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sarvottam-bhagat/cut-silences

Agent 1 der Videobearbeitungspipeline. Entfernt Stille und tote Luft aus einer Talking-Head-Aufnahme.

Was ist cut-silences?

Dieser Skill ist der erste Agent in einer mehrstufigen Videobearbeitungspipeline, die speziell für Talking-Head-Aufnahmen entwickelt wurde. Seine Hauptaufgabe besteht darin, automatisch Stille, Pausen und tote Luft aus einem Rohvideo zu entfernen, um das Timing zu straffen. Der Skill benötigt ein Wort-für-Wort-Transkript und eine Videodatei als Eingabe. Als Ergebnis erzeugt er eine EDL (Edit Decision List), ein neu getimtes Transkript für nachgelagerte Agenten und optional ein direkt mit ffmpeg geschnittenes Video. Wichtig: Dieser Agent entfernt ausschließlich Stille – er korrigiert keine inhaltlichen Fehler, Wiederholungen oder Versprecher; diese Aufgabe ist dem nachfolgenden 'cut-mistakes'-Agenten vorbehalten. Der Skill ist plattformunabhängig einsetzbar und basiert auf der Verarbeitung von Transkript-Zeitstempeln und ffmpeg-Befehlen.

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

Was macht cut-silences?

Agent 1 der Videobearbeitungspipeline. Entfernt Stille und tote Luft aus einer Talking-Head-Aufnahme. Verwenden Sie diesen Skill, wenn Sie aufgefordert werden, Stille zu entfernen, Pausen zu kürzen, tote Luft/Lücken zu beseitigen oder das Timing eines Rohvideos zu straffen, basierend auf einem Wort-für-Wort-Transkript. Erzeugt eine Schnittliste (EDL), ein neu getimtes Transkript für nachgelagerte Agenten und optional das geschnittene Video über ffmpeg. Entfernt keine Fehler, Wiederholungen oder Versprecher – das übernimmt der Agent cut-mistakes.

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

sarvottam-bhagat/cut-mistakes

Agent 2 of the video editing pipeline. Finds and removes spoken mistakes — stutters, repeated words, false starts, and retakes (re-recorded lines) — from a talking-head recording. Use after cut-silences, when asked to cut mistakes, remove stutters / repeats / filler restarts, clean up flubs, or keep the best take. Works review-gated: it proposes every cut with context and a reason for approval, then renders only the approved cuts via ffmpeg. Requires a word-level transcript.

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