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affaan-m/ECC

Voir, comprendre et agir sur la vidéo et l'audio. Voir – ingérer des fichiers locaux, des URLs, des flux RTSP/en direct, ou enregistrer le bureau en direct ; retourner un contexte en temps réel et des liens de flux lisibles. Comprendre – extraire des images, construire des index visuels, sémantiques et temporels, et rechercher des moments avec horodatages et clips automatiques. Agir – transcoder et normaliser (codec, fps, résolution, rapport hauteur/largeur), effectuer des montages sur la chronologie (sous-titres, superpositions de texte/image, image de marque, superpositions audio, doublage, traduction), générer des actifs médiatiques (image, audio...)

Qu'est-ce que ECC ?

Le skill affaan-m/ECC permet aux agents d'IA (comme Claude Code, Cursor, Codex, etc.) de voir, comprendre et agir sur le contenu vidéo et audio de manière automatisée. Il fonctionne sur plusieurs plateformes et offre trois capacités principales. Premièrement, 'Voir' permet d'ingérer des médias à partir de diverses sources (fichiers locaux, URLs, flux RTSP/en direct, enregistrement de bureau) et de retourner un contexte en temps réel ainsi que des liens de flux lisibles. Deuxièmement, 'Comprendre' permet d'extraire des images clés, de construire des index visuels, sémantiques et temporels, et de rechercher des moments spécifiques avec des horodatages et des clips automatiques. Troisièmement, 'Agir' permet de transcoder et normaliser les médias (codec, fps, résolution, rapport hauteur/largeur), d'effectuer des montages sur la chronologie (sous-titres, superpositions de texte et d'image, image de marque, doublage, traduction), et de générer des actifs médiatiques comme des images et des extraits audio. Ce skill est utile pour l'automatisation de l'édition vidéo, l'analyse de contenu, la modération, et la création de résumés ou de clips à partir de flux en direct ou de fichiers enregistrés.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add affaan-m/ECC

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Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait ECC ?

Voir, comprendre et agir sur la vidéo et l'audio. Voir – ingérer des fichiers locaux, des URLs, des flux RTSP/en direct, ou enregistrer le bureau en direct ; retourner un contexte en temps réel et des liens de flux lisibles. Comprendre – extraire des images, construire des index visuels, sémantiques et temporels, et rechercher des moments avec horodatages et clips automatiques. Agir – transcoder et normaliser (codec, fps, résolution, rapport hauteur/largeur), effectuer des montages sur la chronologie (sous-titres, superpositions de texte/image, image de marque, superpositions audio, doublage, traduction), générer des actifs médiatiques (image, audio...)

Fonctionnalités

  • Ingestion vidéo/audio: fichiers locaux, URLs web, flux RTSP/en direct, enregistrement de bureau.
  • Analyse en temps réel: retourne le contexte (par exemple, transcription, détection d'objets) et des liens de flux lisibles.
  • Indexation: construction d'index visuels, sémantiques et temporels pour une recherche rapide.
  • Recherche de moments: trouver des moments spécifiques dans une vidéo avec horodatages et génération de clips.
  • Transcodage: conversion entre codecs, ajustement des fps, de la résolution et du rapport hauteur/largeur.
  • Montage sur chronologie: ajout de sous-titres, superpositions de texte et d'image, image de marque, pistes audio supplémentaires, doublage et traduction.
  • Génération d'actifs: création d'images, d'extraits audio et d'autres actifs médiatiques à partir de la vidéo source.

Plateformes prises en charge

Ce skill peut être utilisé avec les agents d'IA suivants :

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Autres agents compatibles avec le format de skill.

Démarrage rapide

  1. Installez les dépendances requises (FFmpeg, etc.).
  2. Assurez-vous que votre agent d'IA dispose des autorisations nécessaires.
  3. Utilisez des commandes comme ecc ingest ou ecc process.

Pour plus de détails, consultez la documentation complète.

Exemple d'utilisation

ecc ingest --source /chemin/vers/video.mp4 --output contexte_json
ecc search --index video_index --query "moment avec dialogue"
ecc transcode --input video.mp4 --codec h264 --resolution 1080p
ecc overlay --input video.mp4 --subtitle sous-titres.srt --output final.mp4

Licence

Ce projet est sous licence MIT.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills associés