dharani2201-mini/auto-video-edit

/auto-video-edit: 从原始素材到成片

无需中断提问，一键执行整个流程。遇到错误自动修复并重新运行，直到生成合格的 final-video.mp4。

SKILL_DIR 指本文件所在的文件夹（通常为 ~/.claude/skills/auto-video-edit）。

1. 检查环境（一次性操作）

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

如果任一文件缺失，运行仓库中的 install.sh，或手动安装：

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

还需要在 PATH 中提供 ffmpeg、ffprobe 和 node（macOS: brew install ffmpeg node）。

2. 运行流水线

在存放素材的目录中（默认使用其中最大的视频文件，也可指定文件名）：

bash SKILL_DIR/scripts/run_all.sh                 # 或: run_all.sh my-take.mov

该命令依次执行三个步骤，每个步骤也可独立运行：SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/<step>.py

步骤	功能	输出文件
edit.py	检测语音，剪除超过 0.5 秒的静音（保留 0.15 秒气口），将视频分割成约 4.5 秒的镜头；根据口播内容为每个镜头选择常规/推进（1.3×）/特写（1.5×）缩放，以检测到的人脸为中心；进行色彩分级，将人声标准化至 -14 LUFS，每个剪切点添加 10 毫秒淡入淡出	edited-video.mp4、work/transcript.json、work/edit_report.json
animate.py	识别需要视觉辅助的时刻：带单位的数字 → 计数器、“A vs B”/“instead of”/“before-after” → 对比图、3 个及以上“首先/然后/最后”句式 → 流程图、强烈观点（“事实是”、“大多数人”等） → 文本卡；平均每 15 秒一张卡片，从不在视频前 2.5 秒内插入；按视频尺寸和帧率渲染每张卡片	work/animation_plan.json、animations/*.mp4、work/animation_manifest.json
finalize.py	将每张卡片在其时间点以柔和淡入淡出方式合成到视频中；如果存在 broll/ 文件夹，且文件名与口播关键词匹配（如 broll/coffee.mp4 → “coffee”），则插入对应片段，持续 3 秒	final-video.mp4、work/finalize_report.json

常用参数：edit.py --no-zoom、--whisper small（更准确转录但更慢）、--silence-db -35（安静环境） / -25（嘈杂环境）、--min-silence 0.35（更紧密的剪切）。animate.py --max 3、--min-gap 8。

3. 优化动画卡片（每次必做）

自动计划基于规则生成。通过转录文本在最终渲染前完善计划：

1. SKILL_DIR/.venv/bin/python SKILL_DIR/scripts/animate.py --plan-only
2. 阅读 work/transcript.json 和 work/animation_plan.json。编辑计划：
   • 将每个 headline/label/steps/value 改写为 2-6 个精炼词语，准确传达说话者意图（不要只截取句子片段）。修正转录中听错的数字。
   • 删除无助于理解内容的卡片；在关键数字、列表或对比处缺少卡片时手动添加。卡片类型和属性：
     • Counter: {"to": 75, "decimals": 0, "prefix": "$", "suffix": "%", "label": "..."}
     • Comparison: {"left": {"label": "Before", "value": "4 hours"}, "right": {"label": "After", "value": "10 min"}}
     • Flowchart: {"steps": ["Record", "Upload", "Post"]}（2-5 步）
     • TextCard: {"headline": "Nobody talks about this", "body": ""}
   • 每张卡片需要 "start"（以 edited-video.mp4 的秒数为准）和 "seconds"（3-5 秒）。
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. 检查最终结果

• 阅读 work/edit_report.json 和 work/finalize_report.json：确认时长合理缩短，无警告信息。
• 截取关键帧进行检查：ffmpeg -ss 5 -i final-video.mp4 -frames:v 1 -y work/check.jpg（并在每张卡片的起始位置+1 秒处截取）。观察：缩放镜头中人脸是否在画框内、卡片是否可读、无内容被裁剪。
• 如果缩放导致人脸被严重裁剪，重新运行 edit.py --no-zoom。如果剪辑感觉生硬，使用 --min-silence 0.8。

故障排查

每个步骤会将其完整的 ffmpeg / Remotion 输出写入 work/*.log。阅读最后几行，修复原因后仅重新运行该步骤。常见问题：

• whisper unavailable → 虚拟环境中缺少依赖；安装它（参见步骤 1）。编辑功能仍可运行，但没有缩放选择。
• Remotion Could not find a browser → cd SKILL_DIR/remotion && npx remotion browser ensure。
• 某张卡片渲染失败 → 会用纯文本卡片重试，若仍失败则跳过；视频仍可正常完成。

报告

--- VIDEO EDIT COMPLETE ---
Input / Output / Duration before → after / cuts / zoom mix / cards / b-roll / file size

然后列出您无法修复的任何问题。