VideoCut Skills — Installieren & Live-Demo

Warum nutzen

Hauptfunktionen

Kürzen nach Zeitstempel oder Transkript-Bereich
Mehrere Clips zusammenschneiden mit optionalen Überblendungen
Auto-Transkribieren + Untertitel einbrennen (via Whisper oder extern)
Lautstärke-Normalisierung (EBU R128)
Plattform-Varianten: vertikal 9:16, quadratisch 1:1, Querformat 16:9
Batch-Verarbeitung — dieselbe Bearbeitung auf viele Dateien

Live-Demo

In der Praxis

bereit

Installieren

Wählen Sie Ihren Client

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "videocut-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Nach dem Speichern neu starten.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "videocut-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor nutzt das gleiche mcpServers-Schema wie Claude Desktop. Projektkonfiguration schlägt die globale.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "videocut-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Klicken Sie auf das MCP-Servers-Symbol in der Cline-Seitenleiste, dann "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "videocut-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Gleiche Struktur wie Claude Desktop. Windsurf neu starten zum Übernehmen.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "videocut-skills",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ]
    }
  ]
}

Continue nutzt ein Array von Serverobjekten statt einer Map.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "videocut-skills": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
          "~/.claude/skills/videocut"
        ]
      }
    }
  }
}

In context_servers hinzufügen. Zed lädt beim Speichern neu.

claude mcp add videocut-skills -- git clone https://github.com/Ceeon/videocut-skills ~/.claude/skills/videocut

Einzeiler. Prüfen mit claude mcp list. Entfernen mit claude mcp remove.

Anwendungsfälle

Praxisnahe Nutzung: VideoCut Skills

Aus einem 60-Minuten-Podcast 5 vertikale Shorts machen

👤 Podcast-Produzenten / Creator ⏱ ~60 min intermediate

Wann einsetzen: Eine lange Episode vorhanden; kurze Clips für TikTok/Shorts/Reels werden benötigt.

Voraussetzungen

Skill installiert — git clone https://github.com/Ceeon/videocut-skills ~/.claude/skills/videocut
FFmpeg — brew install ffmpeg oder apt-get-Äquivalent
Quellvideo — .mp4-Datei mit der vollständigen Episode

Ablauf

Transkribieren + Highlights identifizieren

VideoCut: ep07.mp4 transkribieren. 5 Short-Kandidaten identifizieren (je 60–90s), die jeweils eine in sich abgeschlossene Erkenntnis enthalten.✓ Kopiert

→ 5 Zeitstempel-Bereiche mit Begründung pro Clip
Schneiden + Untertitel

Clips nach ./shorts/ schneiden. Untertitel einbrennen, vertikal 9:16, Lautstärke normalisieren.✓ Kopiert

→ 5 mp4-Dateien, bereit zum Hochladen
Stichprobe

Die ersten 5 Sekunden von Clip 3 anzeigen — Untertitel lesbar? Soundpegel okay?✓ Kopiert

→ Schneller Sanity-Check vor dem Posten

Ergebnis: Tagesinhalts-Batch in 30 Minuten statt einem Abend in Premiere.

Fallstricke

Mitten in einem Satz geschnitten — Transkript-bewusstes Kürzen verwenden, um an Satzgrenzen einzurasten
Untertitel bedecken Sprecher-Gesicht — Untertitel-Position angeben; Standard ist unten-zentriert

Kombinieren mit: filesystem

Eine aufgezeichnete Vorlesung bereinigen (Ähms schneiden, normalisieren, Takes zusammenfügen)

👤 Pädagogen, Kurs-Creator ⏱ ~45 min intermediate

Wann einsetzen: Eine 45-minütige Vorlesung mit Neuaufnahmen wurde aufgezeichnet; ein polierter Export wird benötigt.

Ablauf

Transkribieren

VideoCut: lecture-raw.mp4 transkribieren. Mit "[retake]" markierte Abschnitte und den Beginn der Neuaufnahme auflisten.✓ Kopiert

→ Schnitt-Punkte durch Transkript-Marker identifiziert
Zusammenfügen + Bereinigen

Alles vor Neuaufnahmen ausschneiden; die Keeper zusammenfügen. Stille > 1,5s entfernen. Normalisieren.✓ Kopiert

→ Strafferer Schnitt produziert

Ergebnis: Vorlesung geht von 45 Minuten auf einen straffen 35-Minuten-Schnitt.

Fallstricke

Aggressive Stille-Entfernung fühlt sich ruckartig an — min_silence auf 1,5–2s setzen, nicht 0,5

TikTok- + Instagram- + YouTube-Varianten aus einem Master exportieren

👤 Creator, die auf mehreren Plattformen verteilen ⏱ ~20 min beginner

Wann einsetzen: Master ist 16:9; vertikale und quadratische Exporte werden benötigt.

Ablauf

Varianten-Durchgang

VideoCut: aus master.mp4 exportieren: tiktok.mp4 (9:16), reels.mp4 (9:16), instagram-feed.mp4 (1:1), youtube-shorts.mp4 (9:16).✓ Kopiert

→ 4 Dateien generiert; Zuschnitt auf Subjekt fokussiert

Ergebnis: Multi-Plattform-Paket aus einem Master.

Fallstricke

Subjekt-Framing bricht bei 1:1 — Auto-Crop mit Face-Tracking verwenden

Kombinationen

Mit anderen MCPs für 10-fache Wirkung

videocut-skills + filesystem

Quell-/Zielpfade im Workspace

/raw/episode.mp4 lesen. Shorts nach /shorts/ schneiden.✓ Kopiert

videocut-skills + humanizer-zh-skill

Untertitel-Text in menschlicher Stimme generieren

Das chinesische Transkript abrufen, humanisieren, dann Untertitel neu einbrennen.✓ Kopiert

Werkzeuge

Was dieses MCP bereitstellt

Werkzeug	Eingaben	Wann aufrufen	Kosten
transcribe	video_path, language?	Schritt 1 für transkript-bewusste Bearbeitungen	0 + Whisper-Zeit
trim	input, start, end, output	Einen einzelnen Bereich schneiden	0
splice	inputs[], output, crossfade_ms?	Clips zusammenfügen	0
burn_captions	video, srt, position?	Eingebrannte Untertitel	0
normalize_loudness	video, target_lufs?	Lautstärke ausgleichen	0
remove_silences	video, min_silence_ms	Talking-Head straffen	0
export_variant	video, target_aspect, output	Plattform-Export	0

Kosten & Limits

Was der Betrieb kostet

API-Kontingent: N/A — lokales FFmpeg
Tokens pro Aufruf: Niedrig (hauptsächlich Orchestrierung)
Kosten in €: Kostenlos; FFmpeg ist kostenlos; Whisper lokal oder cloud-berechnet
Tipp: Lokales Whisper für Transkription verwenden, wenn kostensensibel; Cloud ist schneller, wird aber berechnet

Sicherheit

Rechte, Secrets, Reichweite

Minimale Scopes: filesystem-read filesystem-write ffmpeg ausführen

Credential-Speicherung: Keine

Datenabfluss: Lokal; Cloud nur wenn ein Cloud-Transkriptions-Service gewählt wird

Originale immer aufbewahren; FFmpeg überschreibt ohne Bestätigung, wenn Pfade wiederverwendet werden

Fehlerbehebung

Häufige Fehler und Lösungen

FFmpeg nicht gefunden

brew install ffmpeg / apt-get install ffmpeg

Prüfen: ffmpeg -version

Audio-Drift nach Zusammenfügen

Neu-Encodieren statt Kopieren; der Skill verwendet standardmäßig Kopieren für Geschwindigkeit

Untertitel außer Sync

Neu mit VAD transkribieren; ursprüngliche SRT könnte verschoben sein

Vertikaler Zuschnitt verfehlt Subjekt

Face-Tracking-Crop-Modus aktivieren

Alternativen

VideoCut Skills vs. andere

Alternative	Wann stattdessen	Kompromiss
Premiere / DaVinci Resolve	Abschluss-Polierarbeit	Manuell; nicht LLM-gesteuert
Descript	Transkript-first-Bearbeitungs-UI	SaaS; Abonnement
OpenMontage	Vollständige agentische Videoproduktion	Schwerer; größere Oberfläche

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Ressourcen

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