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rTanure/lumiere-decupagem

Decupa cada corte aprovado (remove pausas, muletas, repetições; cria cold open com o gancho), gera preview rápido para aprovação e calcula o reenquadramento 9:16 seguindo quem fala. Etapa 4 do Lumiere.

O que é lumiere-decupagem?

Esta skill automatiza a etapa de decupagem e reframe (reenquadramento) do fluxo Lumiere. Para cada corte aprovado, ela remove pausas longas, muletas e repetições, preservando o ritmo natural da fala, e gera um cold open com o gancho no início do clipe. Em seguida, produz um preview em vídeo para aprovação do usuário e, após a aprovação, calcula o reenquadramento para formato vertical 9:16, usando detecção facial (OpenCV YuNet) para seguir automaticamente quem está falando. O resultado inclui arquivos de anotação (EDL, words.json, transcript.txt) que alimentam as etapas seguintes de motion e legenda. A skill suporta ajustes manuais no enquadramento caso a detecção automática falhe, e é compatível com o ecossistema Lumiere (CLI baseado em slug/clip).

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/rTanure/lumiere/tree/HEAD/skills/lumiere-decupagem

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Documentação

Decupagem + reframe

Para cada corte aprovado (pode rodar os comandos de vários cortes em sequência; são rápidos, exceto o reframe):

  1. lumiere cut <slug> <clip> --preview
    • Remove pausas > 0,4 s (deixa respiro), muletas da lista style.cut.fillers e repetições imediatas ("eu eu").
    • Preserva respiro maior em troca de falante e fim de frase (ritmo natural).
    • hook_mode padrão repeat: o gancho aparece no início (cold open) e de novo no lugar original. Use --hook-mode move se repetir soar estranho, none para desligar.
    • Gera clips/<clip>/edl.json, words.json (tempos na timeline final — é o que motion e legenda usam) e transcript.txt legível.
  2. Confira o relatório: removed_words não pode conter palavras com sentido (ex.: "é" verbo). Se a lista de muletas pegou algo errado, ajuste ~/.lumiere/style.json → cut.fillers ou use --keep-fillers.
  3. Mostre ao usuário: duração antes → depois, nº de cortes, palavras removidas e o caminho do preview/cut.mp4 (ele assiste). Pergunte se aprova.
    • Ajustes de início/fim: edite clips.json, rode lumiere clips validate e repita o cut.
    • Aprovado: lumiere approve <slug> <clip> cut.
  4. lumiere reframe <slug> <clip> (OpenCV YuNet; ~1-2 min por corte). Leia o resultado:
    • clusters = pessoas detectadas no plano. Com mais de uma pessoa, a câmera segue quem mexe mais a boca enquanto há fala (com histerese de 0,6 s para não ficar pulando).
    • Se o enquadramento seguir a pessoa errada (veja com lumiere build --draft + lumiere frames), fixe numa pessoa: lumiere reframe <slug> <clip> --speaker S1=<índice do cluster>.
    • Fonte já vertical → reframe é ignorado automaticamente.

Nada aqui é criativo além do julgamento do preview; mantenha a conversa curta.

Individual skills in this repo

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