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rTanure/lumiere-cortes

Findet im Transkript die ~60-110s langen Abschnitte, die einen viralen Cut wert sind (geschlossenes Thema, starker Haken, Auszahlung), validiert die Satzgrenzen und präsentiert sie dem Benutzer zur Auswahl. Schritt 3 von Lumiere.

Was ist lumiere-cortes?

Dieses Skill für AI-Agenten (kompatibel mit Claude Code, Cursor und Codex) führt den dritten Schritt des Lumiere-Workflows aus: die Auswahl von viralen Videoclips aus einem Transkript. Es liest das Transkript entweder selbst (bei kurzen Videos) oder delegiert die Analyse an mehrere `clip-scout`-Agenten (bei längeren Videos), die jeweils Kandidaten für 15-Minuten-Fenster mit Überlappung identifizieren. Die Kriterien für einen guten Cut sind: eine in sich geschlossene Idee mit starkem Haken in den ersten 3 Sekunden, einem befriedigenden Payoff und emotionaler Energie. Das Skill erstellt eine `clips.json`-Datei, validiert die Schnitte gegen Satzgrenzen und präsentiert dem Benutzer eine Tabelle zur Auswahl, die dann mit `lumiere clips approve` bestätigt oder abgelehnt werden. Es ist der entscheidende Schritt, um aus langen Aufnahmen kurze, virale Clips zu produzieren.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/rTanure/lumiere/tree/HEAD/skills/lumiere-cortes

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Dokumentation

Auswahl von Clips

1. Material lesen

  • Video bis ~20 Min: Lesen Sie ~/.lumiere/projects/<slug>/source/transcript.txt selbst.
  • Länger: lumiere chunks <slug> (15-Min-Fenster mit 1,5 Min Überlappung) und starten Sie einen clip-scout-Agenten pro Chunk in derselben Nachricht, wobei Sie den Pfad des Chunks, den Slug und die gewünschte Anzahl an Kandidaten (3-5 pro Chunk) übergeben. Jeder gibt eine JSON mit Kandidaten zurück.

2. Was ein guter Cut ist (Kriterien für Sie und die Scouts)

  • Eine vollständige Idee: Beginnt mit einem Satz, der für sich allein steht (ohne "und dann", "also wie ich sagte"), endet mit einem Abschluss (Schlussfolgerung, Pointe, Wendung). Ein Zuhörer, der die Folge nie gesehen hat, versteht sie.
  • Haken in den ersten 3 s: Kontroverse Aussage, Zahl, Frage, Versprechen, Konflikt. Wenn der beste Satz in der Mitte liegt, markieren Sie ihn als hook (2-6 s) – die Decoupage erstellt daraus einen Cold Open.
  • Auszahlung: Der Cut liefert, was der Haken versprochen hat.
  • Emotion/Energie: Lachen, Uneinigkeit zwischen Sprechern, persönliche Geschichte, überraschende Daten.
  • Ziellänge ~90 s Quelle (die Decoupage entfernt 10-20 %). Minimum 60, Maximum 110.
  • Vermeiden Sie: Abschnitte, die von einem nicht sichtbaren Bild abhängen, Insiderwitze, veraltete Informationen.

3. Die clips.json erstellen

Schreiben Sie ~/.lumiere/projects/<slug>/clips.json:

{"clips": [{"id": "c01", "start": "12:31.5", "end": "14:02.0", "title": "kurzer und auffälliger Titel (≤ 60 Zeichen)",
  "hook": {"start": "13:10.2", "end": "13:14.8", "text": "Satz des Hakens"},
  "reason": "warum es funktioniert (1-2 Sätze)", "score": 8.5, "topic": "Thema"}]}

Entfernen Sie Kandidaten, die sich überschneiden (> 50 %) – behalten Sie den mit der höchsten Punktzahl. Sortieren Sie nach Punktzahl.

4. Validieren

lumiere clips validate <slug> – passt Start/Ende an Satzgrenzen an und listet ⚠ (Satz abgeschnitten, zu lang/kurz, Haken außerhalb). Korrigieren Sie die Warnungen, indem Sie die Zeiten anpassen und erneut validieren.

5. Checkpoint mit dem Benutzer

Zeigen Sie die Tabelle (ID, Start, Dauer, Punktzahl, Titel, Haken in einer Zeile) und fragen Sie, welche genehmigt werden sollen (AskUserQuestion mit multiSelect, wenn es ≤ 4 sind; andernfalls bitten Sie um die IDs). Danach: lumiere clips approve <slug> c01 c03 ... (und reject für die anderen).

Individual skills in this repo

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