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dotslashsimran/clean-audio

Nettoie l'audio vocal d'une vidéo : ronflement, bourdonnement électrique, bruit de fond et sifflement, ton grave ou aigu, sons 'S' aigus, volume irrégulier et intensité sonore pour YouTube/Instagram/TikTok. Mesure d'abord l'audio, sélectionne le nettoyage le plus fort sans altérer la clarté des mots et maintient la synchronisation labiale exacte. À utiliser lorsque l'utilisateur dit « nettoie l'audio », « corrige le son », « supprime le bruit de fond », « supprime le bourdonnement », « mon audio est trop faible/fort », « rends-le meilleur », ou après un montage brut.

Qu'est-ce que clean-audio ?

Cette compétence (skill) nettoie automatiquement l'audio vocal dans les vidéos, ciblant les problèmes courants comme les ronflements, les bourdonnements électriques, les bruits de fond, les sifflements, les tonalités brouillonnes ou aiguës, les sons 'S' perçants et les volumes irréguliers. Le processus commence par une analyse audio pour sélectionner l'intensité de nettoyage la plus élevée possible sans compromettre la clarté des mots. Important : la synchronisation labiale est préservée en nettoyant les pistes audio originales avant le montage, et non après. La compétence est conçue pour fonctionner de manière transparente avec l'outil de montage brut (rough-cut), partageant son environnement Python et ses utilitaires. Elle prend également en charge les traitements autonomes sur des vidéos individuelles. Le nettoyage comprend l'égalisation tonale, la suppression du bruit et la normalisation du volume aux niveaux LUFS standard de la plateforme (par exemple, -14 LUFS pour YouTube/Instagram/TikTok). Un rapport détaillé est fourni, détaillant les améliorations et le niveau de confiance de l'analyse de clarté, garantissant une sortie audio professionnelle et prête pour la publication sur les réseaux sociaux.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/dotslashsimran/simcraft/tree/HEAD/skills/clean-audio
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Documentation

Nettoyage audio

Exécuter avec le Python du skill rough-cut : PY=~/simcraft/skills/rough-cut/.venv/bin/python (exécuter sh ~/simcraft/skills/rough-cut/setup.sh une fois s'il n'existe pas). Il partage les assistants de rough-cut et utilise Whisper pour la vérification de clarté.

Étapes

  1. Test d'écoute d'abord. Créez un avant/après de 10 secondes du moment de parole le plus chargé. Les deux sont réglés sur la même intensité sonore, donc la comparaison porte sur la qualité, pas sur le volume :

    $PY scripts/clean_audio.py <vidéo> --sample

    Ouvrez les deux fichiers wav pour l'utilisateur (open <avant> <après>) et donnez-lui le rapport.

  2. Appliquer. Il y a deux façons de l'exécuter :

    • Dans un espace de travail rough-cut, avant le rendu. Il nettoie chaque clip brut dans audio/<clip>.clean.wav, et le render.py de rough-cut les utilise automatiquement : 
      $PY scripts/clean_audio.py <espace_de_travail>
      Effectuez ensuite le rendu et la vérification comme d'habitude. Le rapport est enregistré dans audio/cleanup.md.
    • Sur une seule vidéo. Il écrit <nom>_clean.<extension> à côté de l'original, la vidéo étant copiée sans modification : 
      $PY scripts/clean_audio.py <vidéo>

  3. Rapport en termes simples :

    • l'écart parole/fond sonore avant et après,
    • l'intensité sonore finale,
    • ce qui a été trouvé (bourdonnement, saturation),
    • l'intensité sur laquelle la vérification de clarté s'est arrêtée.

    Si le rapport indique qu'il reste du bruit de voix ou de musique, dites à l'utilisateur que ces filtres ne peuvent pas l'enlever et suggérez un isolateur de voix par IA.

Options

  • --strength strong|medium|light définit le débruiteur le plus fort à essayer. Par défaut, c'est medium, et la vérification de clarté le réduit automatiquement.
  • --target -14 définit l'intensité sonore en LUFS. -14 est correct pour YouTube, Instagram et TikTok ; utilisez -16 pour les podcasts.
  • --no-eq ignore la mise en forme tonale, si l'utilisateur aime sa voix telle quelle.

Règles

  • Nettoyez les clips bruts avant le montage, pas après. Le bruit est appris à partir d'une pause, et le montage brut supprime les pauses.
  • Ne modifiez jamais les fichiers originaux.
  • Ne sacrifiez jamais la clarté pour le silence. La vérification de clarté l'impose : aucun mot perdu et une confiance à moins de 0,015 de l'original.
  • Ne poussez pas l'audio vers un silence numérique entre les mots. Un peu de son ambiant est volontairement conservé.

Ce que chaque étape fait, pourquoi elle est conçue ainsi, et les chiffres des tests : reference.md.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

dotslashsimran/image-gen

Generate images with the user's own API keys (Google Gemini "Nano Banana" or OpenAI gpt-image). Use when asked to generate, create or make an image, illustration, icon, cut-out, sticker, thumbnail, texture, mockup or visual asset, to edit an image, or to make several images that stay consistent (same character or object). Also used by the vox-explainer skill for collage cut-outs.

dotslashsimran/perspective-illusion

Make a looping illustrated 3D video that plays with perception, the way Japanese illusion artists do (e.g. @garments__): a scene squashed flat by a telephoto lens morphs into deep perspective, things that looked side by side turn out to be at different depths, and objects quietly swap position while the view is flat. Also for recreating a reference illusion video, or a new scene (street, supermarket, station, room) in that style. Use when asked for a perspective/optical-illusion video, a "dolly zoom" or "flat to 3D" effect, or to recreate one of these clips.

dotslashsimran/rough-cut

Trim the fat from raw talking footage. Turns raw video into a tight first cut by removing dead air, ums and uhs, stutters, false starts and bad takes (keeping the last good take), then checks the result by listening to it again. Use when the user says "rough cut", "first cut", "trim the fat", "cut the pauses", "remove the ums", "cut my retakes", "make it snappy", or hands over raw footage to edit.

Skills associés

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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