ビデオ編集：ラッシュから公開可能な動画へ
ユーザーが撮影し、ファイルをドロップすると、タイトにカットされた動画が返ってきます。
このスキル自身が行わないこと：カットとレンダリングのエンジンは video-use（インストールが必要な公開スキル）が担当し、アニメーションは HyperFrames がレンダリングします。これらのツールが既に持つ機能をここで再実装すると、メンテナンスのバージョンが2つになってしまいます。
インストール（マシンごとに1回）
このスキルは Apple シリコン（M1 以降）、macOS 14 以降の Mac で動作します。すべてローカルで処理され、動画がオンラインに送信されることはありません。順番に確認し、不足しているものをインストールしてください。
- スキル自体：この
montage-videoフォルダを~/.claude/skills/に配置します。 - ffmpeg と ffprobe：
brew install ffmpeg（Homebrew: https://brew.sh）。 - uv（Python 環境を分けて管理）：
brew install uv。 - Node.js 18 以降（npx が必要）：
brew install node。HyperFrames は初回レンダリング時に自動ダウンロードされます（npx [email protected]、レンダリング用ブラウザを含む）。 - video-use スキル（カット＆レンダリングエンジン）。以下の特定のバージョンで動作確認済み：
git clone https://github.com/browser-use/video-use ~/.claude/skills/video-use git -C ~/.claude/skills/video-use checkout 87f00c6~/.claude/skills/video-use以外に配置する場合は、VIDEO_USE_DIRでパスを指定します。このスキルはhelpers/render.pyのみを利用し、ffmpeg だけで動作するため、ElevenLabs のキーは不要です。 - CrisperWhisper（「えー」を検出する文字起こしエンジン）：
python3 scripts/derush.py installer（2.2GB、スキル外に保存。空き容量が5GB未満の場合はインストールを拒否します。詳細は「デラッシュの手順0」を参照）。 - Bロールライブラリ分類用のビジョンモデル：特別なインストールは不要で、初回
brolls.py indexer実行時に自動ダウンロードされます（mlx-vlm、uv 経由）。 - Final Cut Pro：ビューアの「Final Cut Proで開く」ボタンを使用する場合のみ必要です。
- Playwright とその WebKit ブラウザ：Pexels と Pixabay の無料動画を検索するために使用します（APIキーやアカウント不要）。
npm install -g playwrightの後、npx playwright install webkit。これらがない場合、エージェントは自身のブラウザで検索を行います（「Bロール」セクション参照）。
インストールの確認は、実際の短い動画（1分程度で十分）で行います：derush.py analyser、次に monter、最後に verifier。インストール完了は、これら3つのコマンドがすべて正常に実行された時点です。
ファイルの保存先
動画編集に使用するすべてのファイルは、デスクトップ上の動画名のフォルダに保存されます：~/Desktop/Fichiers de montage <動画名> (à supprimer à la fin)。フォルダ名にアポストロフィが含まれる場合は、タイポグラフィックアポストロフィ（’）を使用し、ストレートアポストロフィ（'）は使用しないでください。カットエンジンがストレートアポストロフィを含むフォルダを読み取れず、スキルが停止してその旨を通知します（文字起こし、カットリスト、ショット、バージョン、レビューツールのプロジェクト、Final Cut Pro プロジェクト）。フォルダは最初の操作時に自動作成され、保存場所をユーザーに尋ねることはありません。元のラッシュファイルは決して移動または変更されません。最終的な書き出しもデスクトップに、隣にわかりやすい名前（「<動画名> monté.mp4」）で保存されます。
自動削除は行われません。動画が完了したとユーザーが判断するまで、作業フォルダは残ります。フォルダが存在する限り、修正の再開や、ファイルを参照する Final Cut Pro プロジェクトの再開が可能です。編集の最後に、ユーザーに2つの場所を知らせます：最終書き出しファイルと、修正が完了したらゴミ箱に移動できる作業フォルダです。iCloud で同期されているデスクトップフォルダでは mv が失敗することがあるため、その場合は cp -Rc でコピーし、元のフォルダをゴミ箱に移動します。
スキルの現状（呼び出し元に正確に伝えること）
| 機能 | 2026/11/11 時点の状態 |
|---|---|
| 1. デラッシュ：沈黙、言い間違い、NGテイク、撮影指示の除去 | 稼働中。CrisperWhisper 2.0 高速版が言い間違いを検出（2026/11/11 より）、実際の4つのラッシュでテスト済み |
| 2. ローカルBロールライブラリ：ローカル分類、選択、合成、制御 | 稼働中、12ショットのテストライブラリでテスト済み |
| 3. Pexels と Pixabay の無料Bロール（APIキーやアカウント不要） | 2026/11/11 より稼働中：Playwright またはエージェントのブラウザ（computer use）で検索、実際の編集でテスト済み（3ショット配置） |
| 4. ブランドアニメーション：グラフィックデザイナー作成の38種類（2026/11/11 以降のデフォルト）と自作の24種類、カタログ付き | 16:9 で稼働中、実際の編集でテスト済み（グラフィックデザイナー作成のアニメーション3つ）。縦型フォーマットは未テスト |
| 5. レビューツール（画像単位のコメント、タイムバー上のコメントマーカー、アニメーションに紐付いたコメント、範囲指定、描画、バージョン、比較） | 稼働中、実際の動画でエンドツーエンドテスト済み（3件の修正、V3）。詳細は references/lecteur-facon-frame-io.md を参照 |
| 6. 効果音：アニメーション開始時のスウッシュ、チェックマークのクリック、カット切り替え時のスウーッシュ | 2026/11/11 より稼働中、合成時に自動配置。実際の編集でテスト済み（8つの効果音） |
| 6bis. 雰囲気に合わせた音楽 | 未実装（音楽ライブラリなし） |
| 7. 縦型クリップ、字幕、オンライン公開 | このスキルの対象外 |
| 8. 修正履歴 | 手動管理：このファイルの下部に日付付きルールとして記録 |
| 9. Final Cut Pro 書き出し（ビューアのボタン、個別トラック） | 稼働中：Final Cut Pro のフォーマットに準拠したプロジェクトファイルを作成。効果音は専用トラックに配置。カラーグレーディングや音楽はなし。Premiere Pro と DaVinci Resolve は未実装 |
「未実装」の機能に関するリクエストがあった場合は、納品時にそのまま伝えます。動作するものを納品し、不足しているものを明示します。デラッシュのみの動画に対して「編集済み動画」とは伝えません。
マシン設定（初回利用時）
このスキルは複数ユーザーで使用されるため、個人固有の設定はスキル内に記述しません。Bロールフォルダ、キャッシュ、イラストのブランドガイドラインは、スキル外のマシン設定ファイル ~/.config/montage-video/reglages.json に保存されます。
python3 scripts/brolls.py reglage # 現在の設定を表示
初めてBロールが要求された際、「bibliotheque」の値が「aucune」の場合は、ユーザーに1回だけ尋ねます：「あなたのBロールフォルダはありますか？場所を教えてください。」その後、brolls.py reglage --bibliotheque <フォルダパス> を実行します。ユーザーが持っていない場合は、無料ストック動画のみを使用し、それ以上は要求しません。ブランドガイドラインも同様です：設定がない場合、イラストはデフォルトスタイルで出力され、ユーザーにカタログを表示して選択を促します。
デラッシュ手順
scripts/derush.py が3つの処理を担当します。すべてMac上でローカル処理され、オンラインに送信されることはありません。
0. マシンごとに1回：文字起こしエンジンをインストールします。 言い間違いは CrisperWhisper 2.0 高速版（turbo）によって検出されます。これは「えー」を書き起こすように再トレーニングされた Whisper です。スキル外の ~/.local/share/montage-video/crisper（または $MONTAGE_VIDEO_DONNEES）に保存されます：
python3 scripts/derush.py installer # 2.2GB、空き容量5GB未満の場合はインストールを拒否
これがない場合、analyser は停止してその旨を通知します。黙って別の方法にフォールバックすることはありません。
1. 分析（Analyser）
python3 scripts/derush.py analyser <動画ファイル> --edit-dir <作業フォルダ>/edit
スクリプトは CrisperWhisper で一字一句を文字起こしし、音声から沈黙を検出し、edit/derush/<動画名>.json（データ）と edit/derush/<動画名>.md（逐語テキスト、文ごと、タイムコード付き）を書き出します。作業フォルダはデスクトップ上の動画フォルダです（「ファイルの保存先」参照）。
なぜ CrisperWhisper なのか：通常の文字起こしエンジンはきれいなテキストを出力するため「えー」が含まれず、検出できないものはカットできません。2026/11/11 に実際の4つのラッシュ（合計296秒の音声、音声確認済みの言い間違い11箇所）で測定した結果：CrisperWhisper 高速版は10箇所を検出、以前の方法（言い間違いを多く含むフレーズで Whisper を初期化する --moteur amorce）は5箇所を検出。どちらの方法でも実際の単語が失われることはありませんでした。処理速度は約4倍遅い（152秒対35秒）。カットは、前後の実際の単語の間の区間のみで行われます。誤って検出された言い間違いによって何かがカットされることはありません。
高速モデルは、「えー」の後の単語のタイムスタンプを誤ることがあります（時間がゼロになったり、言い間違いの途中に配置されたりする）。テストラッシュでは2つの「que」でこの問題が発生し、レンダリング結果に0.2秒の「えー」が残りました。crisper.py は音声ベースで再タイムスタンプを行います（声が途切れるまで続く、0.4秒と次の単語までの範囲で検索）。各修正は文字起こしの corrige_au_son に記録されます。
2. テキストを読み、NGテイクを判断します。 これはスクリプトではなく、エージェントの仕事です。<動画名>.md をすべて読み、retirer.json ファイルを作成します。これは `{