ukvalley/video-editing-skills

Pipeline complète de montage de reels parlants Hinglish et de publicités produits (1080×1920, Instagram/Shorts) dans le studio ~/video-editing : suppression des prises ratées, resserrement des pauses, sous-titres karaoké romanisés, animations graphiques synchronisées aux mots, effets sonores en couches, fond musical, étalonnage premium, export à -14 LUFS.

Qu'est-ce que video-editing-skills ?

Ce skill fournit un pipeline de bout en bout pour le montage de vidéos courtes verticales (reels Instagram, Shorts YouTube) en Hinglish, ciblant aussi bien les reels de prise de parole (talking-head) que les publicités produits. Il opère dans un répertoire studio dédié (~/video-editing) et automatise les étapes clés : analyse des rushes, détection de parole, transcription avec Whisper, sélection des meilleures prises (en ignorant les faux départs et bafouillages), découpage en phrases avec textes de sous-titres romanisés manuellement, puis génération d'un montage resserré (pauses réduites à ~0.1 s, zooms alternés, transitions uniquement aux changements de section). Le skill compose ensuite les sous-titres karaoké ASS (police Montserrat Black, surlignage jaune), les animations graphiques synchronisées aux mots, les effets sonores superposés (+6 dB, +9 dB sur les transitions), une musique en fond avec ducking sous la voix, et applique un étalonnage premium (looks prédéfinis comme `warm_clean` ou `premium_cinematic`). À chaque export, il génère systématiquement les miniatures pour Reels (1080×1440, format 3:4) et YouTube (1280×720) via le skill `thumbnail-designer`. Le pipeline intègre des vérifications qualité (niveaux audio ramenés à -11 dB, passage de `qc.py` obligatoire) et demande validation humaine avant le rendu final. Ce skill est le complément direct de `video-editor-pro` et nécessite d'avoir pris connaissance de ses documents de référence.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/ukvalley/video-editing-skills/tree/HEAD/skills/hinglish-talking-head-reel

Documentation

Reel Hinglish (prise de parole / publicité produit)

Complément de video-editor-pro (lisez d'abord ses references/studio-folder-structure.md et lessons-and-feedback.md). Répertoire de travail : le studio ($VIDEO_STUDIO, par défaut ~/video-editing). Conservez votre meilleur projet comme implémentation de référence et notez son chemin dans le CLAUDE.md du studio.

Structure de dossier (par projet)

projects/YYYY-MM-DD_<slug>/
  notes.md   raw/   edit/   work/   exports/
  edit/: clips.json  phrases.json  build_segments.py  segments.json  edit.json  compose.py  captions.ass  gfx_plan.json

Créez : ./new-project.sh <nom> (déplace inbox/* vers raw/). Remplissez le brief dans notes.md (plateforme, message, CTA, look, musique).

Pipeline

Probe + planche contact du raw (video-editor-pro/scripts/probe.py, contact_sheet.sh). Définissez export PATH=/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin:$PATH.
Trouver la parole: silencedetect → régions ; exécutez whisper-cli -m ~/.cache/whisper-cpp/ggml-medium.bin -l hi sur CHAQUE région.
Tableau des prises dans notes.md (ligne → prises → conservée). Gardez la DERNIÈRE prise propre ; éliminez les faux départs, bafouillages, les « accha » isolés. → clips.json.
Phrases: phrases.json avec in/out source + texte de sous-titre romanisé à la main (mots anglais en orthographe anglaise). Ne corrigez les sous-titres qu'ici.
build_segments.py: resserrez les pauses à ~0.1 s, coupez au milieu des respirations, supprimez les tics de langage ; alternez les zooms de cadre depuis brand.json ([1.0,1.04] ↔ [1.13,1.16]) ; transitions UNIQUEMENT aux changements de section (whip, zoom-punch, glitch, flash sur le CTA). Écrit segments.json + edit.json.
Rendu de base: python3 ~/.claude/skills/video-editor-pro/scripts/edl_render.py edit/edit.json avec le look depuis assets/luts/looks.json (warm_clean + vignette 0.25 pour bureau simple ; premium_cinematic étalonnage + finition pour premium ; neutralisez d'abord les dominantes colorimétriques).
compose.py: graphiques depuis toolkit/gfx*.py ancrés aux mots parlés (via toolkit/timeline.py), titres drawtext (brand.json), sous-titres ASS karaoké (Montserrat Black 100, 3 mots/ligne, y=0.7, majuscules, surlignage jaune), planning SFX (+6 dB, transitions +9 dB, en couches), fond musical avec ducking sous la voix. Flags : --preview rapide, --gfx re-rendu des graphiques, --stills arrêts sur image graphiques.
Prévisualisation → approbation → Master: d'abord compose.py --preview + normalisation → exports/vN_preview_<quoi>.mp4 et ATTENDEZ l'approbation de l'utilisateur ; puis rendu complet, normalize_audio.sh work/mix.mov work/norm.mov --target -11 --tp -1.5 → ffmpeg -c:v copy -c:a aac -b:a 320k -movflags +faststart exports/vN_<quoi>.mp4 → qc.py --platform reels doit RÉUSSIR.
Vérification des tics/bafouillages (retranscrivez les segments coupés par silence), examinez les images, puis ajoutez au journal d'édition dans notes.md.

Réglages par défaut du style (approuvés par l'utilisateur)

Traitement complet sans demande explicite : étalonnage premium, graphiques de données façon B-roll synchronisés aux mots, transitions aux changements de section, SFX forts en couches, graphiques nets pleine résolution (jamais de fond flou), vrai logo en carte de fin (lustre + CTA tap), sous-titres karaoké romanisés. Publicités produits : couleurs de la marque client sur fond clair (ex. : dégradé violet→bleu #683CEC→#185CE8), kit marque dans assets/brand/<client>/, CTA assorti au bouton de l'annonce (« Tap Learn More »). Ajoutez les nouveaux graphiques réutilisables dans toolkit/, pas dans le projet.

Miniatures (toujours)

Avec chaque export (et en parallèle de chaque prévisualisation) réalisez exports/vN_cover_reels_1080x1920.jpg (tout le texte dans le centre 1080×1440 = recadrage grille Instagram 3:4) et exports/vN_thumb_youtube_1280x720.jpg à partir de la photo/image pleine résolution la plus nette, étalonnée comme la vidéo, titre en Montserrat Black gras + surlignage jaune de marque + vrai logo. Utilisez le skill thumbnail-designer.