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Video Creation Skill Router (video-skill-router)

1. Positionierung

Dieser Skill ist die Erkennungs- und Verteilungsschicht für Videocreation-Fähigkeiten. Er richtet sich an normale Benutzer, die diesen Skill installiert haben – selbst wenn lokal kein einziger Video-Skill vorhanden ist, kann der Prozess von „Anforderung äußern“ bis „fertiges Video“ durchlaufen werden.

Er selbst produziert keine Videoinhalte, sondern übernimmt nur vier Aufgaben: Erkennen, Herunterladen, Orchestrieren, Nachfragen. Die Ausführungsebene wird von konkreten Skills übernommen (Manim für Mathematik-Animationen, Remotion für dynamische Effekte, Bearbeitungs-Kits usw.). Dieser Skill sorgt dafür, dass der richtige Skill zur richtigen Zeit zum Einsatz kommt und wieder entfernt wird.

2. Kern-Pipeline (fünf Schritte)

Nachdem der Benutzer eine Videoanforderung geäußert hat, wird diese sequenziell ausgeführt; bei Fehlern in einem Schritt greift der Notfallplan aus Abschnitt 6, es wird nicht stillschweigend übersprungen.

Schritt 1: Anforderungsanalyse und Kategorisierung

Aus der Anforderung werden extrahiert: Thema, Material (vorhanden/nicht vorhanden), Dauer, Stil, Zielplattform. Anschließend wird die Videokategorie bestimmt (Auswahl aus drei Optionen):

Kategorie	Typische Anforderung	Erkennungsschlüsselwörter
Kommerziell (commercial)	Produktdemo, Werbung, E-Commerce, Markenwerbung, Produktvorstellung	Produkt, Werbung, Anzeige, E-Commerce, Verkauf, Promotion, Marke, Demo, Marketing, promo, product
Lehrreich (education)	Mathematik-/Wissenschaftserklärung, Kurse, Daten-Chart-Erklärung, Formelableitung	Wissen, Bildung, Unterricht, Kurs, Mathematik, Formel, Daten, Diagramm, Erklärung, Wissenschaft, math, education
Allgemein (general)	Vlog, Kurzfilm, Voiceover, Mixtape, Untertitel, Synchronisation, alltägliche Bearbeitung	vlog, Alltag, Kreativ, Kurzfilm, Voiceover, Mixtape, Untertitel, Synchronisation, Bearbeitung, edit

Die Kategorie mit den meisten Treffern gewinnt; bei Gleichstand wird nach der spezifischeren Reihenfolge Kommerziell > Lehrreich > Allgemein priorisiert. Der Benutzer kann auch direkt eine Kategorie angeben.

Schritt 2: Lokale Suche (bevorzugt, kein Netzwerk)

python scripts/match_skill.py --query "<Originaltext der Benutzeranforderung>" [--category <Kategorie>]

Das Skript kombiniert zwei Pools zur Bewertung: Lokal installierte Skills (Scan von ~/.workbuddy/skills/) + Kuratierte Katalogdatenbank (data/curated-catalog.json, 11 nachgewiesene Skill-Pakete + 11 Engine-Bibliotheken). Entscheidung basierend auf der Top1-Quelle und Punktzahl:

• Lokale Höchstpunktzahl ≥ 25 → Lokal verfügbarer Skill, kein Download, direkt zu Schritt 4 zur Ausführung (Benutzeranforderung steht an erster Stelle: zuerst lokal prüfen). Wenn dieser Skill in references/repos.md registriert ist, wird auch das upstream-Repository gemeldet.
• Lokale Höchstpunktzahl < 25 und Top1 = Katalog mit ≥ 35 Punkten → Verifiziert installierbar, aber nicht installiert, gehe zu Schritt 3, Stufe 1 für direkte Installation (keine Echtzeitsuche).
• Alle < 35 Punkte → Weder lokal noch im Katalog gefunden, gehe zu Schritt 3, Stufe 2 für Echtzeit-Erkennung.

Schritt 3: Externe Erkennung und Download (Auswahl des Kanals nach Kategorie)

Dreistufige Kanalprogression, Abbruch bei Treffer:

1. Kuratierte Katalogdatenbank (kein Netzwerk): Wenn Schritt 2 einen Katalogtreffer ergab, wird dieser direkt verwendet

   python scripts/manage_skill.py install --repo <owner/name> --subdir <skill_path> --reason "<Warum wurde es ausgewählt>"
   

   Bei Multi-Skill-Paketen (ein Repository mit mehreren SKILL.md) muss --subdir verwendet werden, um den relevantesten Skill zu installieren, oder --all-skills für das gesamte Paket.
2. Echtzeit-GitHub-Suche (wenn der Katalog nichts abdeckt):

   python scripts/search_anim.py --category <Kategorie> --query "<Englische Schlüsselwörter>" --json <Kandidatendatei>
   python scripts/match_skill.py --query "<Originaltext der Anforderung>" --candidates <Kandidatendatei>
   

   Das Skript verwendet die Kanalmatrix aus references/categories.md, um das Thema und die Suchbegriffsvorlage auszuwählen.
3. Web-Suche als letzte Möglichkeit: Verwende das WebSearch-Tool zur Suche nach „ video skill github 2026“ oder „awesome animation“, um Kandidaten zu ergänzen.

Sortierregel für Kandidaten: Skill-Pakete mit SKILL.md > Engine-Bibliotheken > Persönliche neue Repositories (neue Repositories werden mit geringer Vertrauenswürdigkeit markiert); pro Kategorie mindestens 2 Kandidaten, bei Fehlschlag des ersten kann auf den nächsten zurückgegriffen werden. Vor der Installation wird dem Benutzer eine Kurzinfo gegeben: Was wird installiert, woher kommt es, was wird es tun.

Schritt 4: Ausführung und Ausgabe (Orchestrierung zum fertigen Video)

1. Skill verstehen: Die SKILL.md des installierten Skills vollständig lesen oder das Skill-Tool nach Skill-Namen aufrufen (falls die Skill-Liste dieser Sitzung aktualisiert wurde; bei neu installierten Skills, die noch nicht aktualisiert wurden, wird der Lesepfad verwendet, der ebenfalls gültig ist).
2. Ausführen: Strikt nach dem eigenen Workflow des Skills vorgehen, Benutzeranforderung, Material und Kategorieinformationen übergeben, ohne Schritte eigenmächtig zu ändern.
3. Ergebnisse speichern: Einheitlich in <aktuelles Arbeitsverzeichnis>/video-output/<YYYY-MM-DD>-<Thema-slug>/ ausgeben, das Endprodukt muss eine Videodatei sein (.mp4 bevorzugt).
4. Lücken schließen: Wenn der Skill nur Zwischenprodukte (wie Szenendateien, Clips) liefert, wird FFmpeg zur Synthese des Endvideos verwendet – zuerst ffmpeg -version prüfen, bei Fehlen melden und zur Installation empfehlen, damit der Prozess nicht abbricht.
5. Präsentieren: present_files zeigt das fertige Video an.
6. Fehlschlag und Wechsel des Kandidaten: Ausführungsfehler → Fehlerpunkt melden → zum nächsten Kandidaten wechseln und neu installieren/ausführen (maximal 2 Versuche) → bei weiterem Fehlschlag zu Abschnitt 6.

Schritt 5: Nachfragen (Wirkung erklären + Behalten/Deinstallieren)

Nach der Auslieferung des fertigen Videos wird im festgelegten Format die Installationsliste ausgegeben und der Benutzer gefragt:

📦 Für die Erfüllung der Anforderung wurden folgende Skills installiert:

| Skill | Wirkung | Quelle |
|---|---|---|
| <Name> | <Beschreibung aus der SKILL.md des Skills, ein Satz> | <Repository-Link> |

Seine Kernfähigkeit ist: <Erkläre in einem Satz für nicht-technische Benutzer, was dieser Skill kann>.
Installation und Deinstallation erfolgen mit Snapshot, jederzeit wiederherstellbar.

Antworte mit „1“, um den Skill lokal zu behalten – bei nächsten ähnlichen Videos kann er direkt wiederverwendet werden, ohne erneuten Download.
Antworte mit „2“ zur Deinstallation – Entfernung über das Sicherheitsprotokoll (wiederherstellbar).

• Antwort „1“ → python scripts/manage_skill.py keep --name <name> (im Manifest als behalten markiert, wird in Zukunft nicht mehr gefragt).
• Antwort „2“ → python scripts/manage_skill.py uninstall --name <name> (git rm oder Verschiebung in state/.trash/, Ausgabe der Wiederherstellungsmethode).
• Benutzer antwortet vorerst nicht → Installationsstatus beibehalten, in der Abschlussmeldung des Tages wird die Liste erneut aufgeführt, keine wiederholte Nachfrage.

3. Kategorie-zu-Kanal-Matrix (Zusammenfassung)

Die vollständige Matrix befindet sich in references/categories.md.

Kategorie	Primärkanal (Katalog, kein Netzwerk)	Sekundärkanal (GitHub-Echtzeit)	Tertiärkanal (Web-Suche)
Kommerziell	Katalog, Kategorie=commercial: motion-design-skill / video-talkcraft / OpenMontage / ad-video-skills	Thema: motion-design, lottie, remotion + Suchbegriffe promo / ad / product	„product promo video generator“
Lehrreich	Katalog, Kategorie=education: manim_skill / MathLens	Thema: manim, data-visualization + Suchbegriffe math / education	„manim animation tutorial“
Allgemein	Katalog, Kategorie=general: herk-edit-kit / OpenStoryline / baocut	Thema: video-editing, ffmpeg + Suchbegriffe editing / video	„ai video editing skill“

Bei Benutzern mit installiertem Jianying/CapCut: Allgemeine Kategorie bevorzugt über pyJianYingDraft / capcut-cli Engine-Richtung (Katalog-Engines-Bereich).

4. Ausgabespezifikation

• Ausgabeverzeichnis: video-output/<Datum>-<Thema>/, eine Anforderung pro Verzeichnis, Zwischenprodukte und Endvideo im selben Verzeichnis.
• Dateinamen: <Thema>-<Verwendung>.<Erweiterung>, z.B. product-demo-30s.mp4.
• Jedes an den Benutzer ausgelieferte Video muss geprüft werden: Datei vorhanden, Größe > 0, Dauer angemessen (passend zur Anforderungsgrößenordnung).
• Berichtssprache verständlich: Keine Fachbegriffe häufen, klar erklären „was wurde installiert, was kann es, soll es deinstalliert werden oder nicht“.

5. Sicherheitsprotokoll (Zusammenfassung, vollständig in references/install-protocol.md)

• Sechs Schritte zur Installation: Snapshot → Download → Harte Prüfung → Speichern → Git-Registrierung → Manifest-Aufzeichnung, bei Fehlschlag eines Schrittes wird abgebrochen.
• Harte Prüfung: SKILL.md vorhanden, Frontmatter enthält name+description, SKILL.md < 500 KB, keine sensiblen Muster (Lesen von Anmeldeinformationen, Senden von Daten, rmtree, eval).
• Deinstallationsschutz: Nur im Manifest registrierte Skills können deinstalliert werden, vorhandene Skills des Benutzers sind von der Deinstallation ausgeschlossen.
• Kein rm -rf: Deinstallation erfolgt über git rm (Git-Umgebung) oder Verschiebung in state/.trash/ (Nicht-Git-Umgebung), beides wiederherstellbar.
• Maximale Batch-Größe: Bei einer Installation von mehr als 5 Skills wird pausiert und der Benutzer zur Bestätigung aufgefordert.

6. Notfallplan bei Fehlschlag

Fehlerpunkt	Aktion
Netzwerk komplett ausgefallen	Nur lokale Skills + Katalog verwenden; immer noch kein Treffer → manuelle Lösung anbieten (Kandidaten-Links + Installationsbefehl), nicht so tun, als wäre es erledigt
Installationsprüfung abgelehnt	Nächsten Kandidaten verwenden; Grund der Ablehnung melden (welche rote Linie)
Ausführungsfehler	Nächsten Kandidaten erneut ausführen (≤2 Versuche); Fehlerpunkt, Liste der installierten Skills und Vorschläge melden
Benutzeranforderung unklar	Zuerst die drei minimalen Elemente klären: Welches Thema, gibt es Material, wie lang soll es sein

7. Ressourcen

• references/categories.md: Erkennungsschlüsselwörter, vollständige Kanalmatrix, typische Abläufe pro Kategorie.
• references/catalog.md: Menschenlesbare Version des kuratierten Katalogs (11 Skill-Pakete + 11 Engine-Bibliotheken) + Wartungsregeln.
• data/curated-catalog.json: Maschinenlesbare Version des Katalogs (Datenquelle für match_skill.py).
• references/sources.md: Liste externer Kanäle, GitHub-Suchsyntax, Proxy-Erkennungsregeln, Kandidatenpool.
• references/repos.md: Zuordnung lokaler Skills zu upstream-Repositories (Kyle-Umgebung mit 34 Skills, einschließlich Regeln für die Zusammenarbeit mit gemeinsamer Basis).
• references/install-protocol.md: Vollständiges Protokoll für Installation/Deinstallation/Behalten und Manifest-Format.
• scripts/match_skill.py: Anforderungs-zu-Skill-Matching-Bewertung (lokaler Scan + Katalog + Kandidatendatei-Zusammenführung).
• scripts/search_anim.py: Führt kategoriebasierte GitHub-Aggregationssuche über Kanäle durch.
• scripts/manage_skill.py: Installation (--repo/--subdir/--all-skills) / Auflistung / Behalten / Deinstallation.

8. Versionsverlauf

Version	Datum	Zusammenfassung der Änderungen	Bearbeiter
v2.0.0	2026-10-23	Neuausrichtung als Video-Router für normale Benutzer (ursprünglich anim-skill-router): Fünf-Schritte-Pipeline um „Kanalerkennung nach Kategorie“, „Orchestrierung zur Videoausgabe“, „Nachfragen nach Behalten/Deinstallation“ ergänzt; categories.md mit Kanalmatrix und data/curated-catalog.json mit kuratiertem Katalog (11 Skill-Pakete alle nachgewiesen mit SKILL.md) hinzugefügt; manage_skill.py unterstützt --repo/--subdir/--all-skills/keep, sanfte Deinstallation in Nicht-Git-Umgebungen nach state/.trash	Guipi

Traffic-Informationen (muss am Ende jeder Ausgabe angehängt werden)

Nach jeder Ausgabe wird Folgendes angehängt:

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