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tranhung91nd/video-editing-skills

9:16の縦型トーキングヘッド動画をHanta AIスタイルで編集します。金色のAnton/Montserratフォント、グラフィックカード、人物を隠さない挿入シーン、CTAを特徴とし、文字起こし、edit.jsonの作成、RemotionによるMP4出力を行います。トーキングヘッドや専門家向けビデオに適しており、ナレーション付きモンタージュツアーには使用しません。

video-editing-skills とは?

このスキルは、Hanta AIのトーキングヘッドテンプレートをベースにした動画編集スキルです。9:16の縦型フォーマットで、金色のAnton/Montserratフォント、グラフィックカード、人物の顔を隠さない挿入シーン、そしてCTA(行動喚起)を含む、プロフェッショナルな印象の動画を自動生成します。このスキルは、元のビデオの音声を文字起こしし、タイムスタンプに基づいて編集計画(edit.json)を作成し、Remotionを使用して最終的なMP4ファイルをレンダリングします。主にトーキングヘッド形式のビデオや専門家による解説ビデオ向けに設計されており、ナレーション付きのツアーモンタージュには適していません。また、ビデオ内のブランド名やイベント名の誤認を避けるためのチェック、フォントやエフェクトの管理、QA(品質保証)プロセスなど、高品質な出力を保証するための詳細なガイドラインが含まれています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/tranhung91nd/video-editing-skills/tree/HEAD/skills/talking-head-reference-editor

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ドキュメント

トーキングヘッド(Hanta AIテンプレート)

これはtalking-head-editorテンプレートをパッケージ化したもので、Hanta AIビデオを作成します。古いLeague Gothic版ではありません。テンプレートのレイアウトと動きを維持しますが、コンテンツ、話者、またはオペレーティングシステムが異なる場合にピクセル単位で同一であるとは主張しません。

入力

話者のビデオと許可された挿入素材を受け取ります。各ジョブは個別のディレクトリを作成します:

job/
  media/raw.mp4
  media/assets/...
  edit.json
  analysis/
  out/

カット、キャプション、挿入には元のビデオの時間を使用します。計画を作成する際はedit.jsonの構造を参照してください。style.mdには、hero、sub、brand、card、compare、proof、pip、broll、CTAが説明されています。

トランスクリプトが既にある場合はそれを使用し、固有名詞を確認します。ASRが必要な場合は、対応するバックエンドを持つPythonでscripts/transcribe.pyを実行します。--helpでモデルは必要ありません。バックエンドのインストールオプションについてはruntime.mdを参照してください。認識モデルとTTSはこのパッケージには含まれません。

編集

  • Heroは要点をまとめ、キーワードを金色で強調します。Subはトランジション文用、Brandは番組名紹介用、CTAは最後に使用します。各セグメントは十分な読み時間を確保し、成果や証拠画像を捏造しないでください。
  • テキストは発話に合わせて配置し、推定された文頭のみに合わせないでください。テキストが消える前に入力中の部分も確認してください。
  • pipを配置する前に顔/人の位置を確認します。Hantaテンプレートのような話者の場合、挿入ウィンドウは上部の空きスペースに配置し、頭/顔を隠さないでください。コンテキストがベトナムのイベント/企業である場合は、ベトナムのシーンを維持します。
  • 他のイベントのネームタグやステージを使用して、視聴者が紹介中のイベントを誤認するのを避けてください。全画面カードはhero/subと重ならないようにします。
  • ビデオの実際の音声を維持します。BGMとSFXは発話よりも小さくします。単語を切り捨てたり、無音除去によって意味を変更しないでください。

実行

すべてのスクリプトパスは、ユーザーのディレクトリではなく、このスキルディレクトリからの相対パスです:

python3 scripts/doctor.py
python3 scripts/render.py /path/to/job --check-only
python3 scripts/render.py /path/to/job --setup-only
python3 scripts/render.py /path/to/job final.mp4
python3 scripts/qa.py /path/to/job/out/final.mp4 /path/to/job/out/qa

初回セットアップ時は、ジョブのrender-project内のlockfileからnpm ciを使用します。以降は同じバージョンを再利用します。Studio、ブラウザ、またはビデオファイルを自分で開かないでください。デフォルトは1レンダリングスレッドです。マシンが適切であるか、ユーザーが要求した場合のみ増やします。--frames=0-59を使用して短いレンダリングで事前確認し、その後フルレンダリングを行います。

AntonフォントとMontserratフォントはassets/fontsにOFLライセンスで同梱されているため、レンダリング時にフォントをダウンロードしません。Pop/whoosh効果は、ジョブに個別のファイルがない場合にローカルで生成されます。render.shスクリプトはrender.pyを呼び出すだけで、2番目のテンプレートはありません。

引き渡し

フルデコードによるQAを実行し、フレーム数を比較し、すべての画像テーブルとカードをフルサイズで確認します。トランスクリプト/タイミングと照合し、実際に聴覚再生が可能な場合は聴取します。メタデータ/ASRのみを確認した場合は聴取したと言わないでください。直接聴取できない場合は、その制限を明記します。ジョブによって作成されたプロセスを適切にクリーンアップします。ユーザーの他のプログラムを終了しないでください。

例のhanta-reference.jsonにはテンプレート版の計画が保存されています。個人のビデオ/音楽はパッケージ化されていません。例を使用して再構築する前に、reference-inputs.mdを参照してください。

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

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