eternityspring/reelbench-skills

解決する課題

このプロジェクトは、AI支援によるビデオ分析および処理のための専門ツールを提供します。ユーザーが映像をショット単位のデータに分解したり、ビデオ映像と記述的なメタデータを同期させたり、視覚的な整合性を維持しながらビデオファイルから機密または不要な技術メタデータを削除したりするのに役立ちます。

仕組み

このプロジェクトは、Claude Code や Codex のようなAIコーディングアシスタントに統合されるように設計された、モジュール式の「スキル」集として機能します。これらのツールは、低レベルのビデオ処理とデータ抽出のために ffmpeg および ffprobe を活用します。各スキルは自己完結型であり、外部のAPIキーや複雑な依存関係を必要とせず、AIが生成した分析の精度を検証するために自動化された品質ゲートを使用します。

対象ユーザー

ビデオ編集者、AIコンテンツクリエイター、およびビデオファイルの技術分析を実行したり、AI駆動のワークフローを使用して映画構造のドキュメント化を自動化したりする必要がある研究者向けに設計されています。

ハイライト

• ショット分解：ビデオを自動的にショットに分割し、15の品質検証ゲートを使用して、持続時間、カメラの動き、ショットサイズをキャプチャします。
• インタラクティブなレポート：オフラインで利用可能な単一の HTML レポートを生成し、ユーザーがショットをクリックして移動したり、データをフィルタリングしたり、フレームごとの分析を表示したりできるようにします。
• メタデータスクラブ：標準的なツールでは見落とされがちな隠れたテレメトリやエンコーダーメタデータを削除してビデオファイルを深くクリーンアップし、バイトレベルのチェックで検証します。
• シームレスな統合：単純なシンボリックリンクを介してインストールされ、Claude Code や Codex などの既存のAIコーディング環境内で直接動作します。