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rTanure/lumiere-decupagem

Decupa cada corte aprovado (elimina pausas, muletas verbales y repeticiones; crea un cold open con el gancho), genera una vista previa rápida para aprobación y calcula el reencuadre 9:16 siguiendo a quien habla. Etapa 4 de Lumiere.

¿Qué es lumiere-decupagem?

Este skill automatiza la etapa de decupaje y reencuadre (reframing) en el flujo de edición de videos del sistema Lumiere. Su función principal es, para cada clip aprobado, eliminar pausas largas (mayores a 0.4 segundos), muletas definidas en el archivo de estilo (`style.cut.fillers`) y repeticiones inmediatas de palabras, preservando un ritmo natural mediante respiros en cambios de hablante y final de frase. Además, admite modos de manejo del gancho o hook: por defecto (`repeat`) lo coloca al inicio como cold open y lo repite en su posición original, con opciones `move` (solo al inicio) o `none`. Luego de la decupación, el skill permite generar una vista previa en `preview/cut.mp4` para que el usuario la revise y apruebe; una vez aprobado, ejecuta el reencuadre 9:16 con detección de personas (OpenCV YuNet) que sigue automáticamente a quien está hablando en cada momento, con una histéresis de 0.6 segundos para evitar saltos bruscos. Si el seguimiento falla, se puede fijar manualmente a un cluster específico mediante el parámetro `--speaker`. Está diseñado para la etapa 4 del pipeline Lumiere y funciona en entornos de línea de comandos.

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

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Documentación

Decupaje + reencuadre

Para cada corte aprobado (puede ejecutar los comandos de varios cortes en secuencia; son rápidos, excepto el reencuadre):

  1. lumiere cut <slug> <clip> --preview
    • Elimina pausas > 0,4 s (deja respiro), muletas de la lista style.cut.fillers y repeticiones inmediatas ("yo yo").
    • Preserva un respiro mayor en cambio de hablante y final de frase (ritmo natural).
    • hook_mode por defecto repeat: el gancho aparece al inicio (cold open) y de nuevo en el lugar original. Use --hook-mode move si repetir suena extraño, none para desactivarlo.
    • Genera clips/<clip>/edl.json, words.json (tiempos en la línea de tiempo final — es lo que usan motion y subtítulos) y transcript.txt legible.
  2. Revise el informe: removed_words no debe contener palabras con sentido (ej.: "es" verbo). Si la lista de muletas atrapó algo incorrecto, ajuste ~/.lumiere/style.json → cut.fillers o use --keep-fillers.
  3. Muéstrele al usuario: duración antes → después, nº de cortes, palabras eliminadas y la ruta del preview/cut.mp4 (él lo ve). Pregunte si lo aprueba.
    • Ajustes de inicio/fin: edite clips.json, ejecute lumiere clips validate y repita el cut.
    • Aprobado: lumiere approve <slug> <clip> cut.
  4. lumiere reframe <slug> <clip> (OpenCV YuNet; ~1-2 min por corte). Lea el resultado:
    • clusters = personas detectadas en el plano. Con más de una persona, la cámara sigue a quien mueve más la boca mientras hay habla (con histéresis de 0,6 s para no saltar constantemente).
    • Si el encuadre sigue a la persona equivocada (vea con lumiere build --draft + lumiere frames), fíjelo en una persona: lumiere reframe <slug> <clip> --speaker S1=<índice del cluster>.
    • Fuente ya vertical → el reencuadre se ignora automáticamente.

Nada aquí es creativo más allá del juicio de la vista previa; mantenga la conversación breve.

Individual skills in this repo

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