video-editing
作者 affaan-mvideo-editing 技能可以帮助你更快把现有素材打磨成适合各平台发布的成片。它聚焦剪辑、结构整理、字幕添加、画面重构和轻度增强，适用于 vlog、教程、演示、短视频片段和访谈剪辑。特别适合你已经有原始素材、需要一份实用的 video-editing 指南时使用。
该技能得分 84/100，说明它非常适合需要 AI 辅助编辑真实素材、而不是生成视频的用户。仓库提供了足够的工作流结构、触发提示和工具链指引，agent 可以更容易触发并使用，减少对泛化提示词的猜测；不过它仍缺少一些落地辅助内容，比如安装命令和配套文件。
- 触发性强："When to Activate" 部分明确列出了编辑素材、剪长视频、制作 vlog，以及添加字幕或配音等用户意图。
- 流程实用：它给出了从原始采集到 FFmpeg、Remotion、ElevenLabs/fal.ai，再到在 Descript 或 CapCut 中完成精修的具体多步骤工作流。
- 信息密度高：skill 本体内容充实，包含大量标题和面向工作流的说明，而不是占位式内容。
- 没有安装命令，也没有支持文件，因此用户能获得工作流指导，但用于落地和自动化的仓库工具支持不多。
- 摘录中涉及较多平台/工具引用，但目录用户仍需自行确认它是否适合自己的具体剪辑栈，以及自己要的是真实素材工作流还是生成式视频流程。
video-editing 技能概览
video-editing 的作用
video-editing 技能可以帮助你把现有素材更快地整理成成片，AI 主要用于剪切、结构梳理、字幕、画幅重构和轻量增强，而不是从零生成完整视频。它最适合已经有原始拍摄内容、但需要一套实用流程把视频做得更可看、可发布、也更符合平台要求的人。
适合哪些人使用
如果你在制作 vlog、教程、演示、屏幕录制讲解、短视频片段或访谈剪辑，这个 video-editing 技能会很合适。它尤其适用于你的核心工作是决定保留什么、删掉什么，以及如何把素材包装成适合 YouTube、TikTok、Instagram 或内部内容的版本。
它的不同之处
这个 repo 的核心思路很直接：AI 视频编辑最擅长的是压缩，而不是发明。video-editing 指南强调的是分阶段流水线，把采集、分析、自动化、旁白和最终润色拆成不同工具来做，这样比通用的“把这段视频剪好”提示词更少靠猜。
如何使用 video-editing 技能
安装并打开正确的文件
安装 video-editing 时，使用 npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill video-editing 添加该技能。先从 SKILL.md 开始读，如果仓库里还有链接的工作流文件或辅助文件，再继续查看。这个仓库里看起来该技能只放在单个文件中，所以最快的方式是在发起输出请求前先把整个 SKILL.md 读完。
提供素材上下文
video-editing 的使用方式在你描述“素材本身”而不只是“想要什么结果”时效果最好。告诉它素材是什么、时长多长、面向哪个平台、哪些内容必须保留、哪些内容应该删掉。比如：“我有一段 22 分钟的产品演示屏幕录制。把它做成一个 90 秒的 LinkedIn 短视频，要有强钩子、字幕，去掉所有废话。”
按工作流来组织提示词
一个高质量的 video-editing 指南提示词，通常应包含：素材类型、目标时长、受众、语气、必需工具和硬性约束。好的输入会说明你是否需要 jump cuts、音乐、旁白、画幅重构或字幕。像“把这个做得更好”这种模糊输入，只会迫使技能去猜编辑策略。
按流水线执行，不要跳步
仓库里的工作流是分阶段的：采集、分析、剪辑、增强、润色。实际操作中，这意味着先用 AI 识别结构和切点，再用 FFmpeg 或其他工具做确定性的剪辑，最后只有在故事确实需要时才加入旁白或润色。这一点很重要，因为很多糟糕输出都来自于还没决定怎么剪，就先开始做风格化。
video-editing 技能 FAQ
这是用来剪真实素材，还是生成视频？
它是用来剪真实素材的。video-editing 技能的目标是优化你已经有的视频，而不是提示模型从零发明一整支视频。
什么情况下不该用这个技能？
如果你只是想在基础编辑器里做一次简单裁切，或者你的任务主要是 motion graphics、品牌动画，或者纯 AI 视频生成，那就不建议用它。在这些场景下，更窄的工具或提示词通常比完整的 video-editing 工作流更快。
这个技能适合新手吗？
适合，只要你能清楚描述素材。你不需要是高级剪辑师也能从 video-editing 技能中受益，但你需要知道最终成片的目标，以及它要发布到哪个平台。
它和通用提示词相比，优势在哪里？
通用提示词通常只会说“帮我剪视频”，留下太多没说清的地方。video-editing 技能更有用，是因为它会推动你采用工作流、提供更清晰的输入结构，并选择更贴合真实剪辑工作的工具，而不是把所有视频任务都当成一回事。
如何改进 video-editing 技能
明确剪辑目标
最大的质量提升，来自把真正的编辑任务说清楚：是压缩时长、加快节奏、提取高光、加字幕、重构为竖屏，还是把一段长录屏做成一个故事。目标越具体，video-editing 技能就越不容易把时间花在错误方向的润色上。
提供真正重要的约束
高质量输入应包含目标时长、平台、画幅比例、是否需要旁白、字幕样式，以及必须保留的关键片段。比如，“保留产品演示开头，删掉停顿，加上硬字幕，并优化为 9:16” 这样就给了模型明确的决策空间。
先看第一版结构是否正确
拿到第一版输出后，先检查剪辑节奏是否真的匹配素材。如果节奏还是不对，可以要求更紧的 cut map、不同的开场钩子，或者一个更偏向留存率而不是完整性的版本。最好的 video-editing 使用方式，通常来自一次把结构讲清楚的修改，而不是一味要求更多特效。
注意常见失败模式
最常见的问题是过度剪辑：特效太多、旁白太满，或者字幕反而分散了对素材本身的注意力。另一种失败模式是平台目标说得不够明确，最后得到的剪辑在技术上没问题，但根本不适合目标渠道。