Um kit de ferramentas de vídeo como código que permite a agentes de IA transformar vídeos virais em fluxos de trabalho editáveis e gerar variações.
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eternityspring/reelbench-skills
Skills para Claude Code e Codex voltadas a vídeo: análise de planos, composição sincronizada aos cortes e remoção de metadados, com ffmpeg.
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- 0
- Último commit
- há 11 dias
O que é?
reelbench-skills é um conjunto de três skills para Claude Code e Codex que trabalham com arquivos de vídeo. A skill video-shots transforma um filme finalizado em uma tabela plano a plano, com duração, enquadramento, movimento de câmera, descrição do quadro e função no ritmo. Os pontos de corte e as durações são medidos com ffmpeg, enquanto o modelo faz apenas os julgamentos que exigem interpretação.
video-sync compõe as imagens com os dados dos planos: o vídeo é reproduzido de um lado, enquanto os detalhes do plano atual aparecem do outro, mudando a cada corte e destacando a linha ativa na lista. video-scrub recria o vídeo em um arquivo limpo que mantém apenas imagem e som, removendo GPS, informações do dispositivo, IDs de conta e faixas de telemetria, inclusive dados que o ffprobe não consegue exibir.
As skills são instaladas criando links simbólicos para ~/.claude/skills/ ou ~/.codex/skills/. Elas exigem Node 18 ou posterior e ffmpeg/ffprobe, sem dependências do npm nem chaves de API.
Recursos principais
- 01Divide um vídeo em planos com duração, enquadramento, movimento de câmera e descrição do quadro.
- 02Mede os pontos de corte e as durações com ffmpeg, em vez de estimá-los.
- 03Sincroniza a reprodução do vídeo com um painel de dados dos planos que destaca o plano atual.
- 04Remove metadados de GPS, dispositivo, conta e telemetria, preservando a imagem e o som.
- 05Gera um relatório HTML interativo que funciona offline.
Casos de uso
- Analisar o ritmo e a estrutura de planos de um curta ou anúncio finalizado.
- Revisar análises plano a plano junto com as imagens para edição ou estudo.
- Remover metadados que possam identificar alguém de um vídeo antes de compartilhá-lo publicamente.
Início rápido
- 1
Clone o repositório
git clone https://github.com/eternityspring/reelbench-skills.git - 2
Acesse a pasta do projeto
cd reelbench-skills - 3
Instale as habilidades criando links simbólicos
./scripts/install.sh
Antes de usar
- É necessário instalar ffmpeg e ffprobe separadamente, além de ter o Node.js 18 ou superior.
- Funciona como habilidade do Claude Code ou do Codex, portanto é preciso ter uma dessas ferramentas.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é reelbench-skills?
- Skills para Claude Code e Codex voltadas a vídeo: análise de planos, composição sincronizada aos cortes e remoção de metadados, com ffmpeg. reelbench-skills é um conjunto de três skills para Claude Code e Codex que trabalham com arquivos de vídeo. A skill video-shots transforma um filme finalizado em uma tabela plano a plano, com duração, enquadramento, movimento de câmera, descrição do quadro e função no ritmo. Os pontos de corte e as durações são medidos com ffmpeg, enquanto o modelo faz apenas os julgamentos que exigem interpretação.
- reelbench-skills é gratuito? Qual é a licença?
- reelbench-skills é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- reelbench-skills ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de reelbench-skills foi em 9 de out. de 2026.
- Para que posso usar reelbench-skills?
- Analisar o ritmo e a estrutura de planos de um curta ou anúncio finalizado. Revisar análises plano a plano junto com as imagens para edição ou estudo. Remover metadados que possam identificar alguém de um vídeo antes de compartilhá-lo publicamente.
- Como instalar reelbench-skills?
- Clone o repositório: git clone https://github.com/eternityspring/reelbench-skills.git Acesse a pasta do projeto: cd reelbench-skills Instale as habilidades criando links simbólicos: ./scripts/install.sh
- Onde consigo reelbench-skills?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/eternityspring/reelbench-skills
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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