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sarvottam-bhagat/cut-mistakes

Agent 2 der Videobearbeitungspipeline. Findet und entfernt gesprochene Fehler wie Stottern, Wortwiederholungen, Fehlstarts und Neuaufnahmen aus einem Talking-Head-Video. Erfordert ein wortgenaues Transkript und arbeitet mit einem Freigabeprozess.

Was ist cut-mistakes?

Dieser Skill ist Agent 2 einer Videobearbeitungspipeline und wird nach dem ersten Schritt (Stille entfernen) eingesetzt. Seine Hauptaufgabe ist das automatische Erkennen und Entfernen von typischen Sprechfehlern in Talking-Head-Aufnahmen: Stottern (z. B. 'I-I-I'), Wortwiederholungen, Fehlstarts (abgebrochene Sätze) und Neuaufnahmen (retakes), bei denen eine Stelle neu aufgenommen und die beste Version behalten werden soll. Der Skill arbeitet review-gesteuert: Er schlägt dem Benutzer jeden Schnitt zusammen mit dem umgebenden Kontext (ein paar Sekunden vor und nach der Stelle) und einem Grund für den Vorschlag vor. Erst nach expliziter Freigabe durch den Benutzer rendert der Skill die endgültige Version mittels ffmpeg. Dies stellt sicher, dass keine wichtigen Inhalte versehentlich gelöscht werden. Voraussetzung ist ein wortgenaues Transkript der Audiodatei (z. B. von Whisper erstellt), das als JSON vorliegt. Der Skill extrahiert daraus die relevanten Sequenzen und wendet Heuristiken an, um die verschiedenen Fehlertypen zu identifizieren. Die finale Ausgabe ist ein sauber geschnittenes Video ohne die markierten Fehler. Dieser Skill ist besonders nützlich für alle, die schnell und professionell Videoschnitt für Erklärvideos, Tutorials, Podcasts oder Vlogs erstellen möchten, ohne jede Aufnahme manuell durchgehen zu müssen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/sarvottam-bhagat/Skills/tree/main/hyperframes/cut-mistakes

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Dokumentation

Was macht cut-mistakes?

Agent 2 der Videobearbeitungspipeline. Findet und entfernt gesprochene Fehler — Stottern, wiederholte Wörter, Fehlstarts und Neuaufnahmen (erneut aufgenommene Zeilen) — aus einer Talking-Head-Aufnahme. Verwende diesen Skill nach dem Schritt cut-silences, wenn du aufgefordert wirst, Fehler zu schneiden, Stottern / Wiederholungen / Füllwörter-Neustarts zu entfernen, Patzer zu bereinigen oder die beste Aufnahme zu behalten. Funktioniert mit einem Freigabeprozess: Er schlägt jeden Schnitt mit Kontext und einem Grund zur Genehmigung vor und rendert dann nur die genehmigten Schnitte mittels ffmpeg. Erfordert ein wortgenaues Transkript.

Individual skills in this repo

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