auto-video-edit

/auto-video-edit: Rohmaterial zum fertigen Video

Führe das Ganze durch, ohne zwischendurch nachzufragen. Behebe Fehler und führe es erneut aus, bis eine gute final-video.mp4 entsteht.

SKILL_DIR unten bezeichnet den Ordner, in dem sich diese Datei befindet (normalerweise ~/.claude/skills/auto-video-edit).

1. Überprüfe die Einrichtung (einmalig)

ls SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/remotion/node_modules/.bin/remotion

Fehlt eines, führe das install.sh-Skript des Repos aus oder erledige es manuell:

python3 -m venv SKILL_DIR/.venv && SKILL_DIR/.venv/bin/pip install -r SKILL_DIR/requirements.txt
cd SKILL_DIR/remotion && npm install && npx remotion browser ensure

Außerdem werden ffmpeg, ffprobe und node im PATH benötigt (macOS: brew install ffmpeg node).

2. Führe die Pipeline aus

Im Ordner mit dem Filmmaterial (die größte Videodatei dort wird verwendet, sofern keine benannt wird):

bash SKILL_DIR/scripts/run_all.sh                 # oder: run_all.sh mein-take.mov

Es werden drei Schritte ausgeführt, die jeweils auch einzeln mit SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/<step>.py gestartet werden können:

Schritt	Macht	Schreibt
edit.py	erkennt Sprache, entfernt Stille > 0,5 s (behält 0,15 s Atemluft), teilt in ~4,5 s lange Einstellungen, wählt pro Einstellung normale / gezoomte (1,3×) / enge (1,5×) Ansicht basierend auf den Wörtern, zentriert Zooms auf das erkannte Gesicht, führt Color Grading durch, mastert die Stimme auf -14 LUFS mit 10 ms Überblendungen an jedem Schnitt	edited-video.mp4, work/transcript.json, work/edit_report.json
animate.py	findet Stellen, die eine visuelle Darstellung benötigen: Zahlen mit Einheiten → Counter, "A vs B" / "stattdessen" / vorher-nachher → Comparison, 3+ "zuerst / dann / schließlich"-Sätze → Flowchart, starke Behauptungen ("die Wahrheit ist", "die meisten Leute", …) → TextCard; etwa 1 Karte pro 15 s, niemals in den ersten 2,5 s; rendert jede Karte in der Videoauflösung und Bildrate	work/animation_plan.json, animations/*.mp4, work/animation_manifest.json
finalize.py	blendet jede Karte zu ihrer Zeit mit weichen Überblendungen ein; wenn ein broll/-Ordner vorhanden ist, werden Clips eingefügt, deren Dateinamen mit gesprochenen Wörtern übereinstimmen (broll/coffee.mp4 → "Kaffee") für 3 s	final-video.mp4, work/finalize_report.json

Nützliche Flags: edit.py --no-zoom, --whisper small (besseres Transkript, langsamer), --silence-db -35 (leiser Raum) / -25 (lauter Raum), --min-silence 0.35 (engere Schnitte). animate.py --max 3, --min-gap 8.

3. Mache die Karten intelligent (bei jedem Durchlauf)

Der automatische Plan verwendet Regeln. Verbessere ihn anhand des Transkripts vor dem endgültigen Rendern:

1. SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/animate.py --plan-only
2. Lies work/transcript.json und work/animation_plan.json. Bearbeite den Plan:
   • Schreibe jedes headline / label / steps / value in 2–6 knackige Wörter um, die aussagen, was der Sprecher meint (kein Satzfragment). Korrigiere Zahlen, die das Transkript falsch verstanden hat.
   • Entferne Karten, die nicht zum Verständnis beitragen; füge eine Karte hinzu, wo eine wichtige Zahl, Liste oder ein Gegensatz keine hat. Kartentypen und Eigenschaften:
     • Counter: {"to": 75, "decimals": 0, "prefix": "$", "suffix": "%", "label": "..."}
     • Comparison: {"left": {"label": "Vorher", "value": "4 Stunden"}, "right": {"label": "Nachher", "value": "10 Min"}}
     • Flowchart: {"steps": ["Aufnehmen", "Hochladen", "Posten"]} (2–5 Schritte)
     • TextCard: {"headline": "Darüber spricht niemand", "body": ""}
   • Jede Karte benötigt "start" (Sekunden in edited-video.mp4) und "seconds" (3–5).
3. SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/animate.py --from-plan
4. SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/finalize.py

4. Überprüfe das Ergebnis

• Lies work/edit_report.json und work/finalize_report.json: Die Dauer sollte sinnvoll verkürzt sein, keine Warnungen.
• Greife Frames zur Ansicht heraus: ffmpeg -ss 5 -i final-video.mp4 -frames:v 1 -y work/check.jpg (und zu jeder Kartenstartzeit + 1 s). Überprüfe sie: Gesicht im Bild bei gezoomten Einstellungen, Karten lesbar, nichts abgeschnitten.
• Wenn ein Zoom das Gesicht schlecht zuschneidet, führe edit.py --no-zoom erneut aus. Wenn Schnitte abgehackt wirken, verwende --min-silence 0.8.

Wenn etwas fehlschlägt

Jeder Schritt schreibt seine vollständige ffmpeg-/Remotion-Ausgabe in work/*.log. Lies die letzten Zeilen, behebe die Ursache und führe nur diesen Schritt erneut aus. Häufige Probleme:

• whisper unavailable → die venv fehlt; installiere sie (Schritt 1). Der Edit läuft trotzdem ohne Zoom-Auswahl.
• Remotion Could not find a browser → cd SKILL_DIR/remotion && npx remotion browser ensure.
• Eine Karte kann nicht gerendert werden → sie wird als einfache TextCard wiederholt, dann übersprungen; das Video wird dennoch fertiggestellt.

Bericht

--- VIDEOBEARBEITUNG ABGESCHLOSSEN ---
Eingabe / Ausgabe / Dauer vorher → nachher / Schnitte / Zoom-Mix / Karten / B-Roll / Dateigröße

Nenne danach alles, was du nicht beheben konntest.