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zhangtaoran2010/baocut-subtitles-intel

비디오 표지를 만들고, 표지에 큰 글자를 넣거나, 제목과 표지를 함께 제작할 때 사용합니다. 대본을 읽어 판매 포인트를 추출하고 여러 그룹의 제목과 표지 문구를 제안한 후, 사용자가 선택하면 비디오 화면 비율에 맞게 표지 이미지를 생성하여 해당 비디오의 후보素材(素材)로 추가합니다. 모든 문구는 비디오 내용에 기반합니다. 제목이나 설명만 필요하고 표지가 필요하지 않을 때는 제목 생성과 설명 작성 기능을 사용합니다. 비디오 전사(transcript)가 필요합니다.

baocut-subtitles-intel란 무엇인가요?

이 스킬은 비디오 콘텐츠 제작자를 위해 설계된 AI 어시스턴트로, 시청자의 관심을 끌 수 있는 효과적인 표지와 제목을 생성하는 데 특화되어 있습니다. 사용자의 비디오 대본을 분석하여 핵심 판매 포인트를 추출하고, 서로 다른 각도(직접 서술, 질문형, 숫자 활용, 대비, 인용 등)에서 5개 그룹의 제목과 표지 문구 후보를 제안합니다. 각 후보는 선택 이유와 함께 추천 그룹을 표시하여 사용자가 쉽게 결정할 수 있도록 돕습니다. 사용자가 특정 그룹을 선택하면, 비디오 화면 비율(16:9, 9:16, 1:1 등)에 맞춰 이미지 생성 모델을 사용해 표지 이미지를 생성합니다. 이때 표지에 들어갈 큰 글자는 간결하게 유지하고(중국어 기준 약 8자 이내), 이미지에 텍스트가 잘못 표기되지 않도록 주의합니다. Claude Code 환경에서 작동하며, 비디오 검사(videos_inspect), 대본 내보내기(export), 프레임 매칭(videos_match_frames) 등의 도구를 활용하여 사용자의 요구사항을 정확히 반영합니다. 생성된 모든 콘텐츠는 비디오의 실제 내용에 기반해야 하며, 과장된 주장이나 허위 약속을 하지 않습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/zhangtaoran2010/baocut-subtitles-intel/tree/HEAD/skills/baocut/built-in-skills/cover-and-title

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문서

표지와 제목

시청자는 목록에서 표지와 제목을 동시에 보며, 합쳐서 1초도 채 걸리지 않습니다. 표지는 작은 이미지에 몇 개의 큰 글자로 구성되고, 제목은 한 줄의 텍스트입니다: 제목은 이것이 무엇인지 설명하고, 표지는 시각적 요소와 후크(hook)를 제공합니다. 둘은 서로를 보완하며, 반복하지 않습니다. 비디오를 게시하는 사람을 위한 것입니다: 시청자를 끌어들이고, 모든 문구는 비디오 내용에 기반해야 합니다.

가장 쉽게 망치는 경우: 표지의 큰 글자가 제목을 다시 반복하여 두 곳이 합쳐져도 한 문장에 불과하거나; 큰 글자가 너무 길어서 작은 이미지로 축소되면 전혀 읽을 수 없거나; 표지가 비디오에 없는 내용을 약속하여 시청자가 클릭했을 때 실제와 다른 경우입니다.

1. 자료 확보

  1. videos_inspect로 비디오를 확인합니다: 이름, 화면 비율(너비/높이), 챕터, 문서. 전사(transcript, kind가 speech인 문서)가 없으면 먼저 전사를 수행하고 사용자에게 전사 중임을 알립니다.
  2. 대본을 읽습니다: export(kind transcript, format md, timestamps true)를 사용하고, jobs_inspect로 완료될 때까지 기다린 후 outputs의 파일을 읽습니다.
  3. 사용자의 이번 요구사항: 그룹 수, 표지 글자 수 제한, 스타일, 언어, 게시 플랫폼, 이미 선택한 제목 등은 모두 이 대화에서 찾습니다. 언어가 명시되지 않으면 대본의 언어를 사용합니다.
  4. 시리즈의 다른 에피소드: 사용자가 이전 작품의 제목 및 표지와 구별하거나 일관성을 유지하려는 경우, space_related_videos를 사용하여 유사한 내용을 다루는 다른 비디오의 제목을 확인합니다.

2. 제목과 표지 문구 생성

  1. 먼저 한 문장으로 이 비디오가 시청자에게 무엇을 제공하는지 설명합니다: 어떤 문제를 해결하는지, 어떤 결론을 제시하는지, 또는 무엇을 보여주는지. 제목과 큰 글자는 모두 이 문장에서 출발하며, 문장 형식에서 출발하지 않습니다.
  2. 여러 그룹의 후보를 제시합니다(사용자가 명시하지 않으면 5그룹). 각 그룹은 서로 다른 각도에서 접근합니다: 직접 서술, 질문형, 숫자 활용, 대비, 인용 등. 각 그룹은 한 줄의 제목과 한 줄의 표지 큰 글자로 구성됩니다.
  3. 표지 큰 글자는 짧아야 합니다(사용자가 명시하지 않으면 해당 언어의 관습에 따라 몇 단어 이내, 중일문의 경우 약 8자 이내). 작은 이미지로 축소되어도 한눈에 읽을 수 있어야 하며, 제목의 원문을 반복하지 않습니다: 제목이 '무엇인지' 설명하면 큰 글자는 '후크'를 제공하거나, 그 반대여야 합니다.
  4. 제목과 표지에 포함된 숫자, 결론, 인물 이름은 모두 대본에서 출처를 찾을 수 있어야 합니다. 과장된 단정을 사용하지 않으며, 비디오가 제공하지 않는 내용을 약속하지 않습니다.
  5. 각 그룹에 선택 이유를 첨부하고, 추천 그룹을 표시한 후 사용자에게 하나를 선택하도록 요청하거나, 새로운 배치를 요청하거나, 특정 그룹을 기준으로 몇 그룹을 더 만들라고 요청합니다.

비교해 보세요(예시일 뿐):

나쁜 예: 제목 'AI 코드 리뷰 실전 공유' + 큰 글자 'AI 코드 리뷰 실전'(큰 글자가 제목을 반복, 두 곳 모두 볼 가치가 있는 점을 설명하지 않음)

좋은 예: 제목 'AI가 쓴 코드가 세 배 늘었습니다, 리뷰 프로세스는 이렇게 바꿨어요' + 큰 글자 '사람은 AI가 확신하지 못하는 것만 본다'(제목은 무엇인지 설명, 큰 글자는 방법에 대한 후크, 여덟 글자, 비디오에서 실제로 다룸)

3. 표지 생성

사용자가 한 그룹을 선택한 후에만 생성하며, 먼저 여러 그룹을 모두 생성하지 않습니다: 생성에는 시간과 비용이 들며, 선택되지 않은 그룹은 쓸모없어집니다.

  1. 이미지 소스: 이미지 인덱스가 있으면 먼저 videos_match_frames(videoId, text에 원하는 표지 화면 설명, 예: '인물 정면, 표정이 흥분됨', '제품 클로즈업')를 사용하여 여러 후보를 가져온 후, videos_frames의 range(후보의 framesRange를 그대로 사용)로 프레임을 확인합니다. 이미지 인덱스가 없으면(MODEL_NOT_INSTALLED 등의 오류 발생 시) videos_frames를 사용하여 챕터 시작점과 감정, 동작이 명확한 지점에서 몇 프레임을 가져와 인물이나 주체가 선명하고 표정이나 동작에 긴장감이 있는 프레임을 찾습니다. 프레임은素材(素材) 화면이며, 자막이나 오버레이 요소를 포함하지 않습니다.
  2. 생성: 먼저 기능을 확인합니다. skills_read로 baocut-catalog-media의 '이미지 생성'을 읽어 각 서비스의 차이점, 프롬프트 순서, 생성할 수 없는 경우 대처 방법을 확인합니다. image에 prompt를 제공하고, 비디오 화면 비율에 따라 size를 설정합니다(너비/높이 비율, 예: 16:9, 9:16, 1:1, 사용자가 지정한 비율 우선; 모델이 해당 비율을 지원하지 않으면 가장 가까운 지원 비율을 사용하고 사용자에게 알림; 모델이 크기를 받지 않으면 size를 제공하지 않고 프롬프트에 가로/세로 방향을 명시). video를 포함시키고, 결과를 이 비디오의 후보素材(素材)로 가져오며, 타임라인에 배치하지 않습니다. 프롬프트에 주체, 구도, 스타일(인물이나 주체는 한쪽에, 큰 글자는 반대쪽 깨끗한 영역에)을 명확히 작성하고, 선택한 프레임의 화면 설명을 포함합니다. 모델의 referenceImages가 null이 아닌 경우, 선택한 프레임(비디오의 이미지素材(素材)로 저장)을 images로 제공하여 참조하도록 할 수 있으며, 입력 이미지를 받지 않는 모델은 텍스트만으로 생성합니다. 사용자가 실제 인물 사진 스타일의 표지를 원하는 경우, 해당 프레임을 직접 사용하고 큰 글자는 플랫폼이나 편집기에서 추가하도록 안내할 수 있습니다.
  3. 큰 글자: 생성된 이미지의 텍스트는 종종 잘못 표기됩니다. 프롬프트에 깨끗한 큰 글자 영역을 남기도록 요청하고; 사용자가 이미지에 텍스트를 포함하려는 경우, 생성 후 이미지를 읽어 텍스트가 잘못되었으면 다시 생성하거나 사용자에게 알립니다.
  4. 사용자가 장수를 명시하지 않으면 2장을 생성하고, count는 2로 설정합니다. 모델이 한 번에 한 장만 생성하는 경우(maxCount가 1) 두 번에 나누어 제출합니다.

4. 피해야 할 사항

  • 큰 글자가 제목을 반복하지 않도록 하고, 한눈에 읽을 수 있는 길이를 초과하지 않도록 합니다.
  • 비디오가 제공하지 않는 내용을 약속하지 않습니다. 숫자, 결론, 인물 이름은 모두 대본에 있어야 합니다.
  • 사용자가 선택하기 전에 모든 그룹을 생성하지 않습니다.
  • 생성된 이미지에서 텍스트가 잘못 표기된 것을 무시하지 않습니다.

5. 전달

  • 응답에 사용자가 선택한 제목과 표지 큰 글자, 그리고 나머지 후보들을 제공하여 나중에 변경할 수 있도록 합니다.
  • 표지 이미지: image가 반환한 각 artifactId와 가져온素材(素材); 어떤 프레임을 사용했는지 또는 어떤 설명을 기반으로 했는지, 왜 선택했는지 설명합니다.
  • 확인되지 않은 정보가 무엇인지 명시합니다. 플랫폼을 언급한 경우, 사용자에게 현재 플랫폼의 표지 크기 및 텍스트 규칙을 확인하도록提醒(提醒)합니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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Release BaoCut Electron desktop apps through GitHub Actions tags by default; use local/manual packaging only when explicitly requested. Also handles App version bumps, release continuation and portable signing backups; excludes craft skills and legacy standalone CLI releases.

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旁白、视频切片与文字动画混搭的成片:拿一条新闻、一件事、一段八卦、一个产品或人物的故事,从网上与用户的视频库里搜素材、切当事人的原声,配旁白剪成一条画面一直在动的片子,推文、引语、日期、数字做成压在画面上的卡片。题材不限;别的成片里要加一段这样的切片也用它。整段画面由代码画出来的讲解片走 explainer-video,剪已有的口播走 talking-head-cut。

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用户问「我哪一期讲过 X」「这几部视频里谁说过 Y」「X 在我的视频里是怎么讲的」「有哪些讲 X 的视频」这类要在多部视频里找答案的问题时用:按意思检索、按视频去重、按当前版本重新定位,只凭找回来的原话回答,每条论断注明视频与时间,覆盖不全时说明。不用于总结或改写一部视频(那是总结、博客),也不改视频。

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用 BaoCut 处理视频与音频:转录、字幕、翻译、配音、剪口播、切短视频、分章、总结写稿、从链接下载、压缩转码、导出成片,或从零做一条成片。有媒体文件、视频链接、字幕文件或 BaoCut 视频时用;只翻译纯文本、与视频无关的写作或作图、别的剪辑器与 FFmpeg 的用法、BaoCut 源码开发不用。

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