CommunityProgramación y desarrollogithub.com

rTanure/lumiere-cortes

Encuentra en el transcript los fragmentos de ~60-110s que valen un corte viral (tema cerrado, gancho fuerte, payoff), valida los límites de frase y los presenta al usuario para elegir. Etapa 3 de Lumiere.

¿Qué es lumiere-cortes?

Este agente, **rTanure/lumiere-cortes**, es la tercera etapa del sistema Lumiere de creación de cortes virales. Su función es analizar transcripciones de video y extraer segmentos de entre 60 y 110 segundos que tengan potencial para convertirse en clips virales. Para ello, identifica fragmentos que constituyan una idea completa (con gancho inicial y payoff), respetando reglas de edición como que el gancho esté en los primeros 3 segundos y que el corte se ajuste a los límites de frases. El agente soporta tanto videos cortos (leyendo directamente el transcript) como largos (dividiéndolos en chunks y lanzando agentes `clip-scout` en paralelo). El resultado es un archivo `clips.json` con candidatos puntuados y ordenados, que luego se valida con la herramienta `lumiere clips validate`. Finalmente, el agente presenta una tabla de cortes al usuario para que decida cuáles aprobar mediante un sistema de votación multi-select, permitiendo avanzar a la siguiente etapa del pipeline de Lumiere.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/rTanure/lumiere/tree/HEAD/skills/lumiere-cortes

Installed? Explore more Programación y desarrollo skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

Preguntar en tu IA favorita

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

Documentación

Selección de cortes

1. Leer el material

  • Vídeo hasta ~20 min: lee ~/.lumiere/projects/<slug>/source/transcript.txt tú mismo.
  • Más largo: lumiere chunks <slug> (ventanas de 15 min con 1,5 min de superposición) y lanza un agente clip-scout por chunk en el mismo mensaje, pasando la ruta del chunk, el slug y cuántos candidatos quieres (3-5 por chunk). Cada uno devuelve JSON de candidatos.

2. Qué es un buen corte (criterios para ti y para los scouts)

  • Una idea completa: empieza en una frase que se sostiene sola (sin "y entonces", "como decía"), termina en un cierre (conclusión, punchline, giro). Un oyente que nunca haya visto el episodio lo entiende.
  • Gancho en los primeros 3 s: afirmación polémica, número, pregunta, promesa, conflicto. Si la mejor frase está en medio, márcala como hook (2-6 s) — la decupación crea un cold open con ella.
  • Payoff: el corte cumple lo que prometió el gancho.
  • Emoción/energía: risa, desacuerdo entre hablantes, historia personal, dato sorprendente.
  • Duración objetivo ~90 s de fuente (la decupación quita 10-20%). Mínimo 60, máximo 110.
  • Evita: fragmentos que dependen de una imagen que no aparece, chistes internos, información desactualizada.

3. Montar el clips.json

Escribe ~/.lumiere/projects/<slug>/clips.json:

{"clips": [{"id": "c01", "start": "12:31.5", "end": "14:02.0", "title": "título corto y llamativo (≤ 60 caracteres)",
  "hook": {"start": "13:10.2", "end": "13:14.8", "text": "frase del gancho"},
  "reason": "por qué funciona (1-2 frases)", "score": 8.5, "topic": "tema"}]}

Deduplica candidatos que se solapan (> 50%) — quédate con el de mayor nota. Ordena por nota.

4. Validar

lumiere clips validate <slug> — encaja inicio/fin en límites de frase y lista ⚠ (frase cortada, largo/corto, gancho fuera). Corrige los avisos ajustando los tiempos y valida de nuevo.

5. Checkpoint con el usuario

Muestra la tabla (id, inicio, duración, nota, título, gancho en una línea) y pregunta cuáles aprobar (AskUserQuestion con multiSelect cuando sean ≤ 4; si no, pide los ids). Después: lumiere clips approve <slug> c01 c03 ... (y reject para los otros).

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

Skills relacionados