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sarvottam-bhagat/corte-de-silêncios

Agente 1 do pipeline de edição de vídeo. Remove silêncios e pausas de uma gravação de cabeça falante (talking-head).

O que é corte-de-silêncios?

Este agente é o primeiro estágio de um pipeline de edição de vídeo focado em melhorar o ritmo de gravações do tipo 'talking-head' (cabeça falante). Ele analisa uma transcrição em nível de palavra e um arquivo de vídeo bruto para identificar e remover automaticamente silêncios, pausas e 'dead air' (tempo morto), gerando uma versão mais concisa e dinâmica. A saída inclui uma Lista de Decisões de Edição (EDL) que mapeia os cortes realizados, uma transcrição reajustada (re-timed) que sincroniza com o áudio editado, e, opcionalmente, o próprio vídeo cortado via ffmpeg. É importante notar que este agente não remove erros de fala, repetições ou falsos começos — essa tarefa é delegada ao agente 'cut-mistakes' (corte de erros), garantindo que o pipeline seja modular e permita refinamentos posteriores.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/sarvottam-bhagat/Skills/tree/main/hyperframes/cut-silences
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Documentação

O que corte-de-silêncios faz?

Agente 1 do pipeline de edição de vídeo. Remove silêncios e pausas (dead air) de uma gravação do tipo cabeça falante (talking-head). Use quando for solicitado a cortar silêncios, aparar pausas, remover tempo morto / lacunas, ou apertar o ritmo de um vídeo bruto, com base em uma transcrição em nível de palavra. Produz uma lista de decisões de edição (EDL), uma transcrição reajustada para agentes downstream, e, opcionalmente, o vídeo cortado via ffmpeg. Não corta erros, repetições ou falsos começos — essa é a função do agente de corte de erros (cut-mistakes).

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

sarvottam-bhagat/cut-mistakes

Agent 2 of the video editing pipeline. Finds and removes spoken mistakes — stutters, repeated words, false starts, and retakes (re-recorded lines) — from a talking-head recording. Use after cut-silences, when asked to cut mistakes, remove stutters / repeats / filler restarts, clean up flubs, or keep the best take. Works review-gated: it proposes every cut with context and a reason for approval, then renders only the approved cuts via ffmpeg. Requires a word-level transcript.

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