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Manavv007/S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-

S.A.R.A.L. ist eine fortschrittliche, KI-gestützte Plattform, die die „Informationslücke“ zwischen ländlichen indischen Bürgern und staatlichen Sozialleistungen schließt. Während tausende Programme existieren, macht die komplexe Sprache offizieller PDFs sie für den einfachen Menschen oft unzugänglich.

Was ist S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-?

S.A.R.A.L. (Scheme Access Retrieval Analysis Layer) ist eine spezialisierte KI-Plattform, die es sich zur Aufgabe gemacht hat, die Informationslücke zwischen indischen Bürgern, insbesondere in ländlichen Gebieten, und den umfangreichen staatlichen Sozialprogrammen zu schließen. Offizielle PDFs sind oft in komplexer Amtssprache verfasst, was die Nutzung für viele Menschen erschwert. S.A.R.A.L. analysiert diese Dokumente, extrahiert die relevanten Informationen und präsentiert sie in einer verständlichen und zugänglichen Form. Die Plattform unterstützt Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex dabei, Bürgern direkt bei der Suche und dem Verständnis von Leistungen zu helfen. Das System arbeitet mit fortschrittlichen Retrieval-Augmented-Generation- (RAG) und Natural-Language-Processing- (NLP) Techniken, um die komplexen Informationen aufzubereiten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Manavv007/S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-/tree/main/.kiro/skills/embedded-captions

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Dokumentation

Was macht S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-?

S.A.R.A.L. ist eine fortschrittliche, KI-gestützte Plattform, die die „Informationslücke“ zwischen ländlichen indischen Bürgern und staatlichen Sozialleistungen schließt. Während tausende Programme existieren, macht die komplexe Sprache offizieller PDFs sie für den einfachen Menschen oft unzugänglich.

Quelle: https://github.com/Manavv007/S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-

Gekennzeichnet für das Awesome Skills Launch Video Task Discovery (2026-09-20 abends).

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

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The fallback workflow for authoring custom HyperFrames video compositions at any length or format — longer or multi-scene pieces, brand / sizzle reels, montages, title cards, static loops, and freeform compositions. Input- and length-agnostic. If a specialized workflow clearly fits the input — a marketed product, a website, a topic explainer, a GitHub PR, existing footage, a short motion graphic, or a Remotion port — prefer it (see /hyperframes); use this only as the general fallback when none fit.

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All animation knowledge for HyperFrames — atomic motion rules, multi-phase scene blueprints, scene transitions, broader motion-design techniques, AND the seven runtime adapters (GSAP default, plus Lottie, Three.js, Anime.js, CSS keyframes, Web Animations API, TypeGPU). Use for any motion or animation task: pick 2-4 rules and compose, or load a blueprint, or look up runtime-specific API (e.g. GSAP eases / Lottie player / Three.js mixer). HyperFrames-native: single paused timeline, seek-safe, deterministic.

Manavv007/S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-

HyperFrames CLI dev loop. Use when running npx hyperframes init, add, catalog, capture, lint, validate, inspect, layout, snapshot, preview, play, render, publish, lambda, doctor, browser, info, upgrade, skills, compositions, docs, benchmark, telemetry, transcribe, tts, or remove-background, or when troubleshooting the HyperFrames build/render environment. Entry point for AWS Lambda cloud rendering (`hyperframes lambda deploy / render / progress / destroy / policies`).

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The HyperFrames composition contract — build one renderable project. Use for composition structure, the `data-*` timing attributes, `class="clip"`, tracks, sub-compositions, variables, framework-owned media playback, deterministic-render rules, and validation. Read before writing composition HTML.

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Non-animation creative direction for HyperFrames videos. Use for design spec (frame.md / design.md) handling, palettes, typography, narration, beat planning, audio-reactive visuals, composition patterns, and brand / style decisions. For atomic motion patterns and scene blueprints, use `hyperframes-animation`.

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Capture a general website/URL and turn it into a HyperFrames video (site tour, showcase, or social clip from the site's own visuals). Uses headless Chrome screenshots + brand assets. Use when intent is general — portfolio/blog/landing-page showcase or social clip from the site. NOT for: product/SaaS launch or promo (→ /product-launch-video, even from a URL); topic explainer with no site (→ /faceless-explainer); GitHub PR (→ /pr-to-video); adding captions to existing video (→ /embedded-captions); short unnarrated page-highlight motion graphic (→ /motion-graphics). Unclear launch-vs-general-site? Ask one question or start at /hyperframes.

Manavv007/S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-

Audio and media assets for HyperFrames compositions, produced by one shared audio engine (`scripts/audio.mjs`) — multi-provider TTS (HeyGen / ElevenLabs / Kokoro local), background music + sound effects (HeyGen audio-library retrieval by default, with local Lyria / MusicGen BGM generation and a bundled SFX library as the no-credential fallback), Whisper transcription, background removal, and caption authoring. Use for voiceover / TTS, BGM, SFX / sound effects, transcription, captions / subtitles / lyrics / karaoke / per-word styling, voice + provider selection, and music-mood prompting.

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