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yinbaozong/rough-cut-wiki-video

Habilidad de agente para crear montajes preliminares editables de videos tutoriales paso a paso con Jianying 10/11 y Final Cut Pro

¿Qué es rough-cut-wiki-video?

Esta habilidad para agentes de IA (compatible con Claude Code, Cursor y Codex) convierte un procedimiento ordenado y una carpeta de material de archivo en un paquete de montaje preliminar no destructivo para tutoriales wiki. El agente acepta el procedimiento como texto pegado en la conversación o como archivo Markdown/UTF-8 local, y siempre prioriza la evidencia local del habla (con el modelo faster-whisper 'small'), recurriendo a nombres de archivo si es necesario, pero nunca inventando narraciones o pasos no filmados. El flujo de trabajo incluye verificación de capacidades con Python, análisis automático de medios con sincronización precisa de palabras, generación de subtítulos formales basados en el procedimiento original y exportación nativa a proyectos de Jianying 10/11 y FCPXML. El agente maneja fallos de manera robusta: si falta el modelo de voz, muestra comandos de reparación; si FFmpeg está ausente, omite la vista previa pero genera el resto de salidas; y ante evidencia ambigua o conflictiva, preserva todos los archivos y los marca como 'pendientes de confirmación', requiriendo intervención del usuario en lugar de descartar datos.

Compatible con✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
npx skills add yinbaozong/rough-cut-wiki-video

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Documentación

Montaje Preliminar para Video Wiki

Convierte un procedimiento ordenado y una carpeta de material de archivo en un paquete de montaje preliminar de tutorial no destructivo. Acepta el texto del procedimiento pegado en la conversación o un archivo local UTF-8 de texto/Markdown. Prefiere la evidencia local del habla, recurre a nombres de archivo, conserva todas las tomas y utiliza el procedimiento proporcionado —no la narración improvisada— como fuente factual para los subtítulos.

Flujo de trabajo

  1. Solicita el directorio de material de archivo y el procedimiento ordenado. Acepta texto pegado directamente en la conversación o un archivo local UTF-8 de texto/Markdown; nunca exijas un archivo .md cuando el texto pegado esté disponible. No obtengas una URL a menos que el usuario lo solicite explícitamente. Guarda el texto pegado sin cambios como wiki-source.md del trabajo antes de invocar la CLI.

  2. Trata solo las acciones ordenadas y filmadas como pasos de la línea de tiempo. No pidas al usuario que añada listas de herramientas, secciones de preparación, antecedentes o teoría que no se haya filmado. Prefiere Paso 1/2/3, 步骤一/二/三 o una lista numerada. Mantén las precauciones esenciales dentro de la acción donde correspondan.

  3. Localiza este directorio de habilidad desde el SKILL.md cargado; nunca asumas una ruta .codex, .claude o .cursor.

  4. Ejecuta la verificación de capacidades:

    python scripts/roughcut.py doctor
    
  5. Ejecuta el análisis. Usa auto a menos que el usuario solicite procesamiento solo por nombre de archivo. En modo automático, extrae primero la pista de audio, transcribe con marcas de tiempo por palabra y verifica si la etiqueta hablada está relacionada con un paso del procedimiento antes de considerar el nombre de archivo:

    python scripts/roughcut.py run --media "E:\footage" --wiki "E:\job\wiki.md" --output "E:\job\output" --mode auto --preview
    
  6. Inspecciona review.md, edit-plan.json, evidencia representativa y advertencias. Mejora wiki-steps.json o edit-plan.json solo cuando la evidencia del material/procedimiento respalde el cambio. Nunca inventes cantidades, objetos, ingredientes, piezas, direcciones o afirmaciones de seguridad.

  7. Vuelve a ejecutar los exportadores después de un cambio manual en el plan (actualmente usa run para una reconstrucción completa). Mantén el material ambiguo o conflictivo y márcalo como 待确认; nunca elimines silenciosamente material de entrada.

  8. En Windows, crea un proyecto nativo de Jianying 10/11 desde edit-plan.json con el comando jianying10. Primero omite --user-data y valida en un directorio provisional. Antes de añadir --user-data para registrar el proyecto real, solicita que Jianying esté completamente cerrado. El exportador debe cifrar ambos archivos JSON del borrador con la videoeditor.dll local válida más reciente, hacer una copia de seguridad de root_meta_info.json y registrar una entrada de página de inicio coincidente. Nunca reemplaces un borrador existente a menos que el usuario lo autorice explícitamente.

Reglas de evidencia

Usa esta prioridad: correcciones del usuario; etiqueta hablada después del inicio relacionada con el procedimiento; nombre de archivo significativo y número de parte; orden del procedimiento/OCR/contexto visual solo para revisión. Un nombre de archivo de cámara como DJI_0001 no es una etiqueta. Si el habla está vacía o no está relacionada con ningún paso del procedimiento, prueba con el nombre de archivo. Si ninguno proporciona evidencia relacionada con el procedimiento, detente en lugar de adivinar y pide al usuario que grabe una etiqueta de paso hablado o renombre el archivo. Conserva las tomas repetidas y ordena las partes explícitas antes que la hora de grabación. Coloca otro material no coincidente al final de la línea de tiempo y enumera los pasos del procedimiento no filmados solo en el informe.

Las señales de inicio son 321开始, 三二一开始, 321走 o 开始/走 aislados. Las señales de fin son OK, 过, 可以, 好了 o 结束 aislados. No recortes palabras dentro de una frase como 可以安装 o 开始拆卸. El final del archivo es una terminación de toma válida.

Subtítulos y salidas

Crea subtítulos formales a partir del procedimiento proporcionado, puliendo ligeramente la sintaxis para una lectura natural. Mantén los nombres, cantidades, direcciones y advertencias indicados en los pasos. Usa dos pistas independientes y removibles: 文档字幕 y el texto exacto 待确认. Mantén el audio original y los archivos 4K originales intactos.

El contrato de salida y las definiciones de campos JSON están en schemas.md. Lee usage.md para detalles de plataforma/configuración y jianying10.md antes de registrar un proyecto de Jianying. Al ayudar con convenciones de captura, lee shooting-guide.md, filename-guide.md y wiki-format.md.

Manejo de fallos

Usa únicamente el modelo multilingüe faster-whisper small. No lo sustituyas por tiny. Si small falta o está incompleto, detén el análisis de voz y muestra el comando único de reparación scripts/download-model.ps1 o scripts/download-model.sh. Para otros fallos de reconocimiento u OCR, conserva todos los archivos multimedia, usa la evidencia restante y registra la alternativa en review.md. Si FFmpeg está ausente, emite el plan, SRT, FCPXML y el candidato de borrador; omite la vista previa. Si el cifrado o registro de Jianying falla, conserva el borrador provisional, los diagnósticos, SRT, FCPXML y edit-plan.json; nunca reemplaces, degrades ni desinstales automáticamente el Jianying del usuario.

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