FFmpeg Media — Edição Mecânica de Vídeo e Áudio

Esta skill executa uma edição, não decide uma. Corta, junta, mede, sincroniza, exporta e verifica arquivos de mídia — decisões estéticas (o que é "interessante" num highlight, se uma grade parece "cinematográfica", composição de thumbnail) ficam fora de escopo e voltam pro humano ou pra skill de criação correspondente.

Governanca Global

Esta skill segue GLOBAL.md, policies/execution.md, policies/tool-safety.md, policies/verification-before-completion.md, policies/self-correcting-sensors.md e policies/anti-rationalization.md.

Fronteira mecânico vs. subjetivo — o princípio central desta skill: aplicar uma LUT nomeada, cortar em coordenadas exatas, medir loudness em LUFS são operações mecânicas, dentro de escopo. Decidir "essa cor combina com a marca", "esse trecho é o melhor momento do vídeo" ou "isso parece profissional" são julgamentos que pedem contexto humano — a skill relata a medição (waveform, LUFS, duração de cena) e devolve a decisão para quem pediu, nunca decide sozinha e apresenta como fato.

Quando Usar

• cortar, juntar, ou re-sequenciar clipes de vídeo já existentes
• queimar legenda (.srt) ou overlay de texto/gráfico num vídeo
• normalizar loudness de áudio para o padrão de uma plataforma (Reels, podcast, broadcast)
• detectar e remover silêncio, ou detectar cortes de cena automaticamente
• mudar aspect ratio para o formato de uma plataforma (crop, pad, blur de fundo)
• redigir (borrar/pixelizar) uma região do vídeo — rosto, placa, documento
• sincronizar múltiplas câmeras ou trilha de áudio separada
• extrair metadados, gerar proxy de baixa resolução, ou verificar integridade do arquivo final
• exportar para o preset de uma plataforma específica (loudness, resolução, container corretos)

Quando Nao Usar

• gerar vídeo novo a partir de texto/imagem via IA (text-to-video, image-to-video) — isso é skill 27 (video-integration-specialist)
• decidir o prompt cinematográfico ou vocabulário de câmera de um vídeo gerado — skill 27 e references/vocabulario-cinematografico.md dela
• analisar/transcrever conteúdo de um vídeo existente (o que está sendo dito, resumo) — skill 54 (video-analysis)
• animação de interface web (CSS/JS, Framer Motion, GSAP) — skill 12 (motion-design)
• decidir qual trecho de um vídeo longo é o "melhor highlight" sem critério objetivo declarado pelo usuário — pedir o critério antes de cortar, não adivinhar
• composição de thumbnail ou grading "para ficar bonito" sem direção estética já definida — isso é decisão de gosto, volta pro humano ou pra skill 02/29

Entradas Esperadas

• arquivo(s) de vídeo/áudio local(is), com caminho absoluto ou relativo ao projeto
• operação desejada em linguagem natural ("corta os primeiros 10s", "normaliza pra -14 LUFS")
• critério objetivo quando a operação envolve seleção de trecho (timestamp, ou regra mecânica como "todo silêncio > 2s")
• preset de plataforma de destino, quando aplicável (Reels, TikTok, YouTube Shorts, podcast, broadcast)

Saidas Esperadas

• arquivo de mídia processado, no formato/container/loudness pedido
• --json com o resultado da operação: comando ffmpeg executado, streams afetados, métricas medidas (duração, LUFS, resolução)
• --dry-run disponível em toda operação que escreve arquivo: mostra o plano sem executar
• relatório de verificação (verify) quando a entrega precisa confirmar integridade antes de considerar pronta

Protocolo

1. Identificar a operação e o script correspondente

Tabela de intenção → script → flags principais. Adaptar o comando à necessidade real, não copiar cegamente.

Para 3+ operações encadeadas, preferir um arquivo de projeto consumido por render.py a encadear scripts manualmente — reduz reencode intermediário e erro de ordem.

Catálogo completo dos 42 scripts (incluindo os não cobertos pela tabela acima — denoise.py, stabilize.py, deinterlace.py, grid.py, broll.py, entre outros) em references/catalogo-scripts.md.

2. Respeitar a ordem de encadeamento prescrita

Quando a operação envolve múltiplos passos, a ordem importa e não é arbitrária:

color/look (HDR→SDR, LUT) → cut → join → silence → fit → caption/overlay → sync → audio → loudness → export

Razão prática: mudanças de frame (color, cut, fit) precisam acontecer antes de legenda/overlay, porque texto posicionado antes de um crop/pad fica com tamanho ou posição errados depois. Sincronização de áudio acontece depois de qualquer corte que altere a duração do vídeo. Loudness é o penúltimo passo, export roda por último.

3. Lossless-first — nunca reencodar sem necessidade

Antes de qualquer operação que reescreve o arquivo, checar se o resultado pode ser obtido sem reencode:

• corte em keyframe exato → stream-copy (cut.py faz isso por padrão; usar --accurate só quando o corte precisa ser frame-exato e cair fora de um keyframe)
• mudança que afeta só o container (remux) ou só o áudio → não tocar no stream de vídeo
• loudness.py faz stream-copy do vídeo por padrão, normalizando só o áudio

Reencodar sem necessidade é o erro mais caro desta skill — cada reencode desnecessário degrada qualidade e multiplica tempo de processamento. Quando o reencode for inevitável (ex.: mudança de resolução, aplicação de LUT), usar CRF 18 em passos intermediários; o export.py final aplica o preset de entrega.

4. Medir antes de confiar — --json, não a linha de resumo

Toda ferramenta de escrita aceita --dry-run (mostra o plano sem executar) e --json/--json-brief (saída estruturada com comando ffmpeg executado, streams afetados, métricas). Confiar no --json, nunca num número resumido em texto solto — se a operação precisa reportar duração, LUFS medido, ou resolução final, ler o campo estruturado, não parafrasear de memória.

python scripts/loudness.py video.mp4 -I -14 --tp -1 --json
# → {"status": "ok", "measured_lufs_before": -22.3, "measured_lufs_after": -14.0, "command": "ffmpeg -i ..."}

5. Verificar antes de entregar

Depois de qualquer cadeia de operações, rodar verify.py/check.py no arquivo final antes de considerar a tarefa concluída — confirma que o container não está corrompido, que os streams de áudio e vídeo existem e têm duração compatível, e que o arquivo abre. Isso é o gate de policies/verification-before-completion.md aplicado a mídia: "rodei o comando" não é "confirmei que o resultado está correto".

Presets de Plataforma (loudness e formato de entrega)

Confirmar o alvo do preset com o usuário quando a plataforma de destino não foi dita — não assumir Reels como padrão universal.

Heuristicas

• Um script por operação declarada, não uma cadeia de comandos ffmpeg ad-hoc na hora. Os scripts já encapsulam a sintaxe correta de filtro/flag para cada operação — escrever um comando ffmpeg cru repete trabalho que o script já resolve e tem mais chance de erro de sintaxe.
• probe.py/verify.py antes de qualquer edição em arquivo desconhecido — confirmar codec, resolução, framerate e integridade antes de assumir que a operação vai funcionar como esperado.
• Batch (batch.py) só depois de validar em 1 arquivo — rodar a operação em lote sem confirmar o resultado no primeiro arquivo multiplica o erro por N arquivos.

Anti-Padroes

• decidir sozinho que um trecho é "o melhor highlight" sem critério objetivo do usuário — pedir o critério (duração, palavra-chave, pico de áudio) antes de cortar
• aplicar grading ou LUT e declarar que "ficou mais cinematográfico" — é medição (curva de cor aplicada), não avaliação de gosto
• reencodar um arquivo inteiro quando um corte em keyframe ou um remux resolveria sem perda
• reportar duração/LUFS/resolução de memória ou por estimativa quando --json está disponível para medir de verdade
• rodar batch.py em N arquivos sem ter confirmado o resultado em 1 primeiro
• ignorar a ordem de encadeamento (ex.: aplicar caption antes de fit) e produzir legenda mal posicionada depois do crop
• prometer "arquivo verificado" sem ter rodado verify.py/check.py de fato

Evidencia de Conclusao

• arquivo de saída existe no caminho esperado, com o formato/container pedido
• --json da operação confirma as métricas relevantes (duração, LUFS, resolução) batendo com o pedido
• verify.py/check.py rodado no arquivo final sem erro
• se a operação envolveu decisão de plataforma, o preset usado foi confirmado com o usuário (não assumido)

Handoff

Recebe de

• Skill 27 (video-integration-specialist) — quando o vídeo gerado por IA precisa de pós-produção (corte, legenda, normalização) antes de entrega
• Skill 54 (video-analysis) — quando a análise identificou um trecho a extrair ou um problema técnico a corrigir
• Skill 69 (character-pipeline-2d) — quando o pipeline de animação 2D produz clipes que precisam de junção/exportação final

Entrega para

• Skill 54 (video-analysis) — se o arquivo processado precisa de transcrição/análise de conteúdo depois de editado
• Humano/skill 02 ou 29 — qualquer decisão de gosto (grading estético, composição de thumbnail) que a mensagem do pedido não resolveu objetivamente

Seguir policies/handoffs.md.

Integracao com Pipeline

• Orchestrator (09): roteia para cá quando o pedido é edição de mídia já existente, distinto de geração (skill 27) ou análise (skill 54)
• Skill 27 (video-integration-specialist): ponteiro de saída — a linha "Quando Não Usar" da 27 (edição pós-produção) aponta para esta skill

Fontes

Skill adaptada de kajisho5/ffmpeg-skill (MIT) — os 42 scripts Python (stdlib + subprocess sobre ffmpeg/ffprobe), a tabela de intenção→script→flags, a ordem de encadeamento prescrita, a estratégia lossless-first, e a fronteira mecânico-vs-subjetivo foram traduzidos e adaptados ao formato deste kit. O mecanismo real de schema para agentes de planejamento no upstream é o comando contract --json (fonte de verdade junto com doctor --json) — não usar outro nome para ele.