こんにちは、みなさん。私は Chengfeng です。
私は1週間かけて、編集スキルを使って編集 Agent を作りました。
本当に満足しています！
30分の動画を10分で自動編集できるんです。
私はよく CapCut（剪映）を使ってトーキングヘッド動画を編集していますが、使い続けるうちにいくつかの問題に気づきました：
問題1：スマートカットが意味を理解できない
意味を理解できないため、繰り返しのセグメントが識別されません。一度に20分や30分話し続けると、自分で編集するのはとても疲れます。
問題2：字幕の品質が低い
自動生成された字幕には多くの誤字があります。
そこで、Claude Code の Skills 機能を使って編集 Agent を作りました。
根本的な違いはシンプルです：
主な違い：
- CapCut = 固定ツール + 手動操作
- Agent = 適応型システム + 自動学習
私は CapCut をより良いアルゴリズムで置き換えているのではなく、自己改善するシステムで置き換えているのです。
でも、それが最も印象的な部分ではありません。
最も印象的なのは：使えば使うほどあなたを理解し、どんどん速くなることです。
3つのコアデザイン
1. Agent のロジック
必要なのはたった4ステップ：
2. Skills システム
以前は、すべての機能を1つの大きなスキルにまとめていて、異なるタスクを区別するために指示が必要で、非常に面倒でした。
現在は、編集の5つのコアタスクを5つの独立したスキルに分割し、.claude/skills/ ディレクトリに配置しています。これにより、より明確で選択しやすくなりました。
/v と入力すると、Claude Code が自動的にこれらの5つの利用可能なスキルをリスト表示します：
1つ選べば、AI がそのスキルを実行します。シンプルでしょう？ 以前は10分かかっていた手動作業が、メニューから選択するだけで完了します。
すべての方法論は Skills に書き込まれているので、毎回指示を繰り返す必要はありません。
複数の独立したスキルに分割する核となる理由は：人間が段階的な出力を確認する必要があるからです。例えば、レビュー原稿が正しいか確認し、確認後に編集を実行する必要があります。
3. 自己更新メカニズム：使えば使うほどあなたを理解する
これが私の最も誇りに思う設計です。各タスクの実行後、フィードバックを与えることができ、AI はそのフィードバックを Skills に永続的に保存します。
重要なポイント： Skills は、一連の一般的なルールから、あなただけのカスタマイズされたソリューションへと徐々に変化します。
10回使えば、あなたの習慣の80%を把握します。50回使えば、完全にあなたのニーズを満たします。
使えば使うほど Skills がパーソナライズされ、あなたをより深く理解する —— これが自己更新の力です。
具体的な操作
ステップ1：Skills のダウンロード
新しいフォルダを開きます。このフォルダを今後編集処理の専用スペースとして使用すると便利です。
編集用 Skills をダウンロードしてください：
- アドレス： https://github.com/Ceeon/videocut-skills
- 保存パス： .claude/skills/ （このディレクトリに直接クローンし、サブフォルダは作成しないでください）
すると自動的にダウンロードが始まります。このプロセスは非常に速いです。
その後、再起動してこれらのスキルを確認します。
ステップ2：環境のインストール
/v と入力し、videocut:install を選択します。
AI が自動的に依存関係をインストールし、モデルをダウンロードします（約5GB）：
- FunASR：言い間違いの認識用
- Whisper：字幕生成用
これら2つのモデルにはそれぞれ利点があります：FunASR は単語レベルの編集（言い間違い、フィラーワードの認識）に適しており、Whisper は字幕の品質に優れています。
ステップ3：トーキングヘッド動画の編集
/v と入力し、videocut:edit talking-head を選択し、AI に動画ファイルのパスを伝えます。
AI が自動的に：
- 動画を文字起こし
- 言い間違いを識別（文ごとにチェック、漏れなし）
- フィラーワードを識別（えーと、あー、うーんなど）
- 無音を識別（1秒以上）
- レビュー原稿を生成
レビュー原稿では、停止記号（⏸️）は削除が必要な無音セグメントを示します。赤い点の後の波線（🔴～～）は削除が必要な繰り返しセグメントを示します。別の形式が必要な場合は、AI に伝えて要件に合った形式に変更してもらえます。
重要なポイント： レビュー原稿が出力されたら、確認します。不満な点があれば（例：「もっと 'えーと' を残したい」や「この単語の認識が間違っている」）、満足するまで AI とコミュニケーションを続けます。
その後、/v と入力し、videocut:self-update を選択すると、AI がこの調整を Skills に記録します。
確認後、編集が自動的に実行されます。
ステップ4：字幕の追加
ポイント：カスタム辞書 = 字幕の精度が2倍に
Skills には辞書ファイルがプリセットされています：
.claude/skills/videocut:subtitles/dictionary.txt
このファイルを開くと、プリセットされた語彙が表示されます：
このファイルにあなたの固有名詞を追加するだけでOKです。 例えば、会社名、製品名、チャンネル名など：
Chengfeng のチャンネル
AI 製品の自由
私のブランド名
辞書に事前に登録しておくことで、AI が字幕を追加する際に自動的にあなたの辞書を使ってモデルの誤りを修正します。初回から正確です。
その後、/v と入力し、videocut:subtitles を選択します。
AI が自動的に：
- Whisper による文字起こし
- 辞書による誤字修正（カスタム辞書を使用）
- 字幕ファイルを生成
- AI が字幕が正しいか確認を求めます
- 正しいことを確認後、動画に焼き付けます
重要なポイント： 後で辞書に不足しているものを見つけた場合も、/v を使って videocut:self-update を選択し、いつでも追加できます。
4つのステップで完了、完全自動化です。
まとめ
最後に、結果は CapCut での手動編集の結果とほぼ一致しています！
トーキングヘッド動画をよく編集する方には、ぜひ試してみることをおすすめします。自己更新メカニズムを忘れずに使ってください。そうすれば、Agent は使えば使うほどあなたを理解するようになります。
