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Decupagem + Reframe

Decupa cada corte aprovado (remove pausas, „ãh“, repetições; cria cold open com o gancho), gera preview rápido para aprovação e calcula o reenquadramento 9:16 seguindo quem fala. Etapa 4 do Lumiere.

Was ist Decupagem + Reframe?

Diese Skill ist Teil des Lumiere-Workflows (Schritt 4) und automatisiert die Decupage und das Reframing von Videoclips für die vertikale 9:16-Ausgabe. Sie analysiert genehmigte Schnitte und entfernt automatisch Pausen länger als 0,4 Sekunden (außer Atempausen), Füllwörter aus der definierten Liste (z. B. „äh“, „also“) und sofortige Wortwiederholungen („ich ich“). Ein optionaler Hook-Modus kann den spannendsten Moment als Cold Open an den Anfang verschieben. Anschließend erstellt die Skill ein Preview-Video (mp4) und ein EDL, damit der Benutzer das Ergebnis begutachten und genehmigen kann. Nach der Genehmigung berechnet die Skill mit OpenCV YuNet ein intelligentes 9:16-Reframing: Bei mehreren Personen im Bild folgt die Kamera automatisch der sprechenden Person (mit einer Hysterese von 0,6 Sekunden, um hektisches Springen zu vermeiden). Falls die automatische Auswahl falsch liegt, kann der Sprecher manuell auf einen bestimmten Cluster festgelegt werden. Die Skill ist plattformunabhängig über die Kommandozeile nutzbar (lumiere-Befehle) und bietet detaillierte Reports über entfernte Wörter und Änderungen der Videolänge.

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

Dokumentation

Was macht Decupagem + Reframe?

Für jeden genehmigten Schnitt (die Befehle für mehrere Schnitte können nacheinander ausgeführt werden; sie sind schnell, außer dem Reframe):

  1. lumiere cut <slug> <clip> --preview
    • Entfernt Pausen > 0,4 s (lässt Atempausen), Füllwörter aus der Liste style.cut.fillers und sofortige Wortwiederholungen ("ich ich").
    • Behält eine größere Atempause bei Sprecherwechsel und am Satzende bei (natürlicher Rhythmus).
    • Standardmäßiger hook_mode repeat: Der Hook erscheint am Anfang (Cold Open) und erneut an der ursprünglichen Stelle. Verwende --hook-mode move, falls die Wiederholung seltsam klingt, none zum Deaktivieren.
    • Erzeugt clips/<clip>/edl.json, words.json (Zeiten in der endgültigen Timeline – wird von Motion und Untertiteln verwendet) und transcript.txt (lesbar).
  2. Überprüfe den Report: removed_words darf keine Wörter mit Bedeutung enthalten (z. B. "é" als Verb). Falls die Füllwortliste fälschlicherweise etwas erwischt hat, passe ~/.lumiere/style.json → cut.fillers an oder verwende --keep-fillers.
  3. Zeige dem Benutzer: Dauer vorher → nachher, Anzahl der Schnitte, entfernte Wörter und den Pfad zum preview/cut.mp4 (er schaut es sich an). Frage, ob es genehmigt wird.
    • Anpassungen von Anfang/Ende: Bearbeite clips.json, führe lumiere clips validate aus und wiederhole den cut.
    • Genehmigt: lumiere approve <slug> <clip> cut.
  4. lumiere reframe <slug> <clip> (OpenCV YuNet; ~1-2 Min pro Schnitt). Lies das Ergebnis:
    • clusters = Personen, die im Bild erkannt wurden. Bei mehr als einer Person folgt die Kamera der Person, die am meisten den Mund bewegt, während gesprochen wird (mit einer Hysterese von 0,6 s, um ein Springen zu vermeiden).
    • Falls die Kamera der falschen Person folgt (überprüfe mit lumiere build --draft + lumiere frames), lege eine bestimmte Person fest: lumiere reframe <slug> <clip> --speaker S1=<Cluster-Index>.
    • Quelle bereits vertikal → Reframe wird automatisch ignoriert.

Nichts hier ist kreativ über die Beurteilung des Previews hinaus; halte die Unterhaltung kurz.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

rTanure/lumiere-cortes

Encontra no transcript os trechos de ~60-110s que valem um corte viral (tópico fechado, gancho forte, payoff), valida as fronteiras de frase e apresenta ao usuário para escolha. Etapa 3 do Lumiere.

rTanure/lumiere-motion-map

Planeja o motion design de cada corte (gancho dos 5 primeiros segundos, zooms, textos, imagens, overlays HyperFrames/three.js/Remotion, SFX) num motion-map.json e obtém a aprovação do usuário antes de qualquer render. Etapa 5 do Lumiere — a mais importante para a qualidade.

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