auto-video-edit (editor automático de vídeo com narração)

/auto-video-edit: de filmagem bruta a vídeo finalizado

Execute tudo sem precisar parar para perguntar. Corrija erros e execute novamente até que exista um final-video.mp4 de boa qualidade.

SKILL_DIR abaixo significa a pasta onde este arquivo está (normalmente ~/.claude/skills/auto-video-edit).

1. Verifique a configuração (uma vez)

ls SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/remotion/node_modules/.bin/remotion

Se algum estiver faltando, execute o install.sh do repositório, ou faça manualmente:

python3 -m venv SKILL_DIR/.venv && SKILL_DIR/.venv/bin/pip install -r SKILL_DIR/requirements.txt
cd SKILL_DIR/remotion && npm install && npx remotion browser ensure

Também precisa de ffmpeg, ffprobe e node no PATH (macOS: brew install ffmpeg node).

2. Execute o pipeline

Na pasta com a filmagem (o maior arquivo de vídeo é usado, a menos que você nomeie um):

bash SKILL_DIR/scripts/run_all.sh                 # ou: run_all.sh meu-video.mov

Ele executa três etapas, cada uma também executável independentemente com SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/<etapa>.py:

Etapa	O que faz	Gera
edit.py	encontra fala, corta silêncios > 0,5 s (mantém 0,15 s de respiro), divide em planos de ~4,5 s, escolhe zoom normal / aproximado (1,3×) / fechado (1,5×) por plano a partir das palavras, centraliza os zooms no rosto detectado, corrige cor, masteriza a voz para -14 LUFS, fades de 10 ms em cada corte	edited-video.mp4, work/transcript.json, work/edit_report.json
animate.py	encontra momentos que precisam de um visual: números com unidade → Contador, "A vs B" / "em vez de" / antes-depois → Comparação, 3+ sentenças "primeiro / depois / finalmente" → Fluxograma, afirmações fortes ("a verdade é", "a maioria das pessoas", …) → CartãoTexto; cerca de 1 cartão a cada 15 s, nunca nos primeiros 2,5 s; renderiza cada cartão no tamanho e fps do vídeo	work/animation_plan.json, animations/*.mp4, work/animation_manifest.json
finalize.py	insere cada cartão em seu momento com fades suaves; se existir uma pasta broll/, insere clipes cujos nomes de arquivo correspondam a palavras faladas (broll/cafe.mp4 → "café") por 3 s	final-video.mp4, work/finalize_report.json

Flags úteis: edit.py --no-zoom, --whisper small (melhor transcrição, mais lento), --silence-db -35 (sala silenciosa) / -25 (sala barulhenta), --min-silence 0.35 (cortes mais justos). animate.py --max 3, --min-gap 8.

3. Torne os cartões inteligentes (faça isso toda vez)

O plano automático usa regras. Melhore-o com a transcrição antes da renderização final:

1. SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/animate.py --plan-only
2. Leia work/transcript.json e work/animation_plan.json. Edite o plano:
   • Reescreva cada headline / label / steps / value em 2–6 palavras impactantes que digam o que o orador quis dizer (não um fragmento da frase). Corrija números que a transcrição entendeu errado.
   • Remova cartões que não ajudam no entendimento; adicione um cartão onde um número-chave, lista ou contraste não tem nenhum. Tipos e props de cartão:
     • Counter: {"to": 75, "decimals": 0, "prefix": "$", "suffix": "%", "label": "..."}
     • Comparison: {"left": {"label": "Antes", "value": "4 horas"}, "right": {"label": "Depois", "value": "10 min"}}
     • Flowchart: {"steps": ["Gravar", "Upload", "Publicar"]} (2–5 passos)
     • TextCard: {"headline": "Ninguém fala sobre isso", "body": ""}
   • Cada cartão precisa de "start" (segundos em edited-video.mp4) e "seconds" (3–5).
3. SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/animate.py --from-plan
4. SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/finalize.py

4. Verifique o resultado

• Leia work/edit_report.json e work/finalize_report.json: duração diminuiu de forma sensata, sem avisos.
• Capture quadros para inspecionar: ffmpeg -ss 5 -i final-video.mp4 -frames:v 1 -y work/check.jpg (e no início de cada cartão + 1 s). Olhe para eles: rosto no quadro nos planos com zoom, cartões legíveis, nada cortado.
• Se um zoom cortar o rosto severamente, execute novamente edit.py --no-zoom. Se os cortes parecerem abruptos, use --min-silence 0.8.

Se algo falhar

Cada etapa escreve toda a saída do ffmpeg/Remotion em work/*.log. Leia as últimas linhas, corrija a causa e execute apenas aquela etapa novamente. Comuns:

• whisper unavailable → o venv está faltando; instale-o (etapa 1). A edição ainda funciona sem escolhas de zoom.
• Remotion Could not find a browser → cd SKILL_DIR/remotion && npx remotion browser ensure.
• Um cartão falha ao renderizar → ele é repetido como um TextCard simples e depois ignorado; o vídeo ainda termina.

Relatório

--- EDIÇÃO DE VÍDEO CONCLUÍDA ---
Entrada / Saída / Duração antes → depois / cortes / mix de zoom / cartões / b-roll / tamanho do arquivo

Em seguida, nomeie qualquer coisa que não pôde ser corrigida.