rTanure/lumiere-cortes

Trouve dans le transcript les segments de ~60 à 110 secondes qui valent un court-viral (sujet clos, accroche forte, payoff), valide les frontières de phrases et les présente à l'utilisateur pour sélection. Étape 3 de Lumiere.

Qu'est-ce que lumiere-cortes ?

Ce skill est la troisième étape du flux Lumiere, dédiée à la sélection de courts-viraux à partir de la transcription d'une vidéo. Il lit le transcript (directement s'il fait moins de 20 minutes, ou via des chunks de 15 minutes avec chevauchement pour les vidéos plus longues) et utilise des agents `clip-scout` pour identifier les meilleurs candidats. Les critères incluent une idée complète, un hook fort dans les 3 premières secondes, un payoff et une émotion/énergie, avec une durée cible de 60 à 110 secondes. Les résultats sont rassemblés dans un fichier `clips.json`, dédupliqués, validés contre les frontières de phrases, puis présentés à l'utilisateur sous forme de tableau pour approbation (via multiSelect ou IDs). Ce skill est conçu pour fonctionner avec Lumiere (CLI) et est destiné aux créateurs de contenu ou éditeurs utilisant des outils d'IA agentique comme Claude Code, Cursor ou Codex.

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

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Documentation

Sélection de courts-viraux

1. Lire le matériau

  • Vidéo jusqu'à ~20 min : lisez ~/.lumiere/projects/<slug>/source/transcript.txt vous-même.
  • Plus longue : lumiere chunks <slug> (fenêtres de 15 min avec 1,5 min de chevauchement) et déclenchez un agent clip-scout par chunk dans le même message, en passant le chemin du chunk, le slug et le nombre de candidats souhaité (3-5 par chunk). Chacun renvoie un JSON de candidats.

2. Qu'est-ce qu'un bon court (critères pour vous et les scouts)

  • Une idée complète : commence par une phrase qui tient seule (sans "et donc", "alors comme je disais"), se termine par une conclusion (conclusion, punchline, retournement). Un auditeur qui n'a jamais vu l'épisode comprend.
  • Accroche dans les 3 premières secondes : affirmation polémique, chiffre, question, promesse, conflit. Si la meilleure phrase est au milieu, marquez-la comme hook (2-6 s) — le découpage crée un cold open avec elle.
  • Payoff : le court tient la promesse de l'accroche.
  • Émotion/énergie : rire, désaccord entre intervenants, histoire personnelle, donnée surprenante.
  • Durée cible ~90 s de source (le découpage enlève 10-20 %). Minimum 60, maximum 110.
  • Évitez : passages qui dépendent d'une image qui n'apparaît pas, blagues d'initiés, information datée.

3. Monter le fichier clips.json

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

{"clips": [{"id": "c01", "start": "12:31.5", "end": "14:02.0", "title": "titre court et accrocheur (≤ 60 caractères)",
  "hook": {"start": "13:10.2", "end": "13:14.8", "text": "phrase d'accroche"},
  "reason": "pourquoi ça fonctionne (1-2 phrases)", "score": 8.5, "topic": "thème"}]}

Dédupliquez les candidats qui se chevauchent (> 50 %) — gardez le mieux noté. Triez par note.

4. Valider

lumiere clips validate <slug> — ajuste le début/fin aux frontières de phrases et liste ⚠ (phrase coupée, long/court, accroche en dehors). Corrigez les avertissements en ajustant les temps et validez à nouveau.

5. Point de contrôle avec l'utilisateur

Affichez le tableau (id, début, durée, note, titre, accroche en une ligne) et demandez à l'utilisateur d'approuver (AskUserQuestion avec multiSelect si ≤ 4 ; sinon demandez les IDs). Ensuite : lumiere clips approve <slug> c01 c03 ... (et reject pour les autres).

Individual skills in this repo

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