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video-edit

Bearbeite echtes Filmmaterial mit dem lokalen video-tools MCP (ffmpeg) – Schneiden, Zusammenfügen, stille Momente aus Interviewvideos entfernen, Untertitel einbrennen, Musik ducken, auf 9:16 / 1:1 / 4:5 umwandeln, Lautstärke normalisieren und plattformspezifisch exportieren. Verwende es, wenn dir Videodateien übergeben werden mit Anweisungen wie „schneide das“, „bearbeite das“, „entferne Pausen / tote Zeit“, „füge Untertitel hinzu“, „füge Musik hinzu“, „mache es vertikal“, „erstelle einen Kurzclip daraus“, „exportiere für TikTok/YouTube“ oder „bereinige die Audiospur“.

Was ist video-edit?

Diese Skill ermöglicht es KI-Agenten, Video-Editierungen mit ffmpeg durchzuführen, ohne direkt ffmpeg-Befehle schreiben zu müssen. Verwendet wird das video-tools MCP, das konsistente Pfade, Kodierung und Lautstärke sicherstellt. Der Skill unterstützt eine Vielzahl von Plattformen (Claude Code, Cursor, Codex) und führt den Benutzer durch einen schrittweisen Workflow: Begutachtung, Trimmen, Stille entfernen, Zusammenfügen, Untertitel hinzufügen, Musik einbetten und exportieren. Besonders hilfreich ist die Regel „Ein Change pro Schritt“ und die Option, Kurzformate aus langen Videos zu extrahieren.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github774/claude-video-studio/tree/HEAD/plugins/video-studio/skills/video-edit

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Dokumentation

Was macht video-edit?

Originalmaterial, deterministische Bearbeitung, verifizierte Ausgabe. Jeder Vorgang ist ein video-tools MCP-Tool; rufe diese auf, anstatt ffmpeg von Hand zu schreiben, damit Pfade, Kodierungsformate und Lautstärke immer korrekt sind.

Grundregeln

  • Die Originale niemals anfassen. Schreibe in video-out/<slug>/ mit nummerierten Schritten (01_trim.mp4, 02_jumpcut.mp4, …). Tools verweigern das Überschreiben, es sei denn, overwrite=true ist gesetzt.
  • Erst prüfen, dann schneiden. Starte mit probe und contact_sheet für jede Quelle. Verwende detect für Szenenschnitte und Stille. Falls ein Transkript benötigt wird und das watch-Plugin installiert ist, verwende es; andernfalls extract_audio in .wav und transkribiere mit verfügbaren Mitteln (whisper, eine Cloud-API, die der Anwender hat) und gib an, welches verwendet wurde.
  • Ein Schritt pro Änderung, dann das Ergebnis überprüfen (contact_sheet), bevor der nächste Schritt folgt.
  • Bild zuerst, Ton danach, Auslieferung zuletzt: Schneiden → Untertitel → Musik → Lautstärke → Export.

Standard-Durchläufe

ZielTool-Aufruf
Begutachtungprobe(path, measure_loudness=true), contact_sheet(input), detect(input)
Bereich auswählentrim(input, output, start, end) (standardmäßig präzise)
Interview verdichtenremove_silence(input, output, threshold_db=-35, min_silence=0.45, padding=0.12); threshold_db in lauten Räumen Richtung -30 erhöhen, padding erhöhen, wenn Wörter abgeschnitten werden
Zusammenfügenconcat(inputs, output, crossfade=0); gemischte Größen/Bildraten/stumme Clips werden automatisch angepasst
Untertitel.srt aus dem Transkript schreiben (max. ~32 Zeichen/Zeile, 2 Zeilen, je 1–6 s), dann `burn_captions(style=clean
Musikadd_music(input, music, output, music_db=-16, duck=true); Musik wird geloopt, getrimmt, ausgeblendet und mit Sidechain-Kompression unter Sprache geduckt
Vertikal / quadratisch`reframe(aspect="9:16", fit=blur
Geschwindigkeitsänderungspeed(factor) auf einen getrimmten Abschnitt, dann concat
Thumbnail-Kandidatenframe(time) zu 3–5 starken Momenten aus dem Kontaktbogen
Nur Lautstärkenormalize_audio(target_lufs=-14)
Auslieferung`export(preset=youtube

Kurzform aus Langform

  1. detect + Transkript → 15–60 s auswählen mit einem Aufhänger in den ersten 2 s und einer vollständigen Idee.
  2. trim → remove_silence → reframe 9:16 → burn_captions style=bold → export shorts.
  3. Wenn der Anwender einen stärkeren Einstieg wünscht und die viral-hook-Skill installiert ist, diese anbieten.

Abschluss

Beende immer mit der video-qa-Skill auf der finalen Datei mit dem passenden Ziel.

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