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alyshadotmd/video-editing

Fügt gebrannte Untertitel zu einem vertikalen (9:16) Talking-Head-Video hinzu: exakte Wortzeitangaben, ein Wort nach dem anderen oder kurze, sinnvoll aufgeteilte Blöcke, weiße Figtree Bold mit optionalem hervorgehobenen Wort, platziert im sicheren Bereich, frei von Gesicht und Überschrift. Entwickelt für Claude Code und Runneth. Nach der Rahmung und der Überschrift zu verwenden, wenn jemand Untertitel, Bildunterschriften oder On-Screen-Text wünscht.

Was ist video-editing?

Dieser Skill automatisiert das Hinzufügen von gebrannten Untertiteln zu vertikalen Talking-Head-Videos im 9:16-Format. Er extrahiert jedes Wort mit exakten Zeitstempeln aus der Videospur und erstellt entweder Ein-Wort-Untertitel oder kurze, sinnvoll aufgeteilte Blöcke (1–3 Wörter, maximal 5), die grammatikalisch und inhaltlich zusammenhängen. Die Formatierung verwendet die Schriftart Figtree Bold in Weiß mit schwarzer Kontur, Platzierung im sicheren Bereich (z. B. auf Brusthöhe), und kann ein Wort in einer wählbaren Farbe hervorheben (Karaoke-Stil). Der Skill prüft automatisch, ob das Gesicht nie verdeckt wird und ob die Untertitel sich nicht mit der Überschrift überschneiden. Er wurde speziell für Claude Code und Runneth entwickelt und erfordert die zuvor installierten Tools aus dem video-editing-setup-Skill sowie die Schriftart Figtree Bold. Die Ausgabe erfolgt als ASS-Subtitle-Datei, die direkt in das Video eingebrannt wird, inklusive einer Qualitätskontrolle und Lernmöglichkeit für Editor-Anpassungen.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alyshadotmd/video-editing/tree/HEAD/skills/captions

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Untertitel

Das Ziel: Untertitel, die ein Betrachter mühelos lesen kann. Jeder einzelne ist eine kurze, vollständige Sinneinheit, zeitlich auf das exakte Wort abgestimmt und sitzt während des gesamten Videos an derselben Stelle.

Dies ist Schritt 5 der Bearbeitungsreihenfolge: A-Roll-Schnitt, B-Roll, Rahmung, Überschrift, Untertitel. Es wird auf dem gerahmten Video nach der Überschrift ausgeführt, damit Untertitel nicht im Weg der Überschrift sind.

Dieser Skill wurde für Claude Code und Runneth entwickelt.

Bevor Sie beginnen: Die Werkzeuge

In Runneth ist bereits alles installiert: Überspringen Sie diesen Abschnitt.

In Claude Code benötigt dieser Skill die kostenlosen Video-Tools, die der Skill video-editing-setup installiert. Überprüfen Sie leise, ob ~/.video-editing-tools/bin/ffmpeg -version ausgeführt werden kann. Falls ja, verwenden Sie die Tools in ~/.video-editing-tools/bin (ffmpeg, ffprobe, python), wo immer dieser Skill ffmpeg, ffprobe oder python3 sagt, und fahren Sie fort. Falls nicht, folgen Sie zuerst dem video-editing-setup-Skill und kehren Sie dann hierher zurück.

Die Schriftart: Figtree Bold, die einzige Schriftart, die dieser Skill verwendet. Es ist eine kostenlose Google-Schriftart. Überprüfen Sie leise, ob sie auf dem Computer oder in einem fonts-Ordner neben dem Projekt vorhanden ist. Falls nicht, fragen Sie: "Dieses Projekt verwendet Figtree, eine kostenlose Google-Schriftart. Soll ich sie für Sie herunterladen?" Bei Zustimmung laden Sie die Figtree Bold-Datei von Google Fonts (fonts.google.com/specimen/Figtree) in einen fonts-Ordner neben dem Projekt herunter und fahren Sie fort. Diese Überprüfung gilt auch in Runneth.

Was es braucht

  • Das Video, gerahmt und mit der Überschrift (oder deren Timing).
  • Das Skript, falls vorhanden, damit Namen und Produktnamen richtig geschrieben werden.
  • Wann die Überschrift auf dem Bildschirm ist und wo sie sich befindet.

Schritt 0: Zuerst nach dem Stil fragen

Fragen Sie diese einzeln, warten Sie auf jede Antwort:

  1. „Möchten Sie die Untertitel Wort für Wort oder mehrere Wörter auf einmal?“
  2. Nur bei mehreren Wörtern auf einmal: „Möchten Sie, dass das gerade gesprochene Wort in einer anderen Farbe hervorgehoben wird?“
  3. Nur wenn ja: „Welche Farbe?“ Bieten Sie Hellgelb (#FFFF3A) als Standard an oder die Markenfarbe.

Schritt 1: Jedes Wort mit seiner Zeitangabe erfassen

  1. Transkribieren Sie den eigenen Ton des Videos mit Wortzeitangaben (faster-whisper base, word_timestamps=True, vad_filter=False). Die Zeitangaben müssen von diesem genauen Video stammen, da jeder Schnitt sie verschiebt.
  2. Verwenden Sie die Schreibweise des Skripts für Namen, Marken und Produktwörter und behalten Sie die Zeitangaben des Transkripts bei.
  3. Jedes gesprochene Wort erhält einen Untertitel. Nichts, was nicht gesagt wurde, erhält einen.

Schritt 2: In sinnvolle Blöcke aufteilen (nur bei mehreren Wörtern auf einmal)

  1. Normalerweise 1 bis 3 Wörter pro Block, maximal etwa 5, wenn dadurch eine Phrase ganz bleibt und sie noch in die Breite passt.
  2. Zusammenhalten: Ein Nomen mit seinen beschreibenden Wörtern („ein Schlafgetränk“), Namen („Claude-Skill“), ein Verb mit seinen kleinen Wörtern („schlafen gehen“) und kurze vollständige Gedanken („aber so habe ich mich gefühlt“).
  3. Jeder Block endet mit einem bedeutungstragenden Wort. Kleine Wörter (der, die, das, von, zu, und, weil, dass, ich) beginnen stattdessen den nächsten Block.
  4. Jeder Block wird von seinem ersten Wort bis zum Beginn des nächsten Blocks angezeigt, sodass der Bildschirm mitten im Satz nie leer blinkt.
  5. Lesen Sie die gesamte Liste einmal wie ein Betrachter und korrigieren Sie jede Unterbrechung, die sich holprig anfühlt.

Schritt 3: Das Aussehen

Jeder Untertitel verwendet Figtree Bold, weiß, mit einer schwarzen Kontur. Keine Box, kein Schatten, kein Ein- oder Ausblenden: Untertitel erscheinen einfach. Meist kleingeschrieben, wobei Ich, Namen und Marken großgeschrieben werden, und ohne Punkte oder Kommas am Ende.

  • Ein Wort nach dem anderen: etwa 140px mit einer 6px Kontur, jeweils ein Wort auf dem Bildschirm. Jedes Wort bleibt, bis das nächste beginnt. Ein langes Wort wird verkleinert, um auf etwa 720px Breite zu passen. Überspringen Sie die Aufteilung in Blöcke aus Schritt 2.
  • Mehrere Wörter auf einmal: etwa 60px mit einer 3px Kontur, unter Verwendung der Blöcke aus Schritt 2.
    • Mit Wort-Hervorhebung: Das gesprochene Wort wechselt innerhalb des Blocks zur gewählten Farbe, Karaoke-Stil.
    • Ohne: Der gesamte Block bleibt weiß.

Schritt 4: Wo sie sitzen

  1. Zentriert, auf Brusthöhe, etwa y 1260 bis 1305 in einem 1080x1920 Video: unter dem Kinn, oberhalb der App-Untertitel und Buttons.
  2. Innerhalb des sicheren Bereichs: Die Sicherheitszonen stammen vom post-preview-Skill: Alles innerhalb x 100 bis 880, y 290 bis 1340 auf einem 1080x1920 Frame (dem einzigen Kasten, der auf Reels, Stories, Feed, TikTok und Facebook sicher ist). Überprüfen Sie post-preview für die genauen abgedeckten Bereiche einer Platzierung, wenn etwas nah an einer Kante verläuft. Zentrierte Untertitel halten daher jeden Buchstaben (inklusive Kontur) innerhalb von x 200 bis 880, also etwa 680px breit, und oberhalb von y 1340. Messen Sie die Breite jedes Blocks; ein zu breiter Block wird geteilt.
  3. Frei von der Überschrift. Solange die Überschrift auf dem Bildschirm ist, sitzen Untertitel mit einem deutlichen Abstand darunter; wenn die Überschrift tief sitzt, rücken die Untertitel im sicheren Bereich nach unten, anstatt sie zu überlappen.
  4. Dieselbe Stelle während des gesamten Videos, damit das Auge immer weiß, wo es suchen muss.
  5. Untertitel sitzen unterhalb des Mundes, niemals über dem Gesicht. Jeder Untertitel vermeidet Augen, Nase und Mund. Wenn das Gesicht so tief sitzt, dass die Untertitelposition es abdecken würde, liegt das Problem in der Rahmung: Senden Sie es zur Korrektur zurück an die Rahmung (oder verschieben Sie die Untertitel innerhalb des sicheren Bereichs nach unten, während das Problem behoben wird).

Schritt 5: Erstellen und einbrennen

  1. Schreiben Sie die Untertitel als ASS-Untertiteldatei. Mit Wort-Hervorhebung verwenden Sie ein Ereignis pro Wort, damit die Farbe mit der Sprache mitwandert. Die Buchstabenabstände werden mit einem Inline-\fsp-Tag gesetzt.
  2. Weisen Sie den Renderer auf einen fonts-Ordner hin, der nur die Figtree Bold-Datei enthält, damit die richtige Schriftstärke verwendet wird: ass=captions.ass:fontsdir=fonts.
  3. Brennen Sie die Untertitel in einem Durchgang aus dem Video in voller Qualität (x264, slow, crf 14 bis 18) ein, der Ton bleibt unverändert kopiert.

Schritt 6: Überprüfung vor der Veröffentlichung

  1. Jedes Wort, einmal, pünktlich: Vergleichen Sie die Untertitelliste mit dem Transkript Wort für Wort.
  2. Ein Frame aus jedem Block: Innerhalb des sicheren Bereichs, nichts abgeschnitten, nichts überlappt die Überschrift, und der gesamte Untertitel unterhalb des Mundes. Verwenden Sie einen Gesichtsdetektor oder lesen Sie jeden Frame; ein Untertitel über irgendeinem Teil des Gesichts führt zu einer Fehlermeldung.
  3. Mit Wort-Hervorhebung, die Farbe trifft das gesprochene Wort, überprüft an einigen Stellen im Video.

Schritt 7: Vom Editor lernen

Wenn der Editor eine Aufteilung, ein Wort oder das Aussehen ändert, fragen Sie nach dem Grund (es sei denn, sie sagen ihn). Schreiben Sie den Grund als Regel in "Untertitelregeln vom Editor" unten, formuliert als das, was wahr sein sollte. Gründe, die Sie selbst gefunden haben, werden mit "(AI)" markiert und ändern niemals die Regeln.

Untertitelregeln vom Editor

(Anfangs leer. Fügen Sie jede Regel hinzu, die der Editor angibt.)

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

alyshadotmd/video-editing

Turn raw talking-head footage full of repeated takes (one long recording, or several recordings of the same script) into a tight rough cut. Find every take of every line, judge each take on its words, sound and picture, pick the keeper for each line, and either show the editor the picks first or go straight to the cut. The cut is checked so no word is chopped and no pause is left in before anyone sees it. Built for Claude Code and Runneth. Use when someone uploads raw talking-head footage and asks to find the takes, pick the best ones, make a cut list or rough cut it. Triggers: "process my a-roll", "find my takes", "pick the best takes", "rough cut this", "cut list", "edit my talking head", "which take is best

alyshadotmd/video-editing

Turn raw b-roll footage into a tagged, searchable library of short clips. Watch each b-roll video once, tag every useful moment with timestamps, pick the moments worth keeping (the editor picks, or the AI picks on its own if the editor says so), cut only those picks with a 1-second buffer, and learn the editor's taste from their reasons. Use when someone uploads b-roll, asks to tag, bank or label b-roll, or asks to find a kind of shot ("find me unboxing b-roll"). Triggers: "process my b-roll", "tag this b-roll", "bank this b-roll", "b-roll library", "find me unboxing b-roll", "do we have b-roll of", "label my b-roll

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Plan and place b-roll on a video from its first cut: go through the cut line by line, decide which lines get b-roll and what kind of shot, pull the best matching moments from a tagged b-roll library, list what still needs filming, and place the b-roll once the editor approves. Use after a first cut exists and someone wants b-roll added, asks what b-roll a video needs, or asks for a b-roll shot list. Triggers: "add b-roll", "what b-roll do I need", "b-roll plan", "place the b-roll", "b-roll for this cut", "what should I film for b-roll", "shot list for this edit

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