VideoCut Skills — Instalar & Demo ao vivo

Por que usar

Principais recursos

Corte por timestamp ou por intervalo de transcrição
Concatenação de vários clipes com crossfades opcionais
Auto-transcrição + legendas queimadas (via Whisper ou externo)
Normalização de loudness (EBU R128)
Variantes de plataforma: vertical 9:16, quadrado 1:1, paisagem 16:9
Processamento em lote — mesma edição em vários arquivos

Demo ao vivo

Como fica na prática

pronto

Instalar

Escolha seu cliente

~/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
    }
  }
}

Abra Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicie após salvar.

~/.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 usa o mesmo esquema mcpServers que o Claude Desktop. Config de projeto vence a global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

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

Clique no ícone MCP Servers na barra lateral do Cline, depois "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
    }
  }
}

Mesmo formato do Claude Desktop. Reinicie o Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

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

O Continue usa um array de objetos de servidor em vez de um map.

~/.config/zed/settings.json

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

Adicione em context_servers. Zed recarrega automaticamente ao salvar.

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

Uma linha só. Verifique com claude mcp list. Remova com claude mcp remove.

Casos de uso

Usos do mundo real: VideoCut Skills

Transforme um podcast de 60 min em 5 Shorts verticais

👤 Produtores de podcast / criadores ⏱ ~60 min intermediate

Quando usar: Você tem um episódio longo e precisa de clipes curtos para TikTok/Shorts/Reels.

Pré-requisitos

Skill instalada — git clone https://github.com/Ceeon/videocut-skills ~/.claude/skills/videocut
FFmpeg — brew install ffmpeg ou equivalente apt-get
Vídeo de origem — Arquivo .mp4 com o episódio completo

Fluxo

Transcreva + identifique destaques

VideoCut: transcreva ep07.mp4. Identifique 5 candidatos a Shorts (60–90s cada), contendo cada um um insight autocontido.✓ Copiado

→ 5 intervalos de timestamp com justificativa por clipe
Corte + legenda

Corte os clipes em ./shorts/. Queime as legendas, vertical 9:16, normalize o loudness.✓ Copiado

→ 5 arquivos mp4, prontos para upload
Verificação pontual

Mostre-me os primeiros 5 segundos do clipe 3 — legendas legíveis? Níveis de som OK?✓ Copiado

→ Verificação rápida antes de postar

Resultado: Lote de conteúdo do dia em 30 min em vez de uma noite no Premiere.

Armadilhas

Corte no meio de uma frase — Use corte ciente da transcrição para alinhar com limites de frase
Legendas cobrem o rosto do apresentador — Especifique posição da legenda; padrão é centralizado-inferior

Combine com: filesystem

Limpe uma aula gravada (corte 'hums', normalize, una takes)

👤 Educadores, criadores de cursos ⏱ ~45 min intermediate

Quando usar: Gravou uma aula de 45 min com retakes; precisa de um export polido.

Fluxo

Transcreva

VideoCut: transcreva lecture-raw.mp4. Liste as seções marcadas como '[retake]' e o início do retake.✓ Copiado

→ Pontos de corte identificados pelos marcadores na transcrição
Una + limpe

Corte tudo antes dos retakes; una os trechos bons. Remova silêncios > 1.5s. Normalize.✓ Copiado

→ Corte mais enxuto produzido

Resultado: Aula passa de 45 min para 35 min enxutos.

Armadilhas

Remoção agressiva de silêncio fica descontinua — Defina min_silence para 1.5–2s, não 0.5

Exporte variantes TikTok + Instagram + YouTube de um master

👤 Criadores distribuindo em múltiplas plataformas ⏱ ~20 min beginner

Quando usar: O master é 16:9; você precisa de exports vertical e quadrado.

Fluxo

Passagem de variantes

VideoCut: a partir de master.mp4, exporte tiktok.mp4 (9:16), reels.mp4 (9:16), instagram-feed.mp4 (1:1), youtube-shorts.mp4 (9:16).✓ Copiado

→ 4 arquivos gerados; enquadramento focado no sujeito

Resultado: Pack multiplataforma a partir de um único master.

Armadilhas

Enquadramento do sujeito quebra no 1:1 — Use auto-crop com rastreamento de rosto

Combinações

Combine com outros MCPs para 10× de alavancagem

videocut-skills + filesystem

Caminhos de origem/destino no seu workspace

Leia /raw/episode.mp4. Corte Shorts em /shorts/.✓ Copiado

videocut-skills + humanizer-zh-skill

Gere variantes do texto da legenda em voz humana

Obtenha a transcrição em chinês, humanize-a e depois queime as legendas novamente.✓ Copiado

Ferramentas

O que este MCP expõe

Ferramenta	Entradas	Quando chamar	Custo
transcribe	video_path, language?	Passo 1 para edições cientes da transcrição	0 + Whisper time
trim	input, start, end, output	Cortar um único intervalo	0
splice	inputs[], output, crossfade_ms?	Combinar clipes	0
burn_captions	video, srt, position?	Legendas hardcoded	0
normalize_loudness	video, target_lufs?	Equalizar volume	0
remove_silences	video, min_silence_ms	Enxugar talking head	0
export_variant	video, target_aspect, output	Export para plataforma	0

Custo e limites

O que custa rodar

Cota de API: N/A — FFmpeg local
Tokens por chamada: Baixo (principalmente orquestração)
Monetário: Gratuito; FFmpeg é gratuito; Whisper local ou com preço de cloud
Dica: Use Whisper local para transcrição se custo for sensível; cloud é mais rápido mas cobrado

Segurança

Permissões, segredos, alcance

Escopos mínimos: filesystem-read filesystem-write execute ffmpeg

Armazenamento de credenciais: Nenhum

Saída de dados: Local; cloud apenas se você optar por um serviço de transcrição na nuvem

Sempre mantenha os originais; o FFmpeg sobrescreve sem confirmação se você reutilizar caminhos

Solução de problemas

Erros comuns e correções

FFmpeg not found

brew install ffmpeg / apt-get install ffmpeg

Verificar: ffmpeg -version

Audio drift after splice

Re-encode em vez de copiar; a skill usa copy por padrão por velocidade

Captions out of sync

Retranscreva com VAD; o SRT original pode estar desalinhado

Vertical crop misses subject

Habilite o modo de crop com rastreamento de rosto

Alternativas

VideoCut Skills vs. outros

Alternativa	Quando usar	Troca
Premiere / DaVinci Resolve	Trabalho de polimento final	Manual; não controlado por LLM
Descript	UI de edição baseada em transcrição	SaaS; assinatura
OpenMontage	Produção de vídeo totalmente agêntica	Mais pesado; superfície maior

Mais

Recursos

📖 Leia o README oficial no GitHub

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