zhangtaoran2010/baocut-sous-titres-intel

Lorsqu'un utilisateur souhaite créer une vignette pour une vidéo, avec un grand titre ou un titre et une vignette ensemble : lire le script pour en extraire les points forts, proposer plusieurs groupes de titres et de textes de vignette, puis, après que l'utilisateur a choisi, générer la vignette selon le format de la vidéo et l'ajouter aux actifs candidats de cette vidéo. Chaque phrase est tenue par la vidéo. Utiliser pour générer des titres et des descriptions lorsque seul un titre ou une introduction est nécessaire, sans vignette. Besoin d'une transcription de la vidéo.

Qu'est-ce que baocut-sous-titres-intel ?

Cette compétence est conçue pour les créateurs de contenu vidéo qui souhaitent optimiser leurs vignettes et titres pour attirer les spectateurs. Elle fonctionne en lisant d'abord le script de la vidéo (après transcription si nécessaire) pour identifier les points de vente clés. Ensuite, elle propose plusieurs séries de titres et de textes de vignette, en veillant à ce qu'ils soient complémentaires et non redondants : le titre explique le sujet, tandis que la vignette fournit un accroche visuelle courte. L'utilisateur choisit une combinaison, et la compétence génère la vignette en utilisant des modèles d'IA (comme ceux de `baocut-catalog-media`), en respectant le format de la vidéo et en veillant à ce que le texte ne soit pas mal écrit. Elle évite les promesses non tenues, les répétitions inutiles et la génération prématurée de toutes les options. Le résultat inclut la vignette générée, les actifs importés, et une note sur les informations vérifiées. Compatible avec les outils d'édition vidéo comme Baocut, elle s'appuie sur des API pour inspecter les vidéos, les transcriptions et les ressources associées.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/zhangtaoran2010/baocut-subtitles-intel/tree/HEAD/skills/baocut/built-in-skills/cover-and-title

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Documentation

Vignette et Titre

Les spectateurs voient simultanément la vignette et le titre dans une liste, le tout en moins d'une seconde. La vignette est une petite image avec quelques grands caractères, le titre est une ligne de texte : le titre explique clairement de quoi il s'agit, la vignette apporte une accroche visuelle. Les deux se complètent, sans se répéter. Écrit pour ceux qui publient des vidéos : attirer l'attention, et chaque phrase est tenue par la vidéo.

Le pire résultat possible : les grands caractères de la vignette répètent le titre, les deux ensembles ne forment qu'une seule phrase ; ou les grands caractères sont trop longs, illisibles une fois réduits en petite vignette ; ou la vignette promet quelque chose que la vidéo ne contient pas, et le spectateur, en cliquant, découvre que ce n'est pas le cas.

1. Récupération des Matériaux

  1. Utiliser videos_inspect pour voir la vidéo : nom, format (largeur x hauteur), chapitres, documents. S'il n'y a pas de transcription (document de type speech), d'abord la transcrire, et informer l'utilisateur que la transcription est en cours.
  2. Lire le script : exporter (kind transcript, format md, timestamps true), attendre avec jobs_inspect jusqu'à ce qu'il soit completed, puis lire les fichiers dans les sorties.
  3. Les exigences de l'utilisateur cette fois-ci : nombre de séries, limite de caractères pour la vignette, style, langue, plateforme de publication, titres déjà choisis, tout cela se trouve dans la conversation. Si la langue n'est pas précisée, utiliser celle du script.
  4. Autres épisodes de la série : si l'utilisateur souhaite se distinguer ou s'aligner avec les titres et vignettes des épisodes précédents, utiliser space_related_videos pour voir comment sont nommés les contenus similaires.

2. Génération des Titres et du Texte de Vignette

  1. Commencer par une phrase qui résume ce que la vidéo apporte au spectateur : quel problème elle résout, quelle conclusion elle donne ou ce qu'elle montre. Le titre et les grands caractères partent de cette phrase, pas d'une structure de phrase.
  2. Proposer plusieurs séries candidates (5 si l'utilisateur ne précise pas), avec des angles différents : narration directe, question, chiffres, contraste, citation, etc. Chaque série comprend un titre et une ligne de grands caractères pour la vignette.
  3. Les grands caractères de la vignette doivent être courts (si l'utilisateur ne précise pas, selon la coutume de la langue, environ 8 caractères pour le chinois ou le japonais), lisibles en un coup d'œil même réduits en petite image, et ne pas répéter le titre : le titre dit « quoi », les grands caractères fournissent l'« accroche », ou inversement.
  4. Tous les chiffres, conclusions et noms dans le titre et la vignette doivent être vérifiables dans le script ; pas d'affirmations exagérées, ne pas promettre ce que la vidéo ne fournit pas.
  5. Joindre une brève raison pour chaque série, indiquer celle recommandée, demander à l'utilisateur de choisir une série, ou de demander une nouvelle série selon un modèle donné.

Comparaison (à titre indicatif seulement) :

Mauvais : Titre « Pratiques de revue de code IA » + Grands caractères « Pratiques de revue de code IA » (les grands caractères répètent le titre, aucun n'indique pourquoi ça vaut le coup d'être vu).

Bon : Titre « Le code écrit par IA a triplé, voici comment nous avons modifié le processus de revue » + Grands caractères « Les humains ne regardent que ce que l'IA n'est pas sûre de » (le titre dit quoi, les grands caractères donnent une accroche sur la méthode, huit caractères, la vidéo le montre bien).

3. Génération de la Vignette

Ne générer qu'après que l'utilisateur a choisi une série, ne pas générer toutes les séries à l'avance : la génération prend du temps et de l'argent, les séries non choisies sont inutiles.

  1. D'où vient l'image : S'il y a un index d'images, utiliser d'abord videos_match_frames (videoId, text pour décrire la scène souhaitée, par exemple « visage, expression excitée » ou « gros plan sur un produit ») pour obtenir plusieurs scènes candidates, puis utiliser videos_frames avec range (en reprenant le framesRange des candidats) pour capturer les images. S'il n'y a pas d'index d'images (à cause par exemple de MODEL_NOT_INSTALLED), utiliser videos_frames pour capturer des images au début des chapitres et aux endroits où l'émotion ou l'action sont évidentes, en cherchant une image avec un personnage ou un sujet clair, et une expression ou une action expressive. Les images sont des images brutes, sans sous-titres ni éléments superposés.
  2. Génération : D'abord, vérifier les capacités en utilisant skills_read sur baocut-catalog-media pour « Génération d'images », les différences entre services, l'ordre des invites, et que faire si l'image ne peut pas être générée. Utiliser l'outil image avec prompt, size selon le format de la vidéo (rapport largeur/hauteur comme 16:9, 9:16, 1:1, la priorité au ratio demandé par l'utilisateur ; si le modèle ne supporte pas ce ratio, utiliser le plus proche et en informer l'utilisateur ; si le modèle n'accepte pas la taille, ne pas fournir size et préciser l'orientation dans l'invite). Inclure video pour importer le résultat comme actif candidat de cette vidéo, sans le placer sur la timeline. Dans l'invite, décrire clairement le sujet, la composition et le style (le personnage ou le sujet sur un côté, laissant une zone propre pour les grands caractères de l'autre côté), en décrivant l'image choisie. Si referenceImages du modèle n'est pas null, l'image choisie (stockée comme actif image de la vidéo) peut être utilisée comme images pour référence ; les modèles qui n'acceptent pas d'images d'entrée ne se basent que sur le texte. Si l'utilisateur veut une vignette avec une photo réelle, l'informer qu'il peut utiliser directement l'image choisie, et ajouter les grands caractères via la plateforme ou l'éditeur.
  3. Grands caractères : Les caractères dans les images générées sont souvent mal écrits. Demander dans l'invite de laisser une zone propre pour les grands caractères ; si l'utilisateur souhaite des caractères dans l'image, après génération, lire l'image pour vérifier ; si les caractères sont mal écrits, recommencer ou en informer l'utilisateur.
  4. Si l'utilisateur ne précise pas le nombre d'images, en générer 2, avec count à 2 ; si le modèle ne produit qu'une image à la fois (maxCount à 1), soumettre deux fois.

4. À Éviter

  • Les grands caractères ne doivent pas répéter le titre, ni dépasser la longueur lisible en un coup d'œil.
  • Ne pas promettre ce que la vidéo ne contient pas ; les chiffres, conclusions et noms doivent être dans le script.
  • Ne pas générer toutes les séries avant que l'utilisateur ait choisi.
  • Ne pas ignorer les caractères mal écrits dans l'image générée.

5. Livraison

  • Donner dans la réponse le titre et les grands caractères choisis par l'utilisateur, ainsi que les autres candidats, pour faciliter un changement ultérieur.
  • Image de vignette : chaque artifactId renvoyé par l'image et les actifs importés ; expliquer quelle image a été utilisée ou selon quelle description, et pourquoi elle a été choisie.
  • Indiquer les informations non vérifiées ; si une plateforme a été mentionnée, rappeler à l'utilisateur de vérifier par rapport aux dimensions et règles de texte actuelles de cette plateforme.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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Release BaoCut Electron desktop apps through GitHub Actions tags by default; use local/manual packaging only when explicitly requested. Also handles App version bumps, release continuation and portable signing backups; excludes craft skills and legacy standalone CLI releases.

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旁白、视频切片与文字动画混搭的成片:拿一条新闻、一件事、一段八卦、一个产品或人物的故事,从网上与用户的视频库里搜素材、切当事人的原声,配旁白剪成一条画面一直在动的片子,推文、引语、日期、数字做成压在画面上的卡片。题材不限;别的成片里要加一段这样的切片也用它。整段画面由代码画出来的讲解片走 explainer-video,剪已有的口播走 talking-head-cut。

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用户问「我哪一期讲过 X」「这几部视频里谁说过 Y」「X 在我的视频里是怎么讲的」「有哪些讲 X 的视频」这类要在多部视频里找答案的问题时用:按意思检索、按视频去重、按当前版本重新定位,只凭找回来的原话回答,每条论断注明视频与时间,覆盖不全时说明。不用于总结或改写一部视频(那是总结、博客),也不改视频。

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