Communitygithub.com

github774/video-edit

Edita metraje real con el MCP de video-tools (ffmpeg): recorta, ensambla, elimina pausas, añade subtítulos, música de fondo, reencuadra, normaliza y exporta para cada plataforma.

¿Qué es video-edit?

Este skill permite a un agente de IA (como Claude Code, Cursor o Codex) editar vídeos de forma determinista utilizando el conjunto de herramientas `video-tools` MCP, que a su vez envuelve ffmpeg. Es especialmente útil cuando un usuario entrega archivos de vídeo y solicita acciones como recortar, eliminar silencios, añadir subtítulos, música de fondo, cambiar la relación de aspecto o exportar para plataformas como TikTok, YouTube o Instagram. El skill establece reglas claras: nunca modificar los originales (escribe en `video-out/<slug>/` con pasos numerados), inspeccionar antes de cortar (usando `probe`, `contact_sheet`, `detect`), hacer un cambio por paso y seguir el orden lógico: imagen → sonido → entrega. Soporta múltiples plataformas (Cursor, Claude Code, Codex) y proporciona una secuencia predefinida de llamadas a herramientas MCP para cada operación, garantizando que las rutas, códecs y niveles de sonido sean siempre correctos.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github774/claude-video-studio/tree/HEAD/plugins/video-studio/skills/video-edit

Preguntar en tu IA favorita

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

Documentación

Video Edit

Metraje real, ediciones deterministas, salida verificada. Cada operación es una herramienta MCP de video-tools; úselas en lugar de escribir ffmpeg a mano para que las rutas, códecs y niveles de sonido sean siempre correctos.

Reglas básicas

  • Nunca toques los originales. Escribe en video-out/<slug>/ con pasos numerados (01_trim.mp4, 02_jumpcut.mp4, ...). Las herramientas se niegan a sobrescribir a menos que overwrite=true.
  • Mira antes de cortar. Empieza con probe y contact_sheet en cada fuente. Usa detect para cortes de escena y silencios. Si se necesita una transcripción y el plugin watch está instalado, úsalo; de lo contrario extract_audio a .wav y transcribe con lo que esté disponible (whisper, una API en la nube que tenga el usuario), e indica cuál.
  • Un cambio por paso, luego echa un vistazo al resultado (contact_sheet) antes del siguiente.
  • Primero la imagen, luego el sonido, por último la entrega: cortar → subtítulos → música → volumen → exportar.

Pasos estándar

ObjetivoLlamada a la herramienta
Inspeccionarprobe(path, measure_loudness=true), contact_sheet(input), detect(input)
Seleccionar un rangotrim(input, output, start, end) (preciso por defecto)
Ajuste de talking headremove_silence(input, output, threshold_db=-35, min_silence=0.45, padding=0.12); aumenta threshold_db hacia -30 para habitaciones ruidosas, aumenta padding si se cortan palabras
Ensamblarconcat(inputs, output, crossfade=0); clips de tamaños/fps/sin audio mixtos se conforman automáticamente
Subtítulosescribe un .srt desde la transcripción (máx. ~32 caracteres/línea, 2 líneas, 1-6 s cada uno), luego `burn_captions(style=clean
Músicaadd_music(input, music, output, music_db=-16, duck=true); la música se repite, recorta, funde y se sidechainea bajo el habla
Vertical / cuadrado`reframe(aspect="9:16", fit=blur
Rampa de velocidadspeed(factor) en un segmento recortado, luego concat
Candidatos a miniaturaframe(time) en 3-5 momentos destacados de la hoja de contacto
Solo volumennormalize_audio(target_lufs=-14)
Entrega`export(preset=youtube

Formato corto a partir de formato largo

  1. detect + transcripción → elige 15-60 s con un gancho en los primeros 2 s y una idea completa.
  2. trim → remove_silence → reframe 9:16 → burn_captions style=bold → export shorts.
  3. Si el usuario quiere una apertura más potente y el skill viral-hook está instalado, ofrécelo.

Finalización

Termina siempre con el skill video-qa en el archivo final con el destino correspondiente.

Skills relacionados