Video

videodb は、ローカルファイル、URL、RTSP/RTMP のライブ配信、またはデスクトップキャプチャから動画と音声を取り込み、タイムスタンプ付きの検索で該当シーンを見つけ、再生可能な証拠として確認し、クリップ、オーバーレイ、文字起こし、アラート、タイムライン編集で実際に操作するのに役立ちます。VideoDB for Video Editing とライブ配信分析に向けた、実用的な videodb ガイドです。

video-editingスキルは、既存の映像素材をより洗練された、各プラットフォーム向けの動画へ素早く仕上げるためのものです。Vlog、チュートリアル、デモ、短尺クリップ、インタビュー編集を対象に、カット、構成、字幕付け、リフレーミング、軽い補強を中心に扱います。すでにラフ素材があり、実用的なvideo-editingガイドが必要なときに最適です。

ui-demo は、Playwright を使って洗練されたWebアプリのデモ動画を収録するのに役立ちます。カーソルの動きが見え、自然なテンポで進むので、操作手順の紹介、オンボーディング動画、機能ツアー、チュートリアル風の収録に向いています。安定した結果を出すには、まず discover、次に rehearse、最後に record という流れで進めてください。特に、プロトタイプや変化の速い UI で効果的です。

remotion-video-creation は、React での動画制作に特化した Remotion 向けスキルです。アニメーション、素材、音声、キャプション、チャート、コンポジション、トランジションまで、29 のルールでレンダリングミスを減らすのに役立ちます。Video Editing のワークフロー、テンプレート型の解説動画、SNS 用の短尺クリップ、データ駆動のモーショングラフィックスに最適です。

manim-video は、グラフ、ワークフロー、システム図、製品デモ、ローンチ用ビジュアルを、Manim ベースで見やすく仕上げる解説動画の企画・制作を支援します。話す人を映す編集ではなく、シーン起点で正確にアニメで伝えたいときに manim-video スキルを使ってください。インストール、シーン設計、レンダリングまでの実践的な manim-video ガイド手順が含まれています。

youtube-downloader は、Python の yt-dlp ラッパーで YouTube の単一動画を保存したり、MP3 音声を抽出したりできる File Automation スキルです。画質の選択、mp4/webm/mkv 形式、音声のみモード、カスタム出力フォルダに対応しています。

veo-automation は、Composio Rube MCP 経由で Veo タスクを実行するための Claude スキルです。ライブのツールスキーマを確認し、Veo 接続を検証したうえで、安全にワークフローを実行できます。

spotlightr-automation は、Composio Rube MCP 経由で Spotlightr を自動化するための Claude skill です。ワークフローを実行する前に、エージェントがまずツールを検索し、有効な Spotlightr 接続を確認し、最新のスキーマを使用するよう導きます。

shotstack-automation は、Composio Rube MCP を通じて Shotstack の動画関連タスクを自動化するためのスキルです。現在のツールスキーマの検出、Shotstack 接続の確認、安全な実行計画づくりを支援します。

sendspark-automation は、Composio Rube MCP 経由で Sendspark を自動化するための skill です。最新の tool schemas を検索し、Sendspark 接続を確認したうえで、対応するワークフローを安全に実行できるようエージェントを支援します。

pexels-automation は、Composio Rube MCP を通じてエージェントの Pexels ワークフロー自動化を支援します。現在利用できる Pexels tool schemas の確認、接続検証、メディア検索や素材収集タスクの実行を、手探りを減らしながら進められます。

HeyGen Automationは、agentsがComposio MCP経由でHeyGenを利用し、templatesやavatarsの閲覧、variablesの確認、テンプレートベースのAI動画生成、ステータス追跡、共有可能なURLsの取得を行えるようにするskillです。

transcribe は、音声や動画をテキスト化するスキルで、話者分離の指定や既知話者のヒントも使えます。技術文書作成、会議メモ、インタビュー、講義、コンテンツ運用など、出力形式を安定させたい場面に向いています。汎用プロンプトよりも手順が明確で、再現性のある音声文字起こしスキルを求めるときに適しています。

baoyu-youtube-transcriptは、YouTubeのURLまたは動画IDから文字起こし、字幕、カバー画像を抽出できるスキルです。言語指定、翻訳、Markdown / SRT出力、キャッシュを使った再整形に対応し、より確実に文字起こしを取得するためにInnerTube APIからyt-dlpへのフォールバックも備えています。

Remotion スキルを使って、Stitch プロジェクトの画面を、トランジション、ズーム、テキストオーバーレイ付きの洗練されたウォークスルー動画に変換できます。導入手順、サンプルファイル、そして動画編集やレンダー向けのコンポジションを再現しやすくする Remotion ガイドが含まれています。

website-to-hyperframes は、既存のWebサイトを HyperFrames 動画に変換するためのワークフロースキルです。URL をもとに、サイトの実際のデザイン、コピー、アセットを反映したプロダクトツアー、プロモ動画、SNS広告、解説動画を作りたいときに使います。リポジトリには、Design Implementation 作業向けの capture、design、script、storyboard、VO、build、validation までの流れがそろっています。

hyperframes は、HyperFrames で HTML ベースの動画コンポジションを構築するためのワークフロースキルです。タイトルカード、オーバーレイ、字幕、ナレーション、音に反応するモーション、シーン遷移など、Video Editing 向けに構造化されたコードファーストの hyperframes が必要なときに使えます。汎用的なプロンプトだけの動画依頼よりも、レイアウト、タイミング、アニメーションの設計を重視します。

hyperframes-cli は、ターミナルから動画プロジェクトを作成・検証・プレビュー・レンダリングするための HyperFrames CLI スキルです。プロジェクトの雛形作成、composition の lint、編集内容のプレビュー、文字起こし、TTS、診断、そして AI 支援の動画編集ワークフローで再現性のある hyperframes-cli の利用に適しています。

remotion-best-practicesは、Remotionの導入・使い方・ルールベース運用をまとめたスキルガイドです。アニメーション、アセット、音声、字幕、FFmpeg、calculateMetadataを幅広くカバーします。

azure-ai-contentunderstanding-py は、Azure AI Content Understanding 向けの Python スキルです。ドキュメント、画像、音声、動画から構造化コンテンツを抽出し、RAG ワークフローや自動化に活用できます。信頼性の高いマルチモーダル抽出、Azure 認証、再現性のあるパイプライン向け出力が必要な場合に適しています。

youtube-clipper は、YouTube動画を使いやすい区切りに切り出し、字幕のバリエーションや短い要約まで作れる、インストール型のワークフローです。動画編集、日英バイリンガル字幕、公開しやすいクリップ作成に対応し、汎用プロンプトより手作業を減らしやすいのが特長です。

app-preview-video は、App Store プレビュー動画や Google Play のプロモ動画を、プロダクトページやランディングページ向けに企画・台本化・最適化するのに役立ちます。この app-preview-video ガイドを使えば、最適な冒頭の作り方、各プラットフォームの仕様への合わせ方、画面録画をコンバージョン重視のプレビュー動画へ仕上げる方法を判断できます。

video-translation skill は、動画内の音声コンテンツを別言語に翻訳し、TTS による吹き替え音声を生成して、動画そのものは保ったまま音声を置き換えたりミックスしたりするための skill です。元動画、字幕、そして翻訳先の言語がそろっている場合に、実務的な動画翻訳ワークフローとして最も適しています。

speech-to-text スキルは、対応音声ファイルをプレーンテキストに文字起こしします。タイムスタンプ、話者ラベル、JSON 出力にも対応しており、実務的な音声文字起こしに向けて設計されています。インタビュー、会議、ポッドキャスト、講義、そして一貫した文字起こしが重要な自動化タスクなど、繰り返し使うワークフローでの利用に適しています。