zhangtaoran2010/baocut-subtitles-intel

Criação de capas e títulos atraentes para vídeos, gerando sugestões baseadas no conteúdo e exportando imagens de capa.

O que é baocut-subtitles-intel?

Esta skill capacita agentes de IA a atuarem como assistentes de pós-produção de vídeo, especializados na criação de capas e títulos de alto impacto. Ao analisar a transcrição do vídeo, a skill identifica os principais pontos de venda e gera múltiplas opções de títulos e textos para a capa, garantindo que ambos se complementem sem repetir informações. O agente pode então gerar imagens de capa no formato correto do vídeo, usando modelos de IA como DALL-E ou Stable Diffusion, respeitando a proporção (16:9, 9:16, etc.) e solicitando áreas limpas para texto. É compatível com plataformas como sistemas de edição de vídeo e ferramentas de automação. O fluxo é iterativo: primeiros são gerados textos, o usuário escolhe, e só então as imagens são criadas, evitando desperdício de recursos. A skill também verifica se as imagens geradas têm erros de texto e sugere correções, além de alertar sobre promessas não cumpridas pelo conteúdo do vídeo.

Funciona com~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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Documentação

Capa e Título

Os espectadores veem a capa e o título juntos na lista, em menos de um segundo. A capa é uma imagem pequena com algumas letras grandes; o título é uma linha de texto: o título explica o que é, a capa dá a imagem e o gancho. Ambos se complementam, sem se copiar. Escrito para quem publica vídeos: atraia, e cada frase seja cumprida pelo vídeo.

A forma mais fácil de errar: as letras grandes da capa repetem o título, os dois juntos ainda são uma frase; ou as letras grandes são muito longas, ficam ilegíveis quando reduzidas; ou a capa promete algo que o vídeo não tem, e o espectador clica e descobre que não é verdade.

1. Coletar Materiais

  1. Use videos_inspect para ver o vídeo: nome, proporção (largura/altura), capítulos, documentos. Se não houver transcrição (documento do tipo speech), primeiro faça a transcrição e informe ao usuário que está em andamento.
  2. Leia o texto: exporte (kind transcript, format md, timestamps true), aguarde jobs_inspect até completed, e leia os arquivos em outputs.
  3. Requisitos do usuário: número de grupos, limite de caracteres na capa, estilo, idioma, plataforma de publicação, títulos já escolhidos — tudo está nesta conversa. Se o idioma não for explicitado, use o idioma do texto.
  4. Outros episódios da série: se o usuário quiser diferenciar ou manter consistência com títulos e capas de episódios anteriores, use space_related_videos para ver como são chamados vídeos sobre conteúdo semelhante.

2. Gerar Títulos e Texto da Capa

  1. Primeiro, diga em uma frase o que este vídeo oferece ao espectador: qual problema resolve, qual conclusão dá ou o que mostra. O título e as letras grandes partem dessa frase, não de uma estrutura pronta.
  2. Ofereça vários grupos de candidatos (se o usuário não especificar, 5 grupos), com ângulos diferentes: declaração direta, pergunta, números, contraste, citação, etc. Cada grupo é um título mais uma linha de letras grandes para a capa.
  3. As letras grandes da capa devem ser curtas (se o usuário não especificar, siga o padrão do idioma: para chinês/japonês, cerca de 8 caracteres ou menos), legíveis mesmo em miniatura, e não repetir o título literalmente: o título diz "o que é", as letras grandes dão o "gancho", ou vice-versa.
  4. Números, conclusões e nomes no título e na capa devem ter origem no texto; não use afirmações exageradas, não prometa algo que o vídeo não tem.
  5. Cada grupo deve vir com uma justificativa, destaque um grupo recomendado, peça ao usuário para escolher um, ou diga se quer mais uma rodada ou mais grupos baseados em um.

Compare (apenas ilustrativo):

Ruim: Título "Compartilhando práticas de revisão de código com IA" + Letras grandes "Práticas de revisão de código com IA" (as letras grandes copiam o título, ambos não mostram o que vale a pena ver)

Bom: Título "Código escrito por IA triplicou, mudamos nosso processo de revisão assim" + Letras grandes "Humanos só veem o que a IA não tem certeza" (o título diz o que é, as letras grandes dão o gancho da abordagem, oito caracteres, e o vídeo realmente mostra isso)

3. Gerar a Capa

Só faça depois que o usuário escolher um grupo; não gere todos os grupos antecipadamente: gerar leva tempo e dinheiro, e os grupos não escolhidos seriam desperdiçados.

  1. De onde vem a imagem: Se houver índice de quadros, use videos_match_frames (videoId, text descrevendo a cena desejada, ex.: "rosto de pessoa, expressão animada" "close do produto") para obter alguns candidatos, depois use videos_frames com range (copie o framesRange dos candidatos) para capturar os quadros; se não houver índice (relata MODEL_NOT_INSTALLED etc.), use videos_frames no início dos capítulos e em pontos com emoção e ação evidentes para capturar alguns quadros, procurando um com pessoa ou objeto nítido, expressão ou ação com tensão. Os quadros são素材 da cena, sem legendas ou elementos sobrepostos.
  2. Gerar: Primeiro veja as capacidades, use skills_read para ler "生成图片" (gerar imagens) do baocut-catalog-media, as diferenças entre serviços, ordem dos prompts e o que fazer se não for possível desenhar estão lá. Use image com prompt, size de acordo com a proporção do vídeo (ex.: 16:9, 9:16, 1:1; dê prioridade à proporção especificada pelo usuário; se o modelo não suportar essa proporção, use a mais próxima e informe ao usuário; se o modelo não aceitar tamanho, não forneça size, mas especifique orientação no prompt), inclua video e importe o resultado como material candidato para este vídeo, não o coloque na linha do tempo. No prompt, descreva claramente o assunto, composição e estilo (pessoa ou objeto em um lado, área limpa para as letras grandes no outro), e descreva o quadro escolhido; se o modelo não tiver referenceImages como null, pode usar o quadro escolhido (salvo como imagem素材 do vídeo) como images para referência; modelos que não aceitam imagens de entrada dependem apenas de texto; se o usuário quiser uma capa com foto real de pessoa, informe que pode usar diretamente o quadro, e as letras grandes podem ser adicionadas pelo usuário na plataforma ou editor.
  3. Letras grandes: Letras em imagens geradas frequentemente saem erradas. Peça no prompt para deixar uma área limpa para as letras grandes; se o usuário quiser letras na imagem, após a geração, leia a imagem; se as letras estiverem erradas, refaça ou informe ao usuário.
  4. Se o usuário não especificar o número de imagens, gere 2, count = 2; se o modelo gerar apenas uma por vez (maxCount = 1), submeta duas vezes separadamente.

4. O que Evitar

  • As letras grandes não devem copiar o título nem exceder o comprimento legível em uma olhada.
  • Não prometa algo que o vídeo não tem; números, conclusões e nomes devem estar no texto.
  • Não gere todos os grupos antes de o usuário escolher.
  • Não ignore erros de ortografia nas imagens geradas.

5. Entrega

  • Na resposta, forneça o título e as letras grandes escolhidos pelo usuário, além dos outros candidatos, para facilitar trocas futuras.
  • Imagem da capa: cada artifactId retornado por image e o material importado; explique qual quadro foi usado ou qual descrição, e por que foi escolhido.
  • Informe quais dados não foram verificados; se mencionar plataforma, lembre o usuário de conferir as dimensões de capa e regras de texto atuais da plataforma.

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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