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Conz-Wilts/ai-editor

Para los mantenedores del editor. Convierte las correcciones de los usuarios en mejoras permanentes en este repositorio, para todos los usuarios, aplicadas por código y pruebas en lugar de notas. Lee las sugerencias que los usuarios marcaron como "ayudaría a todos" (~/.ai-video-editor/suggestions.jsonl), reglas de gusto repetidas (reporte de taste.py), correcciones previstas (edits/*/corrections.jsonl), notas de la página de revisión (*/review.json) y issues abiertos de GitHub etiquetados como feedback; agrupa repeticiones; para cada elemento que el mantenedor acepte, escribe la regla general en PRINCIPLES.md y en la skill correspondiente, añade o ajusta la verificación que la aplica, agrega una prueba que falle antes y pase después, y ejecuta el conjunto completo de pruebas. Úsalo cuando el mantenedor diga "mejora el editor", "convierte el feedback en correcciones", "procesa sugerencias", "de qué se quejan los usuarios", "revisa los issues de feedback". No es para preferencias de un solo usuario (eso es gusto), ni para editar un video.

¿Qué es ai-editor?

Esta skill está diseñada exclusivamente para el mantenedor del repositorio del editor de video AI. Su propósito principal es cerrar el ciclo de retroalimentación: toma todas las correcciones, sugerencias y reportes de los usuarios (desde sugerencias explícitas en ~/.ai-video-editor/suggestions.jsonl, reglas de gusto repetidas, correcciones previas, notas de revisión e issues de GitHub etiquetados como 'feedback') y los convierte en mejoras permanentes dentro del propio repositorio. La skill agrupa elementos repetidos y, para cada uno que el mantenedor acepte, realiza cuatro acciones en orden: escribe la regla general en PRINCIPLES.md, añade o ajusta una verificación de código que la aplique automáticamente, agrega una prueba unitaria que falle antes de la corrección y pase después, y registra el cambio en docs/feedback-matrix.md. Soporta Mac, Linux y Windows, y ejecuta scripts con python3 o py según el sistema operativo. Es ideal cuando el mantenedor quiere procesar feedback de manera sistemática, pero no debe usarse para preferencias personales de un solo usuario (eso corresponde a la skill de 'taste') ni para editar videos directamente.

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

Mejorar

Rutas: ${CLAUDE_SKILL_DIR} significa la carpeta que contiene este SKILL.md, y ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../.. la carpeta .claude/ del editor dos niveles arriba.

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

Esto se ejecuta en un checkout del repositorio, para la persona que lo mantiene. Una corrección aquí llega a todos los usuarios en su próxima actualización. S="${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts". Ejecuta los scripts con python3 en Mac y Linux, py en Windows.

0. Quién está ejecutando esto

python3 "$S/improve.py" mode

maintainer: solo en un checkout del repositorio con AI_EDITOR_MAINTAINER=1: continúa al paso 1.

user: los archivos propios del editor se reemplazan en cada actualización, así que nunca los edites (ningún SKILL.md, referencia, script o PRINCIPLES.md). Recolecta y selecciona como se indica abajo, luego guarda cada elemento aceptado en la capa del usuario, que las actualizaciones nunca tocan (docs/customise.md en el repositorio): un ajuste con taste.py add ... --set; una regla de palabras con python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../lib/ai_editor/custom.py" rule "<regla>"; un estilo de subtítulos como custom/captions/<nombre>.json más taste.py set captions.preset <nombre>; valores predeterminados de plantillas como custom/templates/<tipo>.json. Luego ofrece taste.py suggest para que los mantenedores puedan corregirlo para todos. Detente ahí.

1. Recolectar

python3 "$S/improve.py" collect [--edits D] [--no-gh]

Una línea por regla, las más repetidas primero: veces que apareció, de dónde (sugerencia, regresión de gusto, corrección prevista, nota de revisión, issue de GitHub), el propietario nombrado y hasta tres ejemplos. Una regla dicha por varios usuarios, o dicha de nuevo después de aplicada, aparece primero.

2. Seleccionar

Muestra el inicio de la cola y pregunta en el cuadro de preguntas cuál corregir ahora (selección múltiple, la más repetida primero, recomendada). Para cada una, también pregunta si no está claro: Cada usuario (Recomendado) / Solo los estilos de algunos creadores (pertenece a un campo de style.json, no a una regla) / No es una corrección (ciérrala).

3. Corregir cada una, en este orden

  1. La regla. Una línea en ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../PRINCIPLES.md bajo el encabezado correcto, nombrando dónde se aplica, y la misma regla en el SKILL.md o referencia propietaria. General, nunca sobre un video: "Los zooms suavizan durante al menos 0.5 s", no "el zoom en 0:12 fue brusco".
  2. La verificación. El código más pequeño que hace que la regla se cumpla sin que nadie la recuerde: un FALLO en una verificación (check.py, quality.py, product.py check, ai_tells.py), un rechazo en el script que la rompería (gates.py), un valor predeterminado que no pueda producirla, o una línea en tests/check_plugins.py para una regla del repositorio. Preferir ajustar una verificación existente a añadir una nueva.
  3. La prueba. Un assert en el demo() de ese script (o en tests/), construido a partir de un ejemplo sintético pequeño del fallo. Ejecútalo antes de la corrección y verifica que falla, luego después y verifica que pasa. Una regla que solo un agente pueda seguir (preguntando, explicando) recibe en su lugar un caso de evaluación en evals/: prompt.md más un calificador tool_used o llm.
  4. El registro. docs/feedback-matrix.md: la regla, dónde está escrita, qué la verifica, qué pruebas la cubren.

4. Ejecutar todo

python3 tests/check_plugins.py
python3 .claude/lib/ai_editor/okf.py check

Luego tests/demos.sh (demo de cada script), node tests/test_record.mjs, y cuando el renderizador esté configurado tests/smoke.py y tests/golden.py. Todo en verde antes de entregar. No confirmar; el mantenedor revisa el diff y confirma.

Si se trata de un issue de GitHub que ahora está corregido, ofrece comentar un resumen de una línea de la corrección y cerrarlo (gh issue close <n> --comment "..."), solo después de preguntar.

Nunca

  • Nunca edites taste.md, taste.json, rules.json o suggestions.jsonl de un usuario: son suyos.
  • Nunca pongas datos personales en el repositorio: sin nombres, handles, correos electrónicos, nombres de archivo o material de video del feedback. Escribe la regla general y un ejemplo sintético. tests/check_plugins.py falla con nombres privados conocidos; lee cada ejemplo antes de incluirlo.
  • Nunca cierres el ciclo solo con una nota. Una regla sin verificación ni prueba no está completa.

Archivos

  • scripts/improve.py: mode, collect, demo. Solo lectura.
  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../lib/ai_editor/custom.py: la carpeta <librería>/custom/ del usuario (el modo usuario escribe allí).
  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../skills/taste/scripts/taste.py: donde suggest e issue escriben la parte del usuario.

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

Generates new footage with Higgsfield and puts it on the edit's timeline. Prices every generation first, asks the user with the dollar amount (and, for their own footage, whether it may be uploaded to Higgsfield), then submits, waits, downloads into the edit's generated/ folder and adds the result to the timeline's Generated track. Covers motion transfer on a clip of the user's video (their moves onto a character or styled look), b-roll from a sentence (text to video), a still brought to life (image to video) and stills for cards (text to image). Use when the user says "generate b-roll", "make a shot of", "AI b-roll", "generate a clip", "use Higgsfield", "motion transfer", "put my moves on", "restyle this part with AI", or asks for footage they did not film. Not for animated diagrams or motion graphics (motion), not for real screenshots and logos (overlays, logo-pack), and not for the cut (cut).

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