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Podcast-Intro

Erstelle den Cold Open für eine lange Fringe Lines Folge – eine 35–60 s Highlight-Reihe der besten Sätze der Folge mit Erklärgrafik-Einblendungen, Schlagwort-Untertiteln, Whip-Übergängen + Soundeffekten, die mit einer Titelkarte und der Themenliste endet. Verwende dies beim Erstellen oder Überarbeiten des Intros einer gesamten Folge.

Was ist Podcast-Intro?

Diese Fähigkeit automatisiert die Erstellung eines fesselnden Podcast-Intros (Cold Open) für die Show „Fringe Lines“. Sie folgt einem bestimmten Stil, ähnlich den langen Intros von Greg Isenberg, der auf einem starken Eröffnungssatz basiert, schnelle Schnitte (alle 3–6 s) verwendet und eine Mischung aus Vollbild-Clips und erklärenden Grafik-Einblendungen beinhaltet. Die Fähigkeit unterstützt sowohl die Analyse eines Transkripts zur Auswahl der 7–9 wirkungsvollsten Clips als auch die Konfiguration über eine `episode.json`-Datei, um Parameter wie Titel, Dauer, Themen, Schlüsselwörter für farbige Untertitel und detaillierte Clip-Informationen (gesprochener Text, Grafiken, Ersetzungen für falsch verstandene Wörter) festzulegen. Die Pipeline rendert das Intro mithilfe von Remotion, erzeugt Soundeffekte und prüft die Einhaltung von Qualitätsstandards wie Lautstärke (ca. −15.5 LUFS) und die korrekte Darstellung von Grafiken und Untertiteln. Nach dem Rendern wird eine Zusammenfassung mit einer Checkliste für die Qualitätssicherung und einer Liste der verwendeten Clips, Grafiken und möglicher expliziter Sprache erstellt.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/qdevery/fringe-lines-video/tree/main/.agents/skills/podcast-intro

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Dokumentation

Long-Form Podcast-Intro (Cold Open)

Der Look orientiert sich an den langen Intros von Greg Isenberg. Was es fesselnd macht:

  • Beginne mit dem stärksten Satz, ohne vorheriges Logo.
  • Schnitt alle 3–6 s.
  • Mache etwa jeden zweiten Clip zu einer Einblendung: Der Sprecher rutscht auf eine Karte auf der linken Seite, während eine Grafik auf der rechten Seite erscheint.
  • Halte Untertitel kurz: 1–3 Wörter mit orangefarbenen Schlüsselwörtern.
  • Ende mit dem Titel: Eine Karte, die zeigt, was kommt.

Die Pipeline ist pipeline/build_episode.py, gesteuert durch work/<ep>/episode.json → intro. Das Rendern verwendet die Remotion IntroV2-Komposition (pipeline/remotion/src/IntroV2.tsx); Grafiken stammen aus Graphics.tsx.

1. Durchforste die Folge nach Clips (8–10 Kandidaten, behalte 7–9)

  • Lies das Transkript (work/<ep>/words-*.json oder die Descript .txt) und liste Sätze auf, die in unter 6 s für sich allein stehen.
  • In der Reihenfolge der Präferenz:
    1. Eine harte Zahl: "27 % ihrer Angestellten zum Gehen zu bewegen", "900 % Umsatzbindung".
    2. Eine kühne Behauptung oder Vorhersage: "Tokens werden in alles eindringen".
    3. Ein Geständnis oder nachvollziehbarer Schmerz: "Ich bin es so leid, Abos zu bezahlen".
    4. Eine lustige oder emotionale Reaktion: "Ich würde token maxen".
    5. Ein zitierfähiger Abschluss: "Superintelligenz kann man nicht mit Geld aufwiegen".
  • Verteile sie über die Themen: etwa ein Clip pro Kapitel, beide Moderatoren vertreten, mindestens ein Lacher.
  • Ordne die Highlight-Reihe:
    • Clip 1 ist der einzelne stärkste Aufhänger, normalerweise eine Zahl oder eine Behauptung.
    • Wechsle zwischen Sprechern und Energielevel.
    • Setze den zitierfähigsten Satz an den Schluss, direkt vor die Titelkarte.
  • Überspringe:
    • Sätze, die Kontext benötigen ("wie ich sagte", "diese Tabelle");
    • Sätze über ~6 s;
    • Sätze mit Übersprechen.
  • Fluchen: Behalte es nur, wenn der Benutzer mit einem expliziten Intro einverstanden ist, und weise im Bericht darauf hin.

2. Konfiguriere episode.json → intro

"title": "FRINGE LINES",
"subtitle": "30. Oktober 2026",
"intro": {
  "style": "v2",
  "title": "Fringe Lines",
  "title_seconds": 4.5,
  "topics": ["The Morning Loop", "Microsoft headcount", "Build vs. buy", "Token limits", "Google vs. AI mode", "Anthropic's S-1", "AI spend"],
  "emphasis": ["27%", "leave", "900%", "retention", "sql", "agents", "tokens", "everything", "maxing"],
  "clips": [
    {"say": "microsoft just offered", "until": "employees to leave", "tag": "AI & Jobs", "replace": {"27": "27%"},
     "graphic_on": "27%", "graphic": {"type": "stat", "kicker": "Microsoft-Abkaufangebot", "value": 27, "suffix": "%", "label": "der Angestellten wurde eine Abfindung angeboten, um zu *gehen*"}},
    {"say": "tokens are going to seep", "until": "like the internet", "tag": "Tokens überall"}
  ]
}
  • say / until: Die ersten und letzten gesprochenen Wörter des Clips, groß-/kleinschreibungs- und satzzeichenunabhängig abgeglichen. Der Treffer ist das erste Vorkommen in der Folge, also mache say markant (3–5 Wörter). Wenn der andere Sprecher über die Textzeile spricht, wiederholt der Matcher die Suche mit den Wörtern nur eines Sprechers.
  • pre: Optionale Sekunden Vorspann vor say.
  • tag: Das Themenlabel, das oben links mit seiner Nummer angezeigt wird. Verwende 1–3 Wörter.
  • replace: Korrekturen für Untertitel, z. B. Zahlen, "sequel"→"SQL", oder "a": "" um ein Wort auszublenden.
  • graphic + graphic_on: Die Einblendung erscheint etwa 150 ms vor dem gesprochenen Wort graphic_on.
    • Optional: graphic_off (ein späteres Wort) kehrt zum Vollbild zurück.
    • Ohne graphic_off bleibt die Einblendung bis zum Ende des Clips bestehen.
  • Anzahl der Einblendungen: Füge 3–5 Clips Einblendungen hinzu. Wähle die mit einer Zahl, einem namentlich genannten Unternehmen oder Produkt oder einem zitierfähigen Satz aus. Lasse Reaktions- und Lachclips als Vollbild.
  • Grafiktypen (wie bei den redaktionellen Kurzclips):
    • stat: eine Zählzahl mit Vorspann und Label;
    • people: ein Symbolraster;
    • lines: schematische Trendlinien;
    • quote: eine Tintenkarte;
    • headline: eine kartenähnliche Nachrichten-Stil mit einem Highlight-Sweep;
    • list: nummerierte Zeilen.
    • Verwende *Wort* für orange Kursivschrift.
  • Ehrlichkeit: Zahlen auf dem Bildschirm müssen dem Gesagten entsprechen. Diagramme sind schematisch, niemals erfundene Daten.
  • topics: 5–7 kurze Kapitelnamen für die Titelkarte, in der Reihenfolge der Folge.
  • emphasis: 12–25 Schlüsselwörter, die in Untertiteln orange dargestellt werden: Zahlen, Namen, Pointenwörter.
  • title_seconds: 4–5 s. Die Titelkarte zeigt "Fringe Lines" in Serife mit einem orangefarbenen kursiven letzten Wort, das Datum und eine Liste "In dieser Folge".

3. Überprüfe den Plan vor dem Rendern

~/.shorts-skill/bin/python pipeline/build_episode.py --ep <ep> --stage plan
  • Es gibt für jeden Intro-Clip das Tag, die Länge und den Untertiteltext aus.
  • Behebe jedes WARN intro clip not found: Passe die say/until-Formulierung an, um genau mit dem Transkript übereinzustimmen.
  • Ziellänge: Clips von 35–50 s plus ein 4,5 s Titel. Lasse Clips über 6 s weg oder kürze sie.
  • Lies jede Untertitelzeile auf falsch verstandene Wörter und füge replace-Korrekturen hinzu.

4. Rendern

~/.shorts-skill/bin/python pipeline/build_episode.py --ep <ep> --stage graphics   # Intro-Clips + IntroV2 + untere Drittel
~/.shorts-skill/bin/python pipeline/build_episode.py --ep <ep> --stage final      # Intro + Hauptteil, Kapitel, Lautstärke zusammenfügen
  • Füge --blur zu beiden Befehlen hinzu für die Version mit unscharfem Hintergrund. Sie benötigt die unscharfen Kameras in ~/.cache/fringe-lines-video/blur/ (siehe pipeline/bg_blur.py) und schreibt <ep>-fringe-lines-blur.mp4 aus einem separaten Cache.
  • Der Hauptteil muss für Intro-Änderungen nicht neu gerendert werden.
  • Die Kapiteldatei wird neu generiert, sodass alle Zeitstempel mit der Introlänge verschoben werden.
  • Soundeffekte (Whoosh, Pop, langer Whoosh zum Titel hin) werden in den Grafikordner generiert und von Remotion gemischt.

5. Qualitätssicherung

F=out/episode/<ep>-fringe-lines.mp4
ffmpeg -v error -y -i $F -t 50 -vf "fps=1,scale=320:-1,tile=8x7" -frames:v 1 /tmp/intro.png

Überprüfe:

  • Die Karte jeder Einblendung ist vollständig auf dem Bildschirm, ihre Zahlen stimmen mit dem Gesagten überein und es gibt kein versehentliches *.
  • Untertitel zeigen orangefarbene Schlüsselwörter, und kein Untertitel überlappt den unteren Rand der Sprecherkarte.
  • Die Titelkarte listet jedes Thema in der richtigen Reihenfolge auf.
  • Die Dauer von Video und Audio stimmen überein (ffprobe -show_entries stream=codec_type,duration).
  • Die Folge liegt bei etwa −15,5 LUFS.
  • Die Kapiteldatei beginnt mit 00:00 Cold open, dann die Introlänge, dann "Aufholen".

Berichte dem Benutzer:

  • die Clip-Liste (Tag + Satz);
  • welche Clips Einblendungen haben;
  • die Introlänge;
  • explizite Sprache;
  • zu überprüfende Zahlen.

Individual skills in this repo

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

carousel

Make a Fringe Lines image carousel (Instagram/LinkedIn, 1080x1350 PNG slides + PDF) — photo slides with big condensed caps headlines and accent words, large-type text-only slides, chart/screenshot slides, explainer-graphic slides and a follow CTA. Use when asked for a carousel, slide post, or "swipe" post from an episode or a topic.

editorial-short

Make a Fringe Lines vertical short in the "editorial" style (paper background, speaker that morphs between full-bleed / card / round PiP, explainer graphics, word-by-word serif captions, hook + end card, SFX). Use when asked to make, restyle or fix a short from an episode.

engaging-monologue

Make a 16:9 FringeLines "engaging monologue" video from a solo talking-head take — jump cuts with punch-ins, the speaker shrinking into a portrait picture-in-picture while serif kinetic text, diagrams (pyramid stack, compare, roadmap, steps, big stat) and b-roll cards build on a paper canvas, plus callout cards, lower thirds, chips, a CTA pill and a green end card, all synced word by word to the speech. Use for YouTube explainers, solo commentary, newsletter-to-video and "one idea, told well" pieces.

infographic

Make a single-image editorial infographic (1080x1350) that explains one idea at a glance — two-tone headline, one-sentence dek, a hero visual with 2–4 numbered callouts and leader lines, an optional side note, a three-column "why it matters" row with icons, byline and sources. Use for "explain X in one graphic" posts about a company move, a framework, an architecture or a trend; the PNG can also be a carousel slide.

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