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kivimedia/watch-video-skill

CutSense - Motor de Compreensão de Vídeo e Edição Programática com IA

O que é watch-video-skill?

CutSense é uma skill de IA especializada em compreensão profunda de vídeos e edição programática. Ela permite que agentes de IA processem arquivos de vídeo, extraiam metadados, identifiquem cenas e objetos, e realizem edições automatizadas com base em regras programáticas. É útil para desenvolvedores e criadores de conteúdo que desejam automatizar fluxos de trabalho de edição de vídeo, como corte de cenas, detecção de transições, e extração de frames-chave. A skill suporta plataformas como Claude Code e Cursor, e funciona através de pipelines de processamento que integram bibliotecas de visão computacional e ferramentas de manipulação de vídeo (FFmpeg), sendo ideal para projetos que demandam análise e automação avançada de mídia com precisão e escalabilidade.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

O que watch-video-skill faz?

CutSense - Motor de Compreensão de Vídeo e Edição Programática com IA

Este skill permite que agentes de IA compreendam, analisem e editem vídeos de forma programática. Ele detecta cenas, transições, objetos e metadados, possibilitando automações avançadas como corte inteligente, inserção de legendas e extração de frames-chave. Ideal para integração com ferramentas como Claude Code e Cursor, utilizando pipelines baseados em bibliotecas de visão computacional e FFmpeg.

Recursos

  • Análise de Cena: Detecta cortes, transições e mudanças de conteúdo
  • Extração de Metadados: Obtém duração, resolução, codec e mais
  • Reconhecimento de Objetos: Identifica pessoas, textos e logos (quando configurado)
  • Edição Programática: Corta, junta e aplica filtros via regras de automação
  • Suporte a Formatos: MP4, MOV, AVI, MKV e outros

Como Usar

  1. Instale as dependências: pip install -r requirements.txt
  2. Execute o processamento: python cutsense.py caminho/do/video.mp4
  3. Acesse os resultados na pasta output/

Configuração

VariávelDescrição
CUTSENSE_MODELModelo de IA para análise (padrão: yolov8)
FFMPEG_PATHCaminho para o FFmpeg

Exemplo de configuração:

model: yolov8
threshold: 0.5
output_dir: ./output

Licença

MIT

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