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Kiratuu/Video-Wrapper-Skills

Füge Interview-Videos Unterhaltungseffekte hinzu (überlagerter Text, Karten, Personenleisten, Kapitelüberschriften etc.). Unterstützt 4 visuelle Themen, analysiert Untertitel zur Generierung von Vorschlägen, die der Benutzer genehmigt, bevor das Video gerendert wird.

Was ist Video-Wrapper-Skills?

Dieses Skill ist ein leistungsstarkes Tool zur Videobearbeitung, das auf Python, Playwright und MoviePy basiert und hochwertige visuelle Effekte für Interview-Videos rendert. Es analysiert zunächst die Untertitel einer Videodatei, um relevante Inhalte wie Gästedaten (für Personenleisten), Themenwechsel (für Kapitelüberschriften), Schlüsselwörter (für überlagerten Text) und Expertenzitate (für Karten) zu identifizieren. Die generierten Vorschläge werden dem Benutzer im Markdown-Format zur Prüfung und Bearbeitung vorgelegt – er kann sie bestätigen, ändern, löschen oder neue Komponenten hinzufügen. Nach der Genehmigung erstellt das Skill eine Konfigurationsdatei und rendert das finale Video mit Effekten wie Personenleisten, Kapitelüberschriften, überlagertem Text, Begriffskarten, Zitat-Highlights, animierten Statistiken und Aufzählungspunkten. Es unterstützt vier visuelle Themen (Notion, Cyberpunk, Apple und Aurora) und kann entweder über Playwright (empfohlen für bessere Qualität) oder als Fallback über Python PIL rendern. Das Skill ist besonders nützlich für Entwickler und Content-Ersteller, die Interview-Videos automatisiert mit ansprechenden, professionell aussehenden Unterhaltungselementen anreichern möchten.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Kiratuu/Video-Wrapper-Skills

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Interview-Videoprozessor

Ein Tool zur Videobearbeitung mit Python + Playwright + MoviePy, das hochwertige visuelle Effekte mit HTML/CSS/Anime.js rendert.

Arbeitsablauf

Erster Schritt: Analyse des Untertiteltexts

Wenn der Benutzer eine Video- und eine Untertiteldatei bereitstellt, analysiert das Tool den Untertiteltext und generiert Effektvorschläge:

  1. Liest die Untertiteldatei (.srt)
  2. Analysiert den Inhalt und identifiziert:
    • Gästeinformationen (für Personenleisten)
    • Themenwechsel (für Kapitelüberschriften)
    • Schlüsselwörter und Begriffe (für überlagerten Text)
    • Fachbegriffe (für Begriffskarten)
    • Hervorragende Zitate (für Zitatkarten)
    • Zahlen und Daten (für Datenanimationen)
    • Kernpunkte (für Aufzählungspunkte)
  3. Generiert eine Liste von Vorschlägen, die dem Benutzer zur Prüfung vorgelegt werden

Zweiter Schritt: Benutzerprüfung

Die Vorschläge werden dem Benutzer im Markdown-Format angezeigt:

## Vorschläge für visuelle Effekte

**Thema**: notion

### 1. Personenleiste (Lower Third)
- **Name**: Dario Amodei
- **Rolle**: CEO
- **Firma**: Anthropic
- **Erscheinungszeitpunkt**: 1000ms

### 2. Überlagerter Text (Fancy Text)
1. **Allgemeine künstliche Intelligenz** (Hervorhebung)
   Zeit: 2630ms - 5500ms
   Grund: Erstmalige Erwähnung des Kernkonzepts

...

Der Benutzer kann:

  • Alle Vorschläge bestätigen
  • Einige Vorschläge ändern
  • Nicht benötigte Komponenten löschen
  • Neue Komponenten hinzufügen

Dritter Schritt: Konfiguration generieren und rendern

Basierend auf den genehmigten Vorschlägen wird eine config.json generiert und das Video gerendert.

Verfügbare Komponenten

KomponenteVerwendungKonfigurationsfelder
Personenleiste (lower_third)Gästeinformationen anzeigenname, role, company, startMs, durationMs
Kapitelüberschrift (chapter_title)Themenwechsel-Titelnumber, title, subtitle, startMs, durationMs
Überlagerter Text (fancy_text)Aktuelle Aussage zusammenfassentext, style, startMs, endMs, position
Begriffskarte (term_card)Begriff erklärenchinese, english, description, firstAppearanceMs
Zitatkarte (quote_callout)Hervorragende Aussage hervorhebentext, author, startMs, durationMs, position
Datenanimation (animated_stats)Zahlen anzeigenprefix, number, unit, label, startMs
Aufzählungspunkte (bullet_points)Kernpunkte zusammenfassentitle, points[], startMs, durationMs
Soziale-Medien-Leiste (social_bar)Folgen-Lenkungplatform, label, handle, startMs, durationMs

Nutzungsregeln für überlagerten Text

⚠️ Wichtig: Der überlagerte Text muss folgende Regeln einhalten:

  1. Muss eine Phrase sein: Fassen Sie die aktuelle Aussage des Sprechers kurz zusammen

    • ✅ Richtig: «KI-Entwicklung ist eine glatte exponentielle Kurve» «Intelligenzwachstum ähnlich dem Mooreschen Gesetz»
    • ❌ Falsch: «Künstliche Intelligenz» «Mooresches Gesetz» (das sind Wörter, die in die Begriffskarte gehören)
  2. Ergänzt die Begriffskarte:

    • Überlagerter Text: Fasst Aussage zusammen (z.B. «Intelligenz verdoppelt sich jährlich»)
    • Begriffskarte: Erklärt den Begriff (z.B. «Mooresches Gesetz: Die Anzahl der Transistoren auf einem Chip verdoppelt sich alle 18-24 Monate»)
  3. Position oben: Standardmäßig im oberen Bildschirmbereich (über dem Untertitel), um Gesichter nicht zu verdecken

Nutzungsregeln für die Soziale-Medien-Leiste

  • Standard-Anzeigedauer: 8 Sekunden (länger als andere Komponenten, damit Benutzer sie sich merken können)
  • Tritt normalerweise am Ende des Videos auf
  • Unterstützte Plattformen: twitter, weibo, youtube

Themensystem

Unterstützt 4 visuelle Themen:

ThemaStilAnwendungsfall
notionWarmer WissensstilBildung, Wissensaustausch
cyberpunkNeon-ZukunftslookTechnologie, zukunftsweisende Themen
appleMinimalistisch-elegantGeschäftlich, professionelle Interviews
auroraFarbverlauf-LichtstromKreativ, künstlerische Inhalte

Konfigurationsdatei-Format

{
  "theme": "notion",
  "lowerThirds": [
    {
      "name": "Dario Amodei",
      "role": "CEO",
      "company": "Anthropic",
      "startMs": 1000,
      "durationMs": 5000
    }
  ],
  "chapterTitles": [
    {
      "number": "Teil 1",
      "title": "Die Essenz des exponentiellen Wachstums",
      "subtitle": "The Nature of Exponential Growth",
      "startMs": 0,
      "durationMs": 4000
    }
  ],
  "keyPhrases": [
    {
      "text": "Allgemeine künstliche Intelligenz",
      "style": "emphasis",
      "startMs": 2630,
      "endMs": 5500
    }
  ],
  "termDefinitions": [
    {
      "chinese": "摩尔定律",
      "english": "Moore's Law",
      "description": "Die Anzahl der Transistoren auf einem Chip verdoppelt sich alle 18-24 Monate",
      "firstAppearanceMs": 37550,
      "displayDurationSeconds": 6
    }
  ],
  "quotes": [
    {
      "text": "Die Entwicklung der KI ist eine sehr glatte exponentielle Kurve",
      "author": "— Dario Amodei",
      "startMs": 30000,
      "durationMs": 5000
    }
  ],
  "stats": [
    {
      "prefix": "Wachstumsrate ",
      "number": 240,
      "unit": "%",
      "label": "Jährlicher Anstieg der Rechenleistung",
      "startMs": 45000,
      "durationMs": 4000
    }
  ],
  "bulletPoints": [
    {
      "title": "Kernaussage",
      "points": [
        "KI-Entwicklung ist eine glatte exponentielle Kurve",
        "Intelligenzwachstum ähnlich dem Mooreschen Gesetz",
        "Kein plötzlicher Singularitätsmoment"
      ],
      "startMs": 50000,
      "durationMs": 6000
    }
  ]
}

Abhängigkeiten installieren

# In die virtuelle Umgebung wechseln
cd ~/.claude/skills/video-wrapper
source venv/bin/activate

# Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt

# Playwright-Browser installieren
playwright install chromium

Befehlszeilenverwendung

# Mit Browser-Renderer (empfohlen)
python src/video_processor.py video.mp4 subs.srt config.json output.mp4

# Renderer angeben
python src/video_processor.py video.mp4 subs.srt config.json -r browser
python src/video_processor.py video.mp4 subs.srt config.json -r pil

Technische Umsetzung

  • Visuelles Rendering: HTML + CSS + Anime.js (via Playwright-Screenshots)
  • Videosynthese: MoviePy
  • Animations-Engine: Anime.js (Spring-Physik-Animationen)
  • Fallback-Rendering: Python PIL

Dateistruktur

~/.claude/skills/video-wrapper/
├── src/
│   ├── video_processor.py    # Hauptverarbeitungsskript
│   ├── browser_renderer.py   # Playwright-Renderer
│   ├── content_analyzer.py   # Inhaltsanalysator
│   ├── fancy_text.py         # PIL-Überlagerter Text (Fallback)
│   └── term_card.py          # PIL-Karte (Fallback)
├── templates/
│   ├── fancy-text.html       # Vorlage für überlagerten Text
│   ├── term-card.html        # Vorlage für Begriffskarte
│   ├── lower-third.html      # Vorlage für Personenleiste
│   ├── chapter-title.html    # Vorlage für Kapitelüberschrift
│   ├── quote-callout.html    # Vorlage für Zitatkarte
│   ├── animated-stats.html   # Vorlage für Datenanimation
│   └── bullet-points.html    # Vorlage für Aufzählungspunkte
├── static/
│   ├── css/
│   │   ├── effects.css       # Basiseffekte
│   │   ├── theme-notion.css  # Notion-Thema
│   │   ├── theme-cyberpunk.css
│   │   ├── theme-apple.css
│   │   └── theme-aurora.css
│   └── js/
│       └── anime.min.js      # Anime.js
└── requirements.txt

Hinweise

  • Die Videoverarbeitung kann eine Weile dauern, bitte haben Sie Geduld
  • Stellen Sie sicher, dass genügend Speicherplatz für die Ausgabedatei vorhanden ist
  • Playwright liefert bessere Rendering-Ergebnisse, erfordert aber die Installation von Chromium
  • Wenn Playwright nicht verfügbar ist, wird automatisch auf PIL-Rendering zurückgegriffen

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