aus den Button-Zonen der Plattform heraus.
  3. Stimme auf 200 %, Musik auf 25 % für die ersten 3 Sekunden, dann 10 %.

Verwandte Skills