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affaan-m/video-editing

AI 기반 비디오 편집 워크플로우를 제공하여 실제 영상의 컷 편집, 구조화 및 보강을 지원합니다. FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai를 통한 원본 캡처부터 Descript 또는 CapCut을 사용한 최종 편집까지 전체 파이프라인을 다룹니다. 사용자가 비디오 편집, 영상 자르기, 브이로그 제작 또는 비디오 콘텐츠 제작을 원할 때 사용합니다.

video-editing란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 비디오 편집 작업을 수행할 수 있도록 설계된 종합 가이드입니다. 실제 영상의 컷 편집, 구조화 및 보강을 위한 전체 파이프라인을 다루며, 원본 캡처부터 FFmpeg를 사용한 트랜스코딩, Remotion을 이용한 프로그래매틱 비디오 생성, ElevenLabs의 AI 음성 더빙, fal.ai의 AI 영상 생성 및 편집, 그리고 Descript 또는 CapCut을 사용한 최종 편집까지 포함합니다. 이 스킬은 사용자가 브이로그, 튜토리얼, 소셜 미디어 클립 등 다양한 비디오 콘텐츠를 제작할 때 유용하며, 각 도구별 사용법과 모범 사례를 상세히 제공합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 AI 코딩 에이전트와 호환되어 명령어 기반 비디오 편집 워크플로우를 자동화하고 최적화할 수 있습니다.

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

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문서

video-editing은(는) 무엇을 하나요?

AI 기반 비디오 편집 워크플로우: 실제 영상의 컷 편집, 구조화 및 보강을 위한 가이드입니다. FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai를 통한 원본 캡처부터 Descript 또는 CapCut을 사용한 최종 편집까지 전체 파이프라인을 다룹니다. 사용자가 비디오 편집, 영상 자르기, 브이로그 제작 또는 비디오 콘텐츠 제작을 원할 때 사용합니다.

지원 플랫폼

다음 AI 코딩 에이전트에서 이 스킬을 사용할 수 있습니다:

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • 기타 명령어 기반 AI 에이전트

빠른 시작

1. FFmpeg로 기본 컷 편집

비디오를 불러와서 컷 편집:

# 시작 시간과 종료 시간으로 비디오 자르기
ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:00:10 -to 00:00:30 -c copy output.mp4

# 트랜스코딩으로 비디오 자르기 (더 정밀함)
ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:00:10 -to 00:00:30 -c:v libx264 -c:a aac output.mp4

2. Remotion으로 프로그래매틱 비디오 생성

// Remotion 컴포넌트 예시
import { Composition } from 'remotion';

export const MyVideo = () => {
  return (
    <div style={{ backgroundColor: 'white', flex: 1 }}>
      <h1>내 비디오</h1>
    </div>
  );
};

3. ElevenLabs로 AI 음성 더빙

import requests

url = "https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/voice_id"
headers = {
  "xi-api-key": "YOUR_API_KEY",
  "Content-Type": "application/json"
}
data = {
  "text": "안녕하세요, 이것은 AI 음성 더빙입니다.",
  "voice_settings": {
    "stability": 0.5,
    "similarity_boost": 0.5
  }
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

4. fal.ai로 AI 비디오 생성

curl -X POST https://api.fal.ai/video/generation \
  -H "Authorization: Key YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "도시 풍경 비디오", "num_frames": 24}'

5. Descript 또는 CapCut으로 최종 편집

  • Descript: 대본 기반 편집, AI 음성 복제, 자동 자막 지원
  • CapCut: 모바일 친화적, 템플릿, 자동 효과

전체 파이프라인 예시

  1. FFmpeg로 원본 비디오를 프록시 파일로 트랜스코딩
  2. Remotion으로 애니메이션 오버레이와 텍스트 생성
  3. ElevenLabs로 음성 해설 추가
  4. fal.ai로 생성된 비디오 클립 통합
  5. Descript에서 대본 기반 편집으로 최종 조정
  6. CapCut으로 색보정 및 최종 내보내기

환경 변수

  • ELEVENLABS_API_KEY: ElevenLabs API 키
  • FAL_API_KEY: fal.ai API 키
  • OPENAI_API_KEY: GPT 기반 요약 또는 대본 생성 시 필요

주의 사항

  • 모든 API 키는 안전하게 보관하고 공개 저장소에 노출하지 마세요.
  • 비디오 편집 시 저작권을 준수하세요.
  • 대용량 파일은 클라우드 저장소를 사용하는 것이 좋습니다.

라이선스

MIT

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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