Was macht viral-flow-capcut-skill?
Prüfungsorientierter Skill für kantonesische virale Story-Flows: lokales Whisper, zwei Textvorschläge, genehmigte CapCut-Bearbeitungen und Exporte.
Beschreibung
Dieser Skill automatisiert den gesamten Workflow von der Audio-Transkription bis zum fertigen Video für virale kantonesische Kurzgeschichten. Er nutzt ein "Review-first"-Modell, bei dem nach der Transkription zwei Textoptionen angeboten werden, sodass der Benutzer die beste Version auswählen kann, bevor die Bearbeitung beginnt.
Funktionen
- Lokales Whisper: Transkribiert kantonesische Sprachaufnahmen lokal mit hoher Genauigkeit.
- Zwei Textvorschläge: Generiert zwei verschiedene Textvorschläge (z. B. Untertitel oder Erzählungen) zur Auswahl.
- Genehmigte CapCut-Bearbeitungen: Nach Freigabe des Textes erstellt der Skill automatisch ein CapCut-Projekt.
- Export: Exportiert das fertige Video in hoher Qualität.
Plattformen
- KI-Agenten: Kompatibel mit Claude Code, Cursor, Codex und ähnlichen Tools.
- Video-Plattformen: TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts.
Voraussetzungen
- Lokale Installation von Whisper (z. B.
openai-whisper). - CapCut Desktop oder API-Zugang.
- Kantonesische Sprachaufnahmen als Eingabe.
Verwendung
- Audio bereitstellen: Stelle eine kantonesische Sprachaufnahme bereit (z. B. als
.wavoder.mp3). - Transkription ausführen: Der Skill transkribiert die Audiodatei mit Whisper in Text.
- Textvorschläge generieren: Es werden zwei verschiedene Textvorschläge angeboten.
- Auswahl treffen: Wähle die gewünschte Textversion aus.
- CapCut-Bearbeitung: Der Skill erstellt und bearbeitet das Video in CapCut.
- Export: Das fertige Video wird exportiert.
Code-Beispiel
# Beispiel für die Nutzung des Skills
from viral_flow_capcut import ViralFlowCapCut
skill = ViralFlowCapCut()
skill.transcribe("kantonesisch_sprache.mp3")
text_vorschlaege = skill.generate_text_proposals()
ausgewaehlter_text = skill.review_text(text_vorschlaege[0]) # Benutzer wählt aus
skill.create_capcut_project(ausgewaehlter_text)
skill.export_video("ausgabe_video.mp4")
Konfiguration
WHISPER_MODEL: Modellgröße für Whisper (Standard:base).CAPCUT_PROJECT_TEMPLATE: Pfad zu einer CapCut-Vorlage.OUTPUT_DIR: Verzeichnis für exportierte Videos.
Fehlerbehebung
- Whisper-Fehler: Stelle sicher, dass Whisper korrekt installiert ist und die Audiodatei gültig ist.
- CapCut-Fehler: Überprüfe, ob CapCut läuft und die API erreichbar ist.
- Export-Probleme: Überprüfe den Speicherplatz und die Berechtigungen.
Lizenz
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.