ukvalley/video-editing-skills

End-to-End-Pipeline zur Bearbeitung von Hinglish-Talking-Head-Reels und Produktwerbe-Reels (1080×1920, Instagram/Shorts) im ~/video-editing Studio – inklusive Take-Entfernung, gestrafften Pausen, römischen Karaoke-Untertiteln, wortsynchronen Bewegungsgrafiken, mehrschichtigen Soundeffekten, Musikbett, Premium-Grading und -14 LUFS Export.

Was ist video-editing-skills?

Diese Skill-Sammlung definiert einen vollständigen Workflow zur professionellen Videobearbeitung von Talking-Head- und Produktwerbeclips im Hochformat (1080×1920) für Plattformen wie Instagram Reels und YouTube Shorts. Der Fokus liegt auf Hinglish-Inhalten (Hindi/Englisch-Mix) – von der ersten Sichtung des Rohmaterials über die automatische Spracherkennung mittels Whisper, die Bereinigung von Versprechern und Füllwörtern, bis hin zur Erstellung von romanisierten Karaoke-Untertiteln und wortsynchronen Grafiken. Die Pipeline integriert Werkzeuge wie `build_segments.py` zur Pausenstraffung, `compose.py` für die Endabnahme inklusive Sounddesign, Musikbett und automatischem Grading, sowie Qualitätskontrollen mit `qc.py`. Die Hauptplattform ist jedes CLI-basierte Entwicklungssetup (z.B. Claude Code), das auf das Skriptbündel `video-editor-pro` und ein strukturiertes Studio-Verzeichnis (`~/video-editing`) zugreift. Nützlich ist diese Skill für Entwickler und Content Creator, die Talking-Head-Videos in Episodenproduktion effizient und konsistent bearbeiten möchten – insbesondere für Markeninhalte mit wechselnden Looks und CTA-Grafiken.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/ukvalley/video-editing-skills/tree/HEAD/skills/hinglish-talking-head-reel

Dokumentation

Hinglish-Talking-Head / Produktwerbe-Reel

Ergänzung zu video-editor-pro (zuerst deren references/studio-folder-structure.md und lessons-and-feedback.md lesen). Arbeitsverzeichnis: das Studio ($VIDEO_STUDIO, Standard ~/video-editing). Behalte dein bestes eigenes Projekt als Referenzimplementierung und notiere dessen Pfad in der Studio-CLAUDE.md.

Ordnerstruktur (pro Projekt)

projects/YYYY-MM-DD_<slug>/
  notes.md   raw/   edit/   work/   exports/
  edit/: clips.json  phrases.json  build_segments.py  segments.json  edit.json  compose.py  captions.ass  gfx_plan.json

Erzeuge: ./new-project.sh <name> (verschiebt inbox/* nach raw/). Fülle notes.md-Brief (Plattform, Botschaft, CTA, Look, Musik).

Pipeline

Überprüfung + Kontaktbogen des Rohmaterials (video-editor-pro/scripts/probe.py, contact_sheet.sh). Setze export PATH=/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin:$PATH.
Sprache finden: silencedetect → Regionen; führe whisper-cli -m ~/.cache/whisper-cpp/ggml-medium.bin -l hi für JEDE Region aus.
Take-Tabelle in notes.md (Zeile → Takes → behalten). Behalte den LETZTEN sauberen Take; verwerfe Fehlstarts, Stolperer, überflüssiges "accha". → clips.json.
Phrasen: phrases.json mit Quelle in/out + handromanisiertem Untertiteltext (englische Wörter in englischer Schreibweise). Korrigiere Untertitel NUR hier.
build_segments.py: Straffe Pausen auf ~0,1 s, schneide an Atemmittelpunkten, entferne Füllwörter; wechsle Framing-Zooms aus brand.json ([1.0,1.04] ↔ [1.13,1.16]); Übergänge NUR bei Abschnittswechseln (Peitsche, Zoom-Punch, Glitch, Blitz bei CTA). Schreibt segments.json + edit.json.
Basis-Render: python3 ~/.claude/skills/video-editor-pro/scripts/edl_render.py edit/edit.json mit dem Look aus assets/luts/looks.json (warm_clean+Vignette 0,25 für einfaches Büro; premium_cinematic Grading + Finish für Premium; zuerst Farbstiche neutralisieren).
compose.py: Grafiken aus toolkit/gfx*.py verankert an gesprochenen Wörtern (via toolkit/timeline.py), drawtext-Titel (brand.json), Karaoke-ASS-Untertitel (Montserrat Black 100, 3 Wörter/Zeile, y=0,7, großgeschrieben, Highlight gelb), SFX-Plan (+6 dB, Übergänge +9 dB, geschichtet), Musikbett unter Sprache geduckt. Flags: --preview schnell, --gfx Grafiken neu rendern, --stills Grafik-Standbilder.
Vorschau → Freigabe → Master: zuerst compose.py --preview + normalisieren → exports/vN_preview_<was>.mp4 und AUF die Freigabe des Benutzers warten; dann Vollrender, normalize_audio.sh work/mix.mov work/norm.mov --target -11 --tp -1.5 → ffmpeg -c:v copy -c:a aac -b:a 320k -movflags +faststart exports/vN_<was>.mp4 → qc.py --platform reels MUSS BESTEHEN.
Füller/Stotterer-Prüfung (Stummgeschaltete Blöcke neu transkribieren), Bilder prüfen, dann an notes.md-Bearbeitungslog anhängen.

Standard-Stil (vom Benutzer genehmigt)

Vollständige Behandlung ohne Nachfrage: Premium-Grading, B-Roll-artige Datengrafiken synchron zu Wörtern, Übergänge bei Abschnittswechseln, laute geschichtete SFX, knackige Vollauflösungsgrafiken (niemals unscharfes Bild), echtes Logo-Endcard (Glanz + CTA-Tap), Karaoke-Roman-Untertitel. Produktwerbung: Markenfarben des Kunden auf hellem Hintergrund (z.B. ein Violett→Blau-Verlauf #683CEC→#185CE8), Markenkit in assets/brand/<kunde>/, CTA passend zum Werbebutton („Tap Learn More"). Füge neue wiederverwendbare Grafiken zu toolkit/ hinzu, nicht zum Projekt.

Thumbnails (immer)

Mit jedem Export (und neben jeder Vorschau) erstelle exports/vN_cover_reels_1080x1920.jpg (der gesamte Text innerhalb des mittleren 1080×1440 = Instagram 3:4-Gitterzuschnitts) und exports/vN_thumb_youtube_1280x720.jpg aus dem schärfsten Vollauflösungsfoto/-frame, wie das Video gegradet, fette Montserrat Black-Überschrift + markengelbes Highlight + echtes Logo. Verwende die thumbnail-designer-Skill.