Chimarrao/claude-skill-video-editor

ナレーションに同期した Motion Canvas アニメーション

成果物: animacao/ フォルダ内の Motion Canvas プロジェクト (http://localhost:9000) と、透明度付き ProRes 4444 4K .mov ファイル。「Windows Recall」動画 (8:43、67 シーン + 12 ブランク、90% カバレッジ) で検証済み。

姿勢

エンドツーエンドで実行し、質問はしません。最後にのみ通知します (シーン数、テキスト割合、確認が必要な画像/写真、文字起こしで誤っている可能性のある名前、CapCut へのインポート方法)。ユーザーが要求していない場合のみ、最終レンダリングを依頼します。

スキルの自動公開 (ユーザールール、2026-10-14) — 常にコミット＆プッシュ

このスキルは Git リポジトリ (origin = github.com/Chimarrao/claude-skill-video-editor、ブランチ master) です。スキルの全ファイル (SKILL.md、スクリプト、テンプレート、サンプル、リファレンス、アセット、データベース) への変更は、確認を求めず自動的にコミットおよびプッシュされます。 変更完了後すぐに scripts/publicar.sh "変更内容の短いメッセージ" を実行します (banco/assets.publico.db をトランスクリプションなしで再生成し、git add -A、コミット、プッシュ)。banco/assets.db および 20 分の動画はコミットしないでください (すでに .gitignore に含まれています)。プッシュが失敗した場合 (ネットワーク/認証情報の問題) はユーザーに通知し、ローカルコミットを残します。最終サマリーでスキルが公開されたことを記載します。

ターミナルスタイルメニュー (V07 "Terminal ls" バリエーション、2026-10-14 ユーザー選定)

plano_dados.py: MENU_ESTILO = "terminal"、TITULO_MENU = "piores-sos" (~/piores-sos になります)、MENU_DETALHES = ["1994 · cancelado", ...] (各行の右列)、MENU_EXTENSOES = False。コンポーネント src/lib/menuTerminal.tsx (エクスプローラーと同じ API)。ウィンドウ 880 px、x=−500。長いタイトル (> 15 文字) はフォントサイズ 84。LOGOS_COM_PLACA = ["logo_microsoft"] は、グレー/ダークな線画ロゴに白いカードを強制します。初回使用: "Os piores SOs" (5 システム、B-roll 付きリスト)。

• エミュレータ/低解像度画面 (640×480) の B-roll は「カバー」クロップで使用: 唯一の素材として許容。できれば 1080p+。OS 動画内のゲームプレイ映像 (例: Vista) — 納品前にすべてのクリップをスクリーンショットで確認。

「最悪の OS」レビューからの学習 (2026-10-15) — 編集ごとにスキルが学習

各項目はユーザーの修正に基づいており、すでにコードまたはテストにルールとして組み込まれています:

1. 不適切なロゴ (例: Windows ME の「Microsoft」重なり — ラスタライズされた SVG アーティファクト): 使用前に各ロゴを白い背景で確認。PIL で画像をクリーンアップ/トリミングし、適切なバージョンを assets/ とデータベースに保存。公式のクリーンなロゴを優先。テキストが重なったロゴは絶対に使用しない。
2. Secao のロゴ (オープニング/クロージングカード): すべて同じサイズ — 正方形の小サイズ 3 つ (カード 96 px、画像 64 px)。横幅の広いロゴ (Microsoft wordmark) は変形する: 正方形アイコン (logo_win11_icone) を使用。plano.py はアスペクト比が ~1:1 でない場合に警告する。
3. スピーチ内の列挙はアニメーションに完全に表示される必要がある ("bugs, instabilidades, desempenho, rejeição de mercado, impacto histórico" = 5 項目、4 ではない)。transcricao.txt で話されているフレーズを読み、項目をカウント。ラベルは話された単語に忠実 (話された用語を使用: "Instabilidade")。テスト: scripts/testes/testar_rotulos_vs_fala.py (各ラベルを [t−4, t+12 秒] の音声と照合。言い換えによる誤検出は正常。警告を読むこと)。
4. アイテムカードの間隔/バランス: 両側に均等なマージン、ブロック間に余裕。ターミナル 840 px、x=−450、タイトル 800 px、x=+440 (左右のマージンが同じ、間隔 ~70 px)。片側が詰まったり空いたりしないこと。最長および最短の名前をスクリーンショットで確認。
5. B-roll 内の人物: 人物が写っている部分 (Web カメラ、プレゼンター、観客) を切り取ってスキップ。テスト scripts/testes/testar_clipes_sem_pessoas.py (プロキシに対して OpenCV Haar、opencv-python-headless<4.11 が必要)。クリーンな部分を見つけるには、ソースをスキャン (5 秒ごとにサンプリング、顔のない 40 秒以上の連続部分をリストアップ)。トランプ/アイコンは誤検出の可能性あり。
6. YouTube 用語: ラベルで収益化を妨げる可能性のある攻撃的な用語 ("natimorto"、"morto"、"suicídio"...) は避け、中立的な用語 ("encalhado"、"sem aparelhos") に置き換える。カード、メニュー詳細、タイトル、事実に適用。
7. レンダリング: テンプレートの project.meta 内の resolutionScale は 2 (4K) — 1080p の場合はレンダリング前に 1 に調整し、最初の 90 秒を ffprobe で確認。プランによって meta が書き換えられている可能性あり。
8. レンダリング前に各クリップの中間を必ず視覚スキャン (ゲームプレイ、モニターを撮影したカメラ、ニュース)。スクリプトは目視検査に取って代わるものではない。

ユーザーへの標準応答モデル (ユーザーからのリクエスト — ステータス更新時は常に使用)

ユーザーが "どうなってる？/現状は？" と尋ねたり、長時間のプロジェクトの更新時に、以下の形式で応答する (簡潔に、ポルトガル語で、すべてのタスクにおおよその時間を含める):

1. タイトル: タスクステータス (おおよその時間、マシンの現在の負荷を含む)。
2. テーブル | # | タスク | ステータス | 時間 | ✅ 完了 (時間 "済み") · 🔄 進行中 (実際の進捗、例: "7:53 / 14:29 (54%)"、残り時間) · 🟡 部分的 (不足しているもの) · ⏳ 待機中 (何に依存) と各タスクの推定時間。最終成果物までのすべてのステップを含めること (文字起こし、アラインメント、プラン、9000 での検証、ユーザー調整、レンダリング、CapCut、使用動画のレポート)。
3. 何か見えた場合: 次の視覚検証と完全な納品 (ユーザーの時間を加算) の予測。
4. 何かがスタック/遅延している場合、実際の理由 (例: マシンの負荷) とオプション (例: より高速なモデルへの変更) を述べるが、単独で決定しない。 応答前に実際の進捗 (ログの最後のタイムスタンプ、ファイルの %) を測定。確認せずに推定値を繰り返さないこと。参考推定値: 文字起こし large-v3 ≈ 音声長の 2–4 倍 (マシン負荷時はそれ以上)。アラインメント ≈ 5 分。1080p レンダリング ≈ 動画長の 1–2 倍。4K ≈ 5 倍。CapCut ≈ 3–5 分。

最初: 質問 (AskUserQuestion) — ユーザーがすでに回答しているか、「質問なし」と指示した場合を除く

1. 動画タイプ (スタイル、シーン、パターンを定義。新しいタイプが発生した場合はここに記録):
   • B-roll なしリスト (透明オーバーレイのみ。例: "すべてのプログラミング言語"): 連番の項目。項目が変わるたびに、メニュー (Monokai テーマの VS Code ファイルエクスプローラー) が表示され、ハイライトバーが前の項目から新しい項目へスライドし、大きなカード #NN 名前 (+ サブタイトル 年·著者) が横に表示されます。その後、公式ロゴ、作成者 (写真+名前)、短い事実、コードウィンドウ、統計、使用している企業/ツールのロゴグラフが最大で表示されます。テーマ Monokai。インパクトタイトルはターミナルスタイル。右下に HUD NN/TT 名前。例: exemplo/plano_dados_linguagens_LISTA_sem_broll.py。
   • B-roll なし Web ドキュメンタリー (透明オーバーレイのみ。例: "Windows Recall"): 暗いディスク上のラインフォントアイコングラフ、ロゴ/写真、レポートスタイルのインパクトタイトル (ESTILO_TITULO='reportagem')、真面目なトーン。例: exemplo/plano_dados_recall_WEBDOC_sem_broll_*.py。
   • B-roll なし議論リスト (透明オーバーレイのみ。"versus"。例: "Windows 7 は 11 より優れていた"): オブジェクトではなくテーゼ/議論 (4–6) の少数項目リスト。B-roll なしリストと同じエンジン: エクスプローラーメニュー (TITULO_MENU="ARGUMENTOS"、ファイル hardware.md...)、カード #NN テーマ + サブタイトル 議論 N · …、左に「悪役」/テーマのロゴ、右に事実、比較 (A vs B テーブル、勝者は緑色、例: 要件)、画面 (キャプション付きスクリーンショット/写真)、グラフ (ロゴ/アイコンの扇)、カレンダーアイコン付き年表、インパクトのあるタイトル。コードウィンドウなし。議論ブロックの前後: コンテキスト (Secao + G シーン) と結論/CTA。カバレッジ 92–100%。例: exemplo/plano_dados_windows7_ARGUMENTOS_sem_broll.py。
   • B-roll 付きリスト (例: 代替オペレーティングシステム。ユーザー提供のサポート動画): B-roll なしリストと同じエクスプローラーメニュー/カード #NN/HUD/Monokai。ただし動画とアニメーションが交互 (項目は動画で開始。アニメーションは短く ≤ ~30%、コードなし、テキスト少なめ。「動画 ↔ アニメーション交互」を参照)。Assets/ (音声の隣) の動画を分析。B-roll を項目内にのみ配置。新しい CapCut プロジェクトを納品 (ベーストラック = 連続フィル。その上にクリップ、穴あり。オーバーレイ .mov アルファ。ナレーション)。「タイプ: B-roll 付きリスト」を参照。B-roll: 「インターネット動画」を参照 (2026-10-12 以降許可)。
   • B-roll 付き Web ドキュメンタリー (ナラティブ。リストではない。例: 電子投票機、サポート動画/画像付きレポート): スクリプトに応じて、Web ドキュメンタリーのアニメーション (グラフ/ツリー、矢印、ロゴ、人物写真、日付、比較、画面、タイトル ≤5%)、B-roll 動画、ユーザーが Assets/ に残した画像、および途中の短いリスト ("8 つのレイヤー…"; ListaCurta を使用) を混合。入力: .wav + Assets/ (これらのファイルのみが B-roll/コンテキスト画像になります。ロゴ/アイコン/人物写真は引き続きデータベースから取得)。納品: オーバーレイ + 新しい CapCut プロジェクト (フィル → 穴のある B-roll → オーバーレイ → ナレーション)。「タイプ: B-roll 付き Web ドキュメンタリー」を参照。
   • (他のタイプも今後追加予定。ユーザーが新しいタイプを要求した場合は、ユーザーと一緒にパターンを定義し、ここに記録します。)
2. カバレッジ % (チャート/アニメーションの割合。B-roll なし Web ドキュメンタリーはデフォルト 90%。B-roll なしリストは通常 100%。強い画面 B-roll 付き動画は 40–60%。B-roll 付きリスト: オーバーレイは 100% だが、動画部分は軽め。B-roll 付き Web ドキュメンタリー: アニメーション部分は ~90%、動画部分は B-roll としてカウント)。COBERTURA = (最小, 最大) で記録。 リクエストにすべてが含まれている場合は質問せず、最終サマリーで選択を確認します。

B-roll なしリストタイプ — パターン (言語動画、Monokai。B-roll 付きリストのベースでもある)

• Monokai テーマ (src/lib/monokai.ts: 背景 #272822、ピンク #f92672、緑 #a6e22e、青 #66d9ef、オレンジ #fd971f、黄色 #e6db74、紫 #ae81ff、コメント #75715e。等幅フォント)。パネル rgba(39,40,34,.95)、白枠 14%。
• 各項目のコード例: VS Code ウィンドウ (janelaCodigo)。タイトルバー、アクティビティバー、ファイルタブ、行番号、ステータスバー、highlight.js による Monokai カラートークン (scripts/tokenizar.mjs は codigos_fonte.json {id:{arquivo,linguagem,hl,cor,codigo}} を読み取り、src/scenes/codigos.json を生成。COBOL は独自のトークナイザーを持つ)。短いスニペット (4–10 行)、代表的 (例: Rust move/borrow、TypeScript 型エラー、COBOL ADD A TO B GIVING C)。
• 作成者: 実名 + 実写 (円形クリップ。グループ = 単一写真 + 名前)。写真ソース: Wikipedia REST API (/api/rest_v1/page/summary/<タイトル> → originalimage) + Special:FilePath/<ファイル>?width=700、User-Agent と sleep ≥1s (レート制限 429)。GitHub/Bluesky アバター。公式ページ (例: lua.org/images/team.jpg)。scripts/recorte_rosto.py で顔を自動クロップ (OpenCV Haar。opencv-python-headless<4.11 をインストール — 5.x には CascadeClassifier がない)。すべての写真をコンタクトシートで確認 (検索で間違った人物、ロゴ、植物が返されることがある)。信頼できる写真がない → Pessoas([(None, 名前, 役割)]) でシルエットを表示。ユーザーに通知。
• 実際のロゴ: Simple Icons (cdn.simpleicons.org/<スラッグ>、名前: cplusplus、dotnet、vuedotjs、nodedotjs…) — Java/C#/Microsoft/Windows/Blizzard は存在しない: Wikimedia (C_Sharp_Logo_2023.svg、Duke_(Java_mascot)_waving.svg、Microsoft_logo_(2012).svg)。ロゴは白いカード (logoCard/placa=True) で表示。公式ロゴなし → 単色の略称 (ASM、COBOL、SQL)。
• インパクトタイトル (Monokai/ターミナル): ピンクのバー、// タグ、大文字の等幅行、接頭辞 >、単語ごとに表示 + 点滅カーソル、キーワード *ピンク* / *v:緑* / *a:青* / *l:オレンジ* / *y:黄色* / *r:紫*。アイテム内では Titulo([...], dur, タグ, em) を使用 (上部に重なり、自動で消える)。アイテム間では Tx(...) を使用。最大 TITULOS_MAX% (5)、チャンネルに意味のあるフレーズ (印象的な言葉: "NÃO EXISTEM FUNÇÕES, SÓ PARÁGRAFOS")。スタイルリファレンス: コードエディタのタイプライターエフェクト + キネティックタイポグラフィ (一度に数単語、強いコントラスト)。
• タイムライン (Tempo) はイントロ直後 (時系列順、交互のサイド、均一な間隔)。Secao (パートカード) はトランジション時。
• フレーズ単位のアンカー F("話されたフレーズ") は秒単位ではなく、音声のカットに耐える。vigiar_audio.sh (バックグラウンドで実行) は ../pronto.wav の変更を検出 (安定 45 秒)、コピー、再文字起こし (MODELO=medium)、plano.py を実行。その後 plano.log とエディタを確認。
• 文字起こし: ポルトガル語の技術的なスピーチには MODELO=medium を使用 (small は名前や用語を誤認識する)。誤って文字起こしされた名前 (Bacchus→Backus、"Dennis Rich"→Ritchie、"Liddorff"→Lerdorf) は、ラベルのみ修正。音声は修正しない。

タイプ: B-roll 付きリスト (動画分析 + CapCut プロジェクト)

入力: ユーザーがナレーション音声 (.wav) を指定。同じフォルダに動画 (場合により画像) を含む Assets/ が存在。これらのファイルのみを使用。 パイプライン (B-roll なしリストが行うすべて — large-v3 文字起こし + アラインメント、plano_dados.py、視覚検証、アセット — に加えて以下の手順。4K レンダリングはユーザーが要求した場合のみ):

1. 分析 (計画前): `python scripts/broll/analisar_br...