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affaan-m/video-editing

AIを活用した映像編集ワークフロー。カット、構成、実写映像の拡張を支援します。FFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.aiによるパイプラインから、DescriptやCapCutでの最終仕上げまでをカバー。ユーザーが動画編集、カット、vlog作成、動画コンテンツ制作を希望する際に使用します。

video-editing とは?

このスキルは、AIエージェントが映像編集の全工程をアシストするためのワークフローを提供します。具体的には、FFmpegによるカットやトリミング、Remotionを用いたプログラム的な動画合成、ElevenLabsによるAIナレーション生成、fal.aiを活用した画像・動画の生成や拡張をサポートします。また、最終的な編集作業はDescriptやCapCutなどの既存の映像編集ツールと連携して行うため、効率的な制作パイプラインを構築できます。このスキルは、Claude CodeやCursorなどのAIエージェントプラットフォーム上で動作し、開発者やクリエイターがvlog、チュートリアル、プロモーション動画などを迅速に制作するのに役立ちます。ファイルパス、コマンド、APIキーなどの具体的な設定は自動生成されるため、ユーザーは編集対象の映像ファイルを指定するだけで高度な編集作業を依頼できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/.agents/skills/video-editing

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ドキュメント

video-editing は何をしますか?

AIを活用した映像編集ワークフロー。カット、構成、実写映像の拡張を支援します。FFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.aiによるパイプラインから、DescriptやCapCutでの最終仕上げまでをカバー。ユーザーが動画編集、カット、vlog作成、動画コンテンツ制作を希望する際に使用します。

ワークフロー概要

このスキルは以下の工程を連携して実行します:

  1. 素材取り込みと整理 - ユーザーが指定したディレクトリ内の動画ファイルをスキャンし、メタデータ(長さ、形式、解像度)を抽出します。
  2. カットとトリミング - ffmpeg コマンドを使用して、不要な部分を削除し、目的のシーンのみを結合します。
  3. プログラム的合成 - Remotion を使用して、テキストオーバーレイ、トランジション、エフェクトをコードベースで追加します。
  4. AIナレーション - ElevenLabs のAPIを呼び出し、スクリプトから自然な音声ナレーションを生成します。
  5. ビジュアル拡張 - fal.ai の画像生成・動画拡張モデルを利用して、不足する素材や背景を生成します。
  6. 最終編集と書き出し - Descript または CapCut のプロジェクトファイルを生成し、ユーザーが手動で最終調整できるようにします。

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • その他AIエージェント

必須環境変数

このスキルを使用するには、以下の環境変数を設定する必要があります:

変数名説明
ELEVENLABS_API_KEYElevenLabs APIキー
FAL_API_KEYfal.ai APIキー

使用例

基本カット

ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:00:30 -to 00:02:00 -c copy output.mp4

Remotionによるテキストオーバーレイ

import { Composition } from 'remotion';
import { MyVideo } from './MyVideo';

export const Root = () => {
  return (
    <Composition
      id="MyVideo"
      component={MyVideo}
      durationInFrames={120}
      fps={30}
      width={1920}
      height={1080}
    />
  );
};

ElevenLabsナレーションの生成

curl -X POST \
  -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "ようこそ、この動画へ。",
    "voice_settings": {
      "stability": 0.5,
      "similarity_boost": 0.75
    }
  }' \
  https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/EXAVITQu4vrNxnk2rR8p

注意事項

  • 生成されたファイルは一時ディレクトリに保存され、セッション終了後に削除されます。
  • AI生成素材(画像・音声)の利用には、各サービスの利用規約に従ってください。
  • 大きなファイルの処理には時間がかかる場合があります。

トラブルシューティング

  • ffmpeg が見つからない場合:brew install ffmpeg または適切なパッケージマネージャーでインストールしてください。
  • APIキーエラー:環境変数が正しく設定されているか確認してください。
  • 出力品質が低い場合:fal.ai のモデルパラメータを調整するか、最終編集ツールで手動修正してください。

ライセンス

このスキルはMITライセンスの下で公開されています。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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