コーディングエージェント(Claude Code、Aider、Codexなど)のカスタムタスクによる直接比較。合格率、コスト、時間、一貫性メトリクスを測定
video-editing
AI支援の動画編集ワークフロー。実際の映像のカット、構造化、拡張を対象とする。FFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.aiを通じたrawキャプチャからの完全なパイプラインと、DescriptまたはCapCutでの最終仕上げをカバー。
動画の編集、フッテージのカット、Vlogの作成、動画コンテンツの制作に使用。
含まれるファイル(1)
- SKILL.md11.6 KB
SKILL.md(原文)
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
動画編集
実際の映像のAI支援編集。プロンプトからの生成ではなく、既存の動画を高速に編集します。
アクティベーション条件
- ユーザーが動画フッテージの編集、カット、構造化を望むとき
- 長い録画をショートフォームコンテンツに変換するとき
- rawキャプチャからVlog、チュートリアル、デモ動画を作成するとき
- 既存の動画にオーバーレイ、字幕、音楽、ナレーションを追加するとき
- 異なるプラットフォーム(YouTube、TikTok、Instagram)向けに動画をリフレーミングするとき
- ユーザーが「edit video」「cut this footage」「make a vlog」「video workflow」と言ったとき
コアテーゼ
AI動画編集は、動画全体の作成を求めるのをやめて、実際の映像の圧縮、構造化、拡張に使い始めると有用です。価値は生成ではなく圧縮にあります。
パイプライン
Screen Studio / rawフッテージ
→ Claude / Codex
→ FFmpeg
→ Remotion
→ ElevenLabs / fal.ai
→ Descript or CapCut
各レイヤーには特定の役割があります。レイヤーをスキップしないでください。1つのツールにすべてをさせようとしないでください。
レイヤー1: キャプチャ(Screen Studio / Rawフッテージ)
ソース素材を収集:
- Screen Studio: アプリデモ、コーディングセッション、ブラウザワークフロー用の洗練されたスクリーン録画
- Rawカメラフッテージ: Vlogフッテージ、インタビュー、イベント録画
- VideoDBによるデスクトップキャプチャ: リアルタイムコンテキスト付きセッション録画(
videodbスキルを参照)
出力: 整理準備完了のrawファイル。
レイヤー2: 整理(Claude / Codex)
Claude CodeまたはCodexを使用して:
- 書き起こしとラベル付け: トランスクリプトを生成し、トピックとテーマを特定
- 構造の計画: 何を残し、何をカットし、どの順序が適切かを決定
- デッドセクションの特定: ポーズ、脱線、テイクの繰り返しを見つける
- 編集決定リストの生成: カットのタイムスタンプ、保持するセグメント
- FFmpegとRemotionコードの生成: コマンドとコンポジションを生成
プロンプト例:
"Here's the transcript of a 4-hour recording. Identify the 8 strongest segments
for a 24-minute vlog. Give me FFmpeg cut commands for each segment."
このレイヤーは構造についてであり、最終的なクリエイティブセンスではありません。
レイヤー3: 決定論的カット(FFmpeg)
FFmpegは退屈だが重要な作業を処理: 分割、トリミング、結合、前処理。
タイムスタンプによるセグメント抽出
ffmpeg -i raw.mp4 -ss 00:12:30 -to 00:15:45 -c copy segment_01.mp4
編集決定リストからのバッチカット
#!/bin/bash
# cuts.txt: start,end,label
while IFS=, read -r start end label; do
ffmpeg -i raw.mp4 -ss "$start" -to "$end" -c copy "segments/${label}.mp4"
done < cuts.txt
セグメントの結合
# Create file list
for f in segments/*.mp4; do echo "file '$f'"; done > concat.txt
ffmpeg -f concat -safe 0 -i concat.txt -c copy assembled.mp4
より高速な編集のためのプロキシ作成
ffmpeg -i raw.mp4 -vf "scale=960:-2" -c:v libx264 -preset ultrafast -crf 28 proxy.mp4
書き起こし用の音声抽出
ffmpeg -i raw.mp4 -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 audio.wav
音声レベルの正規化
ffmpeg -i segment.mp4 -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11 -c:v copy normalized.mp4
レイヤー4: プログラム可能なコンポジション(Remotion)
Remotionは編集の問題をコンポーザブルなコードに変えます。従来のエディタでは面倒なことに使用:
Remotionを使用するタイミング
- オーバーレイ: テキスト、画像、ブランディング、ロワーサード
- データビジュアライゼーション: チャート、統計、アニメーション数値
- モーショングラフィックス: トランジション、説明アニメーション
- コンポーザブルシーン: 動画間で再利用可能なテンプレート
- プロダクトデモ: アノテーション付きスクリーンショット、UIハイライト
基本的なRemotionコンポジション
import { AbsoluteFill, Sequence, Video, useCurrentFrame } from "remotion";
export const VlogComposition: React.FC = () => {
const frame = useCurrentFrame();
return (
<AbsoluteFill>
{/* Main footage */}
<Sequence from={0} durationInFrames={300}>
<Video src="/segments/intro.mp4" />
</Sequence>
{/* Title overlay */}
<Sequence from={30} durationInFrames={90}>
<AbsoluteFill style={{
justifyContent: "center",
alignItems: "center",
}}>
<h1 style={{
fontSize: 72,
color: "white",
textShadow: "2px 2px 8px rgba(0,0,0,0.8)",
}}>
The AI Editing Stack
</h1>
</AbsoluteFill>
</Sequence>
{/* Next segment */}
<Sequence from={300} durationInFrames={450}>
<Video src="/segments/demo.mp4" />
</Sequence>
</AbsoluteFill>
);
};
出力のレンダリング
npx remotion render src/index.ts VlogComposition output.mp4
詳細なパターンとAPIリファレンスはRemotion docsを参照。
レイヤー5: 生成アセット(ElevenLabs / fal.ai)
必要なものだけを生成。動画全体を生成しないでください。
ElevenLabsによるナレーション
import os
import requests
resp = requests.post(
f"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/{voice_id}",
headers={
"xi-api-key": os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"text": "Your narration text here",
"model_id": "eleven_turbo_v2_5",
"voice_settings": {"stability": 0.5, "similarity_boost": 0.75}
}
)
with open("voiceover.mp3", "wb") as f:
f.write(resp.content)
fal.aiによる音楽とSFX
fal-ai-mediaスキルを使用:
- バックグラウンドミュージックの生成
- サウンドエフェクト(動画から音声へのThinkSoundモデル)
- トランジションサウンド
fal.aiによる生成ビジュアル
存在しないインサートショット、サムネイル、Bロールに使用:
generate(app_id: "fal-ai/nano-banana-pro", input_data: {
"prompt": "professional thumbnail for tech vlog, dark background, code on screen",
"image_size": "landscape_16_9"
})
VideoDBによる生成オーディオ
VideoDBが設定されている場合:
voiceover = coll.generate_voice(text="Narration here", voice="alloy")
music = coll.generate_music(prompt="lo-fi background for coding vlog", duration=120)
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="subtle whoosh transition")
レイヤー6: 最終仕上げ(Descript / CapCut)
最後のレイヤーは人間が行います。従来のエディタを使用:
- ペーシング: 速すぎる/遅すぎるカットの調整
- キャプション: 自動生成後、手動でクリーン
- カラーグレーディング: 基本的な補正とムード
- 最終オーディオミックス: ボイス、音楽、SFXレベルのバランス
- エクスポート: プラットフォーム固有のフォーマットと品質設定
ここにセンスがあります。AIは反復的な作業を片付けます。最終的な判断はあなたが行います。
ソーシャルメディアのリフレーミング
異なるプラットフォームには異なるアスペクト比が必要:
| プラットフォーム | アスペクト比 | 解像度 |
|---|---|---|
| YouTube | 16:9 | 1920x1080 |
| TikTok / Reels | 9:16 | 1080x1920 |
| Instagram Feed | 1:1 | 1080x1080 |
| X / Twitter | 16:9 or 1:1 | 1280x720 or 720x720 |
FFmpegによるリフレーミング
# 16:9 to 9:16 (center crop)
ffmpeg -i input.mp4 -vf "crop=ih*9/16:ih,scale=1080:1920" vertical.mp4
# 16:9 to 1:1 (center crop)
ffmpeg -i input.mp4 -vf "crop=ih:ih,scale=1080:1080" square.mp4
VideoDBによるリフレーミング
from videodb import ReframeMode
# Smart reframe (AI-guided subject tracking)
reframed = video.reframe(start=0, end=60, target="vertical", mode=ReframeMode.smart)
シーン検出とオートカット
FFmpegによるシーン検出
# Detect scene changes (threshold 0.3 = moderate sensitivity)
ffmpeg -i input.mp4 -vf "select='gt(scene,0.3)',showinfo" -vsync vfr -f null - 2>&1 | grep showinfo
オートカットのための無音検出
# Find silent segments (useful for cutting dead air)
ffmpeg -i input.mp4 -af silencedetect=noise=-30dB:d=2 -f null - 2>&1 | grep silence
ハイライト抽出
Claudeを使用してトランスクリプト + シーンタイムスタンプを分析:
"Given this transcript with timestamps and these scene change points,
identify the 5 most engaging 30-second clips for social media."
各ツールの得意分野
| ツール | 強み | 弱み |
|---|---|---|
| Claude / Codex | 整理、計画、コード生成 | クリエイティブセンスのレイヤーではない |
| FFmpeg | 決定論的カット、バッチ処理、フォーマット変換 | ビジュアル編集UIなし |
| Remotion | プログラム可能なオーバーレイ、コンポーザブルシーン、再利用可能テンプレート | 非開発者には学習曲線 |
| Screen Studio | 洗練されたスクリーン録画を即座に | スクリーンキャプチャのみ |
| ElevenLabs | ボイス、ナレーション、音楽、SFX | ワークフローの中心ではない |
| Descript / CapCut | 最終ペーシング、キャプション、仕上げ | 手動、自動化不可 |
主要原則
- 生成ではなく編集。 このワークフローは実際のフッテージのカット用で、プロンプトからの作成用ではない。
- スタイルの前に構造。 ビジュアルに触れる前にレイヤー2でストーリーを正しくする。
- FFmpegがバックボーン。 退屈だが重要。長いフッテージを管理可能にする場所。
- 再現性のためのRemotion。 1回以上行うなら、Remotionコンポーネントにする。
- 選択的に生成。 存在しないアセットにのみAI生成を使用し、すべてには使わない。
- センスは最後のレイヤー。 AIは反復的な作業を片付ける。最終的なクリエイティブ判断はあなたが行う。
関連スキル
fal-ai-media— AI画像、動画、音声生成videodb— サーバーサイド動画処理、インデックス、ストリーミングcontent-engine— プラットフォームネイティブのコンテンツ配信
レビュー
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
同じリポジトリのスキル
概要と使いどころ
AIエージェントのアクションスペース、ツール定義、オブザベーションフォーマットを設計・最適化し、タスク完了率を向上させる
評価ファーストの実行、分解、コスト考慮型モデルルーティングによるエージェンティックエンジニアとしての運用
AIエージェントが実装出力の大部分を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル
AI支援開発のためのリグレッションテスト戦略。データベース依存なしのサンドボックスモードAPIテスト、自動バグチェックワークフロー、同一モデルがコードの作成とレビューを行う際のAIの盲点を検出するパターン。
AndroidおよびKotlin Multiplatformプロジェクトのためのクリーンアーキテクチャパターン — モジュール構成、依存関係ルール、UseCase、Repository、データレイヤーパターン