Editorial-Kurzvideo (Fringe Lines)

Was macht Editorial-Kurzvideo (Fringe Lines)?

Der Look ist an die Kurzvideos von Greg Isenberg angelehnt. Halte jedes Kurzvideo daran:

• Setze dich nie länger als ca. 6 s auf einen Sprecherkopf.
• Eine Grafik- oder Layoutänderung erfolgt alle 3–5 s.
• Untertitel erscheinen wortweise, mit ein paar wenigen orange-farbenen, kursiven Schlüsselwörtern.
• Grafiken folgen dem Gesagten, d.h. eine Grafik erscheint genau zu dem Wort, das sie veranschaulicht.

0. Voraussetzungen (pro Maschine)

• pipeline/setup.sh installiert die Venv ~/.shorts-skill und die Remotion node_modules in ~/.cache/fringe-lines-video.
• Die Episodentranskripte müssen vorhanden sein: work/<ep>/words-quinn.json und words-doom.json (aus pipeline/transcribe_verbatim.py).
• Remotion-Quellcode: pipeline/remotion/src/ShortV2.tsx (Layout) und Graphics.tsx (Grafiktypen).

1. Moment auswählen (30–50 s)

• Durchsuche die Wortdateien nach einem in sich geschlossenen Take, der Folgendes hat:
  • eine starke Eröffnungszeile (Behauptung, Zahl oder Geständnis);
  • eine Idee;
  • einen Pointe oder Punchline gegen Ende.
• Gute Signale:
  • konkrete Zahlen (Prozentsätze, Geldbeträge, Personenzahlen);
  • genannte Unternehmen oder Produkte;
  • eine konträre Meinung;
  • ein persönliches Experiment ("Ich ließ Codex…").
• Vermeide Clips, die auf früheren Kontext angewiesen sind ("wie ich schon sagte", "das Ding").
• Mehrere --ranges können aneinandergereiht werden. Schneide an Satzenden und prüfe, dass die Naht keine Wörter wiederholt.

2. Schneiden

Füge eine Zeile zu work/<ep>/shorts.sh hinzu und führe sie aus:

b --name short-NN --range START:END [--range ...] --replace "27=>27%" --replace "claude=>Claude"

• build_short.py macht Folgendes:
  • entfernt Füllwörter, Stottern und lange Pausen;
  • wählt die aktive Kamera aus;
  • schreibt work/<ep>/short-NN/clip.mp4 und props.json;
  • rendert die einfache v1-Kurzvideo-Version.
• --replace korrigiert den Untertiteltext. Eine leere rechte Seite blendet dieses Wort aus.
  • Korrigiere immer: Zahlen ("27"→"27%"), Produktnamen (Claude, Codex, Descript, GTM, SQL) und Whisper-Fehlerhörungen.
• Um die genauen Ausgabe-Timings für das Schreiben des Spezifikation zu erhalten, drucke sie aus: python3 -c "import json;p=json.load(open('work/<ep>/short-NN/props.json'));print(' '.join(f\"{w['text']}@{w['startMs']/1000:.1f}\" for w in p['words']))"

3. Schreibe das Style-Spezifikation: work/<ep>/short-NN/style.json

{
  "hook":  {"text": "Microsoft will *27%* seiner Mitarbeiter kündigen lassen", "end": 2.8},
  "outro": {"text": "Wachsen *ohne* die *Kopfzahl* zu erhöhen", "hold": 2.0},
  "emphasis": ["microsoft", "27%", "verlassen"],
  "scenes": [
    {"at": 0.0,  "mode": "full"},
    {"at": 3.0,  "mode": "graphic", "graphic": {"type": "stat", "kicker": "Microsoft-Abfindungsangebot", "value": 27, "suffix": "%", "label": "der Mitarbeiter wurde eine Auszahlung angeboten, um zu *gehen*"}},
    {"at": 6.2,  "mode": "card"}
  ]
}

Die Zeiten sind Sekunden im geschnittenen Clip, entnommen aus den Wort-Timings in Schritt 2.

Regeln, die Konsistenz wahren:

• Struktur:
  • Szene 0 ist immer full, mit einem hook von 4–8 Wörtern, der bei ~2,5–3 s endet.
  • Sage die Behauptung; fasse den Clip nicht zusammen.
• Rhythmus:
  • Wechsle zwischen den Modi full → graphic → card → graphic → card … mit 3–6 Grafiken in einem 40 s Kurzvideo.
  • Verwende full für eine prägnante Reaktion oder ein Lachen in der zweiten Hälfte erneut.
• Timing:
  • Beginne jede Grafik 0,1–0,3 s vor dem Wort, das sie veranschaulicht, und halte sie 2,5–5 s.
  • Zwei Grafiken können direkt aufeinander folgen, z.B. eine 20 $-Karte, dann eine 100 $-Karte.
• Hervorhebung: wähle 10–18 Schlüsselwörter: Zahlen, Namen und die Punchline-Wörter. Die Übereinstimmung erfolgt kleingeschrieben, ohne Satzzeichen.
• Akzente: In jedem Textfeld rendert *wort* kursiv orange. Verwende ein oder zwei pro Zeichenkette.
• Outro: eine 2 s Endkarte mit einer kurzen Zeile, die die Kernaussage wiederholt oder eine Frage an den Betrachter stellt.
• Ehrlichkeit:
  • Zahlen auf dem Bildschirm müssen dem entsprechen, was in der Show gesagt wurde.
  • Diagramme sind schematisch: verwende lines mit Formen, niemals erfundene Achsen oder Werte.
  • Verwende "ungefähr" oder "~" wenn der Sprecher dies tut.

Grafiktypen (Graphics.tsx):

Typ	Felder	Verwendung für
stat	kicker, prefix, value (Zahl, zählt hoch), decimals, suffix, label	eine Kopfzahl
people	kicker, value (Zeichenkette), label, filled (0–1)	Anzahl von Personen / Anteil von Menschen
lines	kicker, series: [{label, shape: up|flat|down}], caption	Trend vs. Trend
quote	text, by?	die Pointe, auf dem Bildschirm gesagt
headline	source, title, highlight	Nachrichten, Ankündigungen, ein "Urteil"
list	title, items[]	Schritte, Produkte, was schiefgelaufen ist

Wenn ein neuer Grafiktyp benötigt wird, füge ihn zu Graphics.tsx und seinem Union-Typ hinzu. Behalte den Kartenstil bei: weiße oder tintenfarbene Karte, 36px Radius, ein Federeingang und eine Animation, die ihren lokalen Frame f durchläuft.

4. Rendern

~/.shorts-skill/bin/python pipeline/style_short.py --ep <ep> --name short-NN --spec work/<ep>/short-NN/style.json

• Die Gesichtsspur (pipeline/face_track.py, YuNet) wird einmal berechnet und in short-NN/faces.json zwischengespeichert. Sie hält das runde PiP und die Karte zentriert auf dem Gesicht; lösche die Datei, wenn der Clip neu geschnitten wird.
• Soundeffekte werden synthetisiert: ein Wusch bei jedem Szenenwechsel und ein Plopp, wenn eine Grafik landet. Sie werden mit --sfx-db -20 gemischt.
• Lautstärke: −14 LUFS.
• Ausgabe: out/shorts/<ep>-short-NN-v2.mp4.

5. Qualitätssicherung (immer vor dem Melden)

Ziehe Frames und betrachte sie:

for t in 1.5 5 10 15 20 25 30 35 40; do ffmpeg -v error -y -ss $t -i out/shorts/<ep>-short-NN-v2.mp4 -frames:v 1 -vf scale=270:-1 /tmp/q_$t.png; done

Überprüfe jedes dieser Elemente:

• Hook: lesbar und bedeckt nicht das Gesicht.
• Grafiken: Sie überlappen nicht den Untertitelblock, der bei y≈1340–1600 sitzt. Kein Text läuft über eine Karte hinaus. Lange Statistikwerte wie "+$500K" verkleinern sich automatisch.
• PiP: Das Gesicht ist in der Mitte des Kreises.
• Untertitel: Keine versehentlichen * in der Ausgabe; Schlüsselwörter werden in Orange gerendert.
• Lautstärke: ffmpeg -i out.mp4 -af ebur128 -f null - 2>&1 | grep " I:" zeigt etwa −14.

Melde dem Benutzer:

• Worum es in dem Kurzvideo geht und seine Länge.
• Etwaige zu überprüfende Zahlen.
• Ob noch anstößige Sprache enthalten ist.