カットミスとリピート（パイプラインエージェント2） は何をしますか？
自動編集の第2ステップであり、「カットサイレンス」の後で実行します。人間の編集者が2回目のパスでカットするものを削除します：吃音（「その、その」「わ、わたしは」）、すぐに繰り返される単語、言い間違い（放棄されたフレーズの再スタート）、リテイク（再録音されたライン — きれいなテイクを残し、失敗テイクを削除）。
何がミスかを判断するのは公式ではなく判断です — 強調のための繰り返し（「決して、決して」）や修辞的なダブリ（「最初の部分は、はこれです…」）は、機械的には吃音とまったく同じに見えます。したがって、このエージェントはデフォルトでレビューゲート方式です：完全なコンテキストとともに候補を提示し、エージェント（およびユーザー）が決定し、承認されたカットのみがレンダリングされます。
使用するタイミング
- 「ミスをカット」「吃音/リピートを削除」「言い間違いをクリーンアップ」「ベストテイクを残す」「言い間違いをカット」
- マスター編集ワークフローの第2段階として、カットサイレンスの出力に対して使用します。
3段階フロー
1. 候補の検出（機械的）
node .agents/skills/cut-mistakes/scripts/find-cut-candidates.mjs \
<silence-transcript.json> --out-dir video-projects/<slug>/assets
入力は通常エージェント1の <stem>.silence-transcript.json であり、カットはすでにサイレンスが除去されたタイムライン上に配置されます。次のファイルを出力します：
<stem>.cut-candidates.json— 構造化された候補（タイプ、信頼度、提案されたcut範囲、removes/keepsテキスト、コンテキスト、推奨）<stem>.cut-candidates.md— 読みやすい提案
候補タイプ：stutter（即時単語リピート）、retake（Jaccard類似度による重複/ほぼ重複セグメント）、false_start（短い放棄フレーズの再スタート）。
2. レビュー（ゲート — 必須）
各候補をコンテキストで読み、カットするか維持するかを決定します。機械的な検出器は、意図的な強調/修辞と実際の言い間違いを区別できないため、recommendを盲信せずに、removes + contextを読んでください。一般的な誤検出：強調の繰り返し（「それは決して、決してハンズオフではない」）、コピュラの後に質問（「その作品は、はこれですか…」）、リスト。
候補をユーザーに提示し、各項目に推奨を添えます。承認を収集します。承認されたカットをファイルに書き出します：
{ "cuts": [ { "start": 100.93, "end": 101.06, "reason": "I- 言い間違い" }, ... ] }
（start/end は入力トランスクリプト/ビデオタイムライン上の秒単位。候補の範囲を広げることも可能 — 例えばリテイクの場合、失敗テイクの開始からクリーンな再スタートまでをカットします。）
3. 承認されたカットを適用
node .agents/skills/cut-mistakes/scripts/apply-cuts.mjs \
<silence-transcript.json> --cuts approved-cuts.json \
--video video-projects/<slug>/assets/edited-silenced.mp4 \
--output video-projects/<slug>/assets/edited-clean.mp4 --apply
EDL、再タイミングされた <stem>.mistakes-transcript.json（モーショングラフィックスエージェント + validate-beat-sync.mjs に供給）、決定ログ、および --apply 付きでカット動画（ffmpeg trim+concat、A/V同期）を出力します。--apply を外すとドライランになります。
結果のレビュー
共有レビューツールを使用してカットを視認し、境界をスポットチェックします：
node scripts/build-edl-review.mjs <stem>.mistakes-edl.json \
--original video-projects/<slug>/assets/edited-silenced.mp4 \
--edited video-projects/<slug>/assets/edited-clean.mp4 \
--output video-projects/<slug>/assets/mistakes-review.html
npx serve . -p 8080 -n
メモ
- 非常にクリーンな収録では実際のカットがほとんどまたはゼロになることもあります — それは有効な結果です。ノルマを達成するために自然な発話をカットしないでください。
- 2つの話し言葉の間のカットはハード結合です。通常、吃音/言い間違いではクリーンですが、よりタイトなオーディオの場合は後で20～30ミリ秒のフェードを追加できます。
mistakes-transcript.jsonとクリーン動画をエージェント3（モーショングラフィックス/階層化カード） に渡します。