mcpField
V
videocut-clip-oral

videocut-clip-oral

github.com/zrt-ai-labクリエイティブ・メディア296235 回インストール14 週間前に更新
リポジトリ

videocut-clip-oral について

videocut-clip-oralは、動画のナレーションに含まれる言い間違い、フィラー、無音を確認するスキルです。タイムスタンプ付きの書き起こしからレビュー稿と削除タスクリストを作成し、ユーザーの確認を待ちます。

主な機能

  1. 01FunASRによる30秒単位の書き起こし
  2. 02言い間違いとフィラーの検出
  3. 03VADによる短い言い間違いの検出
  4. 041秒以上の無音の特定
  5. 05タイムスタンプ付きレビューと削除タスクの生成

活用シーン

  1. 01ナレーション動画の書き起こしミスの確認
  2. 02短い言いよどみやフィラーの特定
  3. 03確認用のタイムスタンプ付き編集案の作成

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills --skill videocut-clip-oral

インストール後、Claude Code で/videocut-clip-oralを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

README.md
tips/
口误识别方法论.md
转录最佳实践.md

詳細

プロジェクトの README より

剪口播

转录 + 口误/静音识别 → 生成审查稿

快速使用

用户: 帮我剪这个口播视频
用户: 处理一下这个视频

流程

1. FunASR 30s 分段转录(字符级时间戳)
    ↓
2. 识别口误(逐句检查)
    ↓
3. 识别微口误(VAD 检测短片段)
    ↓
4. 识别语气词(嗯/哎/诶 等)
    ↓
5. 识别静音(≥1s)
    ↓
6. 生成审查稿(时间戳驱动)
    ↓
7. 输出删除任务 TodoList
    ↓
【等待用户确认】→ 用户确认后,执行 /videocut:剪辑
⚠️ 为什么用 30s 分段

FunASR 长视频有时间戳漂移,30s 分段可避免。

进度 TodoList

启动时创建:

- [ ] 读取「转录最佳实践」→ 转录视频
- [ ] 读取「口误识别方法论」→ 识别口误
- [ ] VAD 检测微口误(短片段 < 0.5s)
- [ ] 扫描语气词(嗯/哎/诶 等)
- [ ] 识别静音(≥1s)
- [ ] 生成审查稿
- [ ] 输出删除任务清单
⚠️ 必须先读方法论再执行
阶段先读再执行
转录tips/转录最佳实践.md调用ASR
识别口误tips/口误识别方法论.md逐句分析

核心:时间戳驱动

删除任务格式

每项必须标注精确时间戳 (start-end):

口误(N处):
- [ ] 1. `(start-end)` 删"错误文本" → 保留"正确文本"

语气词(N处):
- [ ] 1. `(前字end-后字start)` 删"嗯" 上下文: XX【嗯】YY

静音(N处):
- [ ] 1. `(start-end)` 静音Xs
口误类型
类型示例删除策略
重复型拉满新拉满只删差异("新")
替换型AI就是AI就会删第一个完整版本("AI就是")
卡顿型听会会删第一个重复字
⚠️ 关键规则
  1. 时间戳驱动:审查稿直接标注时间戳,剪辑不再搜索文本
  2. 逐token分析:对于"删前面保后面"的口误,必须逐token查时间戳
  3. 检查时间跨度:如果口误时间跨度 > 2秒,必有静音,需拆分

输出文件

01-xxx-v1_transcript.json  # 转录结果(含时间戳)
01-xxx-v1_审查稿.md        # 口误审查稿
展示要求

生成审查稿后,必须展示给用户:

  1. 写入文件 01-xxx-v1_审查稿.md
  2. 读取并展示内容
  3. 等待用户确认要删除哪些项目

方法论

详见 tips/口误识别方法论.md:

  • 口误识别方法(逐句检查)
  • "删前面保后面"的精确处理
  • FunASR 时间戳对齐规则

コメント