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Ahmed-OC/motion-video-skills

QA und Abnahmegate für jedes gerenderte Video (generiert oder nicht): Prüfung von Spezifikationen gegen Erwartungen (Dauer, fps, Auflösung, Codec, pix_fmt, Audio), Messung und Normalisierung der integrierten Lautheit auf −14 LUFS mit einem Audio-Neuencode, Erstellung von Rasterkontaktabzügen und aufeinanderfolgenden Frame-Streifen zur visuellen Überprüfung, Durchführung eines strukturierten Kritikdurchlaufs mit Bewertungsraster und Verifikation der Render-Determiniertheit.

Was ist motion-video-skills?

Dieses Skill-Paket dient als umfassendes Qualitätssicherungs- und Abnahmegate für jegliche gerenderte Videos – unabhängig davon, ob sie generiert oder manuell erstellt wurden. Es führt eine detaillierte technische Analyse der Video-Spezifikationen durch, inklusive Dauer, Bildrate, Auflösung, Codec, Pixelformat und Audio-Stream-Präsenz, und vergleicht diese mit den Sollwerten. Zudem wird die integrierte Lautstärke gemessen und auf den Industriestandard von −14 LUFS normalisiert, ohne das Video neu zu kodieren. Für die visuelle Qualitätskontrolle generiert es Rasterkontaktabzüge und Bildstreifen aufeinanderfolgender Frames, um Rhythmus, Schnitte und Szenenauslastung zu prüfen. Ein strukturierter Kritikdurchlauf bewertet das Rendering anhand einer Punkte-Skala von 1 bis 10 in Kategorien wie Hook, Lesbarkeit, Motion, Synchronisation, Stil-Konsistenz und Sound. Abschließend wird die Determiniertheit des Renderings überprüft, um sicherzustellen, dass identische Eingaben identische Ausgaben liefern. Das Skill unterstützt MP4, WebM und MOV und ist ideal, wenn ein Benutzer ein Video überprüfen, verifizieren, auditieren, bewerten, diagnostizieren, normalisieren oder für die Veröffentlichung vorbereiten möchte.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Ahmed-OC/motion-video-skills/tree/HEAD/skills/video-qa

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Dokumentation

Video-QA – das Abnahmegate

Ein Video ist nicht fertig, wenn es gerendert ist; es ist fertig, wenn es geprüft, auf einem Kontaktabzug GESEHEN und normalisiert wurde. Dieses Skill funktioniert mit jeder Datei, unabhängig davon, wie sie erstellt wurde.

1. Fakten prüfen (niemals Annahmen vertrauen)

scripts/probe.sh video.mp4

Vergleiche jeden Wert mit dem, was bestellt wurde (Timeline, Brief, Plattform-Spezifikation):

PrüfungErwartet
Dauerbestellte Dauer ± 0,1 s
fps / Auflösungbestellte fps / B×H
Codec / pix_fmth264 / yuv420p (yuvj420p = Full-Range-Variante, normalerweise in Ordnung)
Audio-Streamvorhanden gdw. das Video Ton haben soll
integrierte Lautstärke−14 ± 2 LUFS (soziale Plattformen normalisieren nahe −14)

Jede Abweichung ist ein Fehler im Rendering, keine Geschmacksfrage. Korrigiere upstream, rendere erneut.

2. Lautstärke: messen → normalisieren (nur Audio, Sekunden)

# messen
ffmpeg -hide_banner -i video.mp4 -af ebur128 -f null - 2>&1 | awk '/Integrated loudness/{getline; print}'

# auf −14 LUFS normalisieren (Videostream kopiert, kein Neuencode)
ffmpeg -i video.mp4 -c:v copy -af "loudnorm=I=-14:TP=-1.5:LRA=11" -c:a aac -b:a 192k video_norm.mp4 \
  && mv video_norm.mp4 video.mp4

Niemals nach Gehör mit einem Lautstärkefilter normalisieren – LUFS ist die Einheit, die Plattformen tatsächlich verwenden.

3. Ansehen: Kontaktabzug + Streifen

scripts/contact_sheet.sh video.mp4 contact.png 2 8x    # 1 Kachel / 0,5 s, 8 Spalten
# 12 aufeinanderfolgende Frames um einen heiklen Moment (Übergang bei T):
ffmpeg -y -ss <T-0.2> -i video.mp4 -frames:v 12 -vf "scale=320:-1,tile=6x2" strip_T.png

Lies den Abzug wie einen Filmstreifen: Rhythmus sichtbar? Schnitte auf dem Beat-Raster? Leere oder überfüllte Szenen? Kontaktabzüge verbergen Bewegungsqualität – schaue DIR das vollständige Video immer mindestens einmal an, bevor du freigibst.

4. Kritikdurchlauf (Erbauer ≠ Beurteiler)

Bewerte das RENDERING – nicht die Quelle, nicht die Absichten – und bewerte jede Kategorie /10:

  1. Hook – markantester Frame in den ersten 2 Sekunden?
  2. Lesbarkeit – Text ≥ Mindestgröße, innerhalb sicherer Zonen, keine Überlappung/Abschneidung, lang genug sichtbar?
  3. Bewegung – kein lineares Easing, Mehreigenschafts-Eingänge, Staffelung, Ausgänge schneller als Eingänge?
  4. Synchronisation – Ereignisse treffen auf das Beat/Wort-Raster?
  5. Stil-Konsistenz – eine Palettenfamilie, ein Schriftsystem, einheitliche Übergänge?
  6. Sound – VO klar, Musik abgesenkt, Ziellautstärke, kein Clipping?

Protokoll: die 3 schlimmsten Mängel MIT Zeitstempeln notieren → genau diese beheben → neu rendern → neu bewerten. 3–5 Runden auf ≥8/10 überall sind normal. Führe den Kritiker in einem frischen Kontext (oder Sub-Agenten) aus: Der Autor des Codes ist der schlechteste Reviewer des Codes.

5. Determiniertheit (für generierte/wiederholbare Videos)

# zwei Fingerabdrücke derselben Eingabe müssen bytegenau übereinstimmen
ffmpeg -i video.mp4 -map 0:v -f framemd5 - | sha1sum

Gleiche Pipeline, gleiche Eingabe → anderer Hash bedeutet versteckte Wanduhrzeit, ungesetzter Zufall oder angesammelten Zustand: Korrigiere den Generator, würfle nicht neu.

6. Abgabeprüfliste

video.mp4        H.264, yuv420p, +faststart, −14 LUFS
poster.png/jpg   der Hook-Frame
contact.png      der 2-fps-Filmstreifen
sources          was das Video erzeugt (editierbar > endgültig)

Sage dem Benutzer genau, welche Datei er bearbeiten muss, um eine Sache zu ändern, und den Befehl zum erneuten Rendern.

Beweisregel

Wenn ein Prüfer (Mensch oder Vision-Modell) einen Geometriefehler behauptet („Text ist abgeschnitten“, „Elemente überlappen“), bestätige mit einer Messung (Player-Inspektion, Pixelprobe oder den Metriken des erzeugenden Codes), bevor du einen „Nicht-Fehler“ behebst. Prüfer halluzinieren Ränder weitaus häufiger, als Renderings Text abschneiden.

Individual skills in this repo

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