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Conz-Wilts/ai-editor

Genera nuevo metraje con Higgsfield y lo coloca en la línea de tiempo de la edición. Primero cotiza cada generación, pregunta al usuario con el monto en dólares (y, para su propio metraje, si puede subirse a Higgsfield), luego envía, espera, descarga en la carpeta generated/ de la edición y agrega el resultado a la pista Generated de la línea de tiempo. Cubre transferencia de movimiento sobre un clip del video del usuario (sus movimientos sobre un personaje o estilo), b-roll a partir de una frase (texto a video), una imagen animada (imagen a video) e imágenes fijas para tarjetas (texto a imagen). Úsalo cuando el usuario diga "genera b-roll", "haz una toma de", "b-roll IA", "genera un clip", "usa Higgsfield", "transferencia de movimiento", "pon mis movimientos en", "reestiliza esta parte con IA", o pida metraje que no haya filmado. No es para diagramas animados ni gráficos en movimiento (motion), no para capturas de pantalla reales ni logotipos (overlays, logo-pack), y no para el corte (cut).

¿Qué es ai-editor?

Este skill permite a un agente de IA (como Claude Code, Cursor o Codex) generar nuevo metraje de video utilizando la API de Higgsfield y colocarlo automáticamente en la línea de tiempo de una edición existente. Es útil para creadores de contenido y editores que desean generar b-roll, animar imágenes fijas, realizar transferencia de movimiento o crear imágenes para tarjetas sin necesidad de filmar material adicional. El skill se integra con el sistema de edición mediante scripts de Python y sigue un proceso estricto: primero estima el costo en dólares, solicita confirmación explícita del usuario (incluyendo el permiso para subir material propio), envía la solicitud a Higgsfield, espera a que se complete la generación y finalmente descarga el resultado en la carpeta `generated/` y lo agrega a la pista Generated de la línea de tiempo. Está diseñado para ser transparente con los costos y el uso de datos del usuario, respetando presupuestos mensuales y requiriendo consentimiento explícito antes de cualquier carga.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Conz-Wilts/ai-editor/tree/HEAD/.claude/skills/generate

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Generar

Rutas: ${CLAUDE_SKILL_DIR} es la carpeta que contiene este SKILL.md, y ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../.. es la carpeta del editor (el .claude/ de este repositorio) dos niveles arriba.

Cada pregunta al usuario va en el cuadro de preguntas: usa la herramienta AskUserQuestion (2-4 opciones, la recomendada primero). Solo en un agente sin esa herramienta, haz preguntas numeradas en texto.

G="${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../lib/ai_editor/gen/gen.py". Ejecútalo con python3 (py en Windows). Cada modelo, sus entradas y límites están en gen.py models (de lib/ai_editor/gen/models.json); nunca adivines un id de modelo o un parámetro. Datos de la API y lo que no está verificado: references/higgsfield-api.md.

Reglas

  • El dinero se gasta solo después de un sí a ese precio. Siempre haz estimate primero, pregunta con el monto en dólares que imprimió (su línea ASK:), y ejecuta submit --confirm <id de estimación> solo después de que el usuario haya dicho que sí. Un nuevo precio (la estimación tiene más de 30 minutos, o submit dice que el precio cambió) es una nueva pregunta.
  • El metraje del usuario sale de su computadora solo con consentimiento. Un clip o un fotograma de su video se sube a Higgsfield en submit. Dilo en la misma pregunta que el precio.
  • Nunca pidas la clave en el chat. Sin clave: diles que ejecuten python3 "$G" setkey en su propia terminal (pide el id y secreto de la clave desde console.higgsfield.ai, unidos como id:secret, y oculta lo que escriben).
  • profile.json gen_budget_usd limita el gasto mensual; submit lo rechaza si se supera. Di cuánto queda y detente.
  • Los resultados fallidos y nsfw no se cobran. Dilo si uno falla y ofrece cambiar el prompt.

Pasos

  1. Qué y dónde. De las palabras del usuario y la edición (edits/<nombre>/): el tipo (transferencia de movimiento, b-roll a partir de palabras, una imagen animada, una imagen fija para tarjeta), el momento que cubre (segundos en la línea de tiempo, desde la transcripción en words.json), y para transferencia de movimiento el tramo de su video (4 s o más; el modelo conserva como máximo 30 s). Elige el modelo con python3 "$G" models --kind <tipo>.
  2. El prompt. Escríbelo tú mismo a partir de la línea que se está diciendo: el sujeto, el escenario, la cámara, la luz, en menos de 40 palabras. El b-roll coincide con el formato del video (una edición vertical obtiene una toma con sensación vertical). La transferencia de movimiento toma 1-8 imágenes de referencia (--image, archivos o URLs): el aspecto sobre el que poner los movimientos.
  3. Cótizalo.
    python3 "$G" estimate edits/<nombre> --model <id> --prompt "<prompt>" [--video raw.mp4 --from 12.0 --to 18.0] \
      [--image ref.png] [--param duration=5] --at <segundos en línea de tiempo>
    
    Corta el clip (silencioso, H.264) en generated/inputs/, cotiza la solicitud sin subir nada, e imprime el id de estimación, usd, credits, over_budget y una línea ASK:.
  4. Pregunta. Un cuadro de pregunta: la línea ASK: como pregunta (precio, modelo y qué se sube), opciones "Sí, generarlo (Recomendado)" / "Cambiar el prompt" / "No". Si está por encima del presupuesto: dilo y detente.
  5. Envía solo si hay un sí: python3 "$G" submit edits/<nombre> --confirm <id de estimación>. Sube las entradas, vuelve a cotizar con ellas, envía e imprime el id del trabajo.
  6. Espera en segundo plano (las generaciones toman minutos): python3 "$G" wait edits/<nombre> <trabajo>. Sondea con retroceso exponencial, descarga el resultado en edits/<nombre>/generated/, lo analiza y lo agrega a la pista Generated de la línea de tiempo en --at como un cambio de Claude (a través de project.py apply; sin el documento del proyecto aún, escribe generated/<trabajo>.ops.json y lo imprime). status / list muestran el progreso; cancel funciona solo mientras aún está en cola.
  7. Entrega. Di qué se agregó, dónde y cuánto costó. El usuario mueve, recorta o elimina el clip en la línea de tiempo como cualquier otro. Una corrección sobre cómo deberían verse las generaciones va a taste.

Si un comando se detiene

mensajehaz
No Higgsfield keypídeles que ejecuten python3 "$G" setkey en su propia terminal, luego continúa
needs at least 4 samplía --from/--to, o elige un modelo de texto o imagen
over this month's generation budgetdiles cuánto queda; pueden aumentar gen_budget_usd
the price is $X, not $Ypregunta de nuevo con el nuevo precio, luego submit --confirm con el nuevo id que imprimió
Maximum number of concurrent requestsel cliente ya reintentó; espera a que termine un trabajo en ejecución, luego envía
ended failed / ended nsfwno se cobra; ofrece un prompt cambiado (nueva estimación y pregunta)

Archivos

  • lib/ai_editor/gen/gen.py: los comandos anteriores, demo autoverificación (un Higgsfield falso, sin red).
  • lib/ai_editor/gen/higgsfield.py: el cliente de la API. base.py: la interfaz del proveedor y el catálogo.
  • lib/ai_editor/gen/jobs.py: edits/<nombre>/generated/jobs.json y el gasto del mes.
  • references/higgsfield-api.md: la API tal como está documentada, con fuentes.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Conz-Wilts/ai-editor

Turns one long video or podcast (a local file or a YouTube link) into the best 3-5 short vertical clips, each cut and styled in the user's profile style. Transcribes once, splits the talk into candidate clips at sentence boundaries inside the chosen length, scores every candidate in code (speech rate, loudness, laughter, numbers and names said), shows the shortlist on one page with a preview of each, then trims, cuts and style-edits each pick as its own edit. Use when the user says "clip this video", "make shorts from my podcast", "find the best clips", "cut this into TikToks", "turn this YouTube video into reels", "repurpose this long video", or drops a long video (over about 3 minutes) or a YouTube link and wants short clips. Not for editing one short take (that is start or cut), and not for measuring someone else's style (that is creator-teardown).

Conz-Wilts/ai-editor

Reverse-engineers a short-form creator's video format from their real numbers. Pulls a TikTok or YouTube Shorts profile (or pasted links, Instagram reels too) with view, like and save counts, transcribes the top videos word for word, measures pace, pauses and fillers, maps each video into timed beats, and writes a teardown.md someone can film from, a teardown.html page of their graphics, motion and sound, and the style.json the style-edit skill edits from (on its own it can write an edit plan as a table and .srt). Use when the user wants to analyse, break down or study a creator ("analyse @handle", "tear down @handle", "teardown of @handle", "break down this creator", "what makes this creator's videos work"), pastes TikTok, YouTube or Instagram links and asks what the pattern is, or asks to set up creator-teardown. Not for editing the user's own video like a creator (that is start), not for researching a topic, and not for cutting raw footage.

Conz-Wilts/ai-editor

Cuts raw talking-head footage into a clean jump cut. Takes one take or several joined (mp4 or mov, any aspect, 4K phone footage is fine), transcribes it word by word, removes retakes, false starts, fillers and dead pauses, and renders cut.mp4 at the source resolution plus words.json timed to the cut. The user approves the cut on a page with the whole transcript and every removed word struck through. Use when the user says "cut my video", "just cut it", "remove my mistakes", "cut out the retakes", "remove the pauses", "clean up this take", "jump cut this", "tighten this clip", or asks only for the cut of a raw take; start calls it for a full edit. Runs before style-edit. Not for a general request to edit a video or to make it look like a creator (that is start), not for adding captions, zooms or cards (style-edit), and not for analysing someone else's videos (creator-teardown).

Conz-Wilts/ai-editor

For the editor's maintainers. Turns what users corrected into lasting fixes in this repo, for every user, enforced by code and tests rather than notes. Reads the suggestions users marked "would help everyone" (~/.ai-video-editor/suggestions.jsonl), taste rules said twice (taste.py report), preview corrections (edits/*/corrections.jsonl), review-page notes (*/review.json) and open GitHub issues labelled feedback; groups repeats; for each item the maintainer accepts, writes the general rule into PRINCIPLES.md and the skill that owns it, adds or tightens the check that enforces it, adds a test that fails before and passes after, and runs the full test set. Use when the maintainer says "improve the editor", "turn feedback into fixes", "process suggestions", "what are users complaining about", "go through the feedback issues". Not for one user's own preferences (that is taste), and not for editing a video.

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