Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML/Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
動画を見返さなくても内容を理解し、必要な場面だけ原映像に戻れる資料を作る。文字起こしを貼るだけで終わらず、講師の説明・スライド・実演を照合して、読者の理解と実践の順に編集する。章数や画像数を固定しない。
関連スキルとの使い分け: 字幕取得・検索が中心なら youtube-transcript-research、複数の公開動画や製品UIの出典調査が中心なら video-reference-research を使う。本スキルは、提供されたセミナー動画を理解・実践のための画像/動画付き資料へ編集する用途を担当する。
提供ファイル、対象範囲、用途、希望形式を既存の依頼から判断する。指定がなければ提供動画の全尺を対象に、目次付きHTMLと編集用Markdown、必要な画像・動画を同じフォルダーへ保存する。動画が未指定ならパスまたは提供方法を確認する。長尺という理由で冒頭だけに縮めない。
ローカルASRとFFmpegで素材を処理し、Codexが内容を読んで資料を執筆する。これを「分析まで完全オフライン」と説明しない。外部送信禁止の指定があれば、Codexへの文字・画像の入力も含めて制約を確認し、ローカル処理部分だけ進める。
成果物の標準構成は index.html、index.md、media/、transcription/、source.json、evidence.json、editorial-notes.md。作業ファイルは作業用ディレクトリに置く。利用者指定の保存先や実行環境のoutputs規則を優先する。原動画を変更せず、資料への不要な全量複製もしない。
ローカル処理を始めるときは 実行手順 を読む。Apple Siliconでは同梱 scripts/transcribe.py とMLX Whisperを使用できる。既存ASRがあれば、元動画・範囲・モデルを照合して再利用する。別環境では利用可能なローカルASRを使い、クラウド音声APIへ自動で切り替えない。
本文の説明を理解するために必要なものを選ぶ。文字や静止図が中心なら画像、操作の順序・動き・作品の時間的な展開が必要なら音声付き動画を使う。画像だけで動きを説明しきれない実演を、静止画だけで済ませない。
前後の文脈がわかる区間で切り出し、必要に応じてスライド/作品領域をcropする。画面の拡大・移動がある区間に一つのcropを適用して欠けさせない。画面が変化する場合は区間ごとのcropか全画面を選ぶ。音声と速度を保持し、録画中の講師の声も含まれることや低解像度・遮蔽・欠けを必要な箇所で説明する。生成補完で証拠映像を修復しない。
evidence.json に各採用素材のID、source ID、元の時刻または開始・終了秒、cropのxywh、出力ファイル、対応章、採用理由を保存する。本文に時刻を常時表示するかは用途に合わせるが、内部の対応情報は保持する。本文の断定的な数値・手順にもASR区間または画像IDの対応を記録する。
要点、概念、実践手順、事例、注意点、質疑を、動画に実際にある内容に応じて組み立てる。短い要約だけで具体的な手順や成立条件を落とさない。話者の反復や挨拶は圧縮できる。販促は学習内容と区別し、必要な場合に整理する。
講師の主張・実績・収益例と、画面で確認できた事実、編集者の補足や提案を区別する。料金や統計を現在も正しい一般的事実として書かない。更新情報や外部検証が必要な依頼では一次資料を調べ、セミナーの説明と追記を区別する。話者を識別していないASRに架空の話者ラベルを付けない。
HTMLは本文の該当箇所に図版とキャプション、動画プレーヤー・ポスター・MP4リンクを配置する。相対パスのmediaを使い、外部CDNや元動画の絶対パスに依存させない。動画を含むフォルダー一式を渡す。単一HTMLを希望された場合だけ容量を考慮して埋め込む。PDFは動画を再生できないため、希望時は静止画と動画への参照を添える。
editorial-notes.md に確認範囲、ASR誤認や訂正、残る不確かさを簡潔に記録する。「全編ASRを読んだ」「画像をサンプル確認した」「全編を実聴・視聴した」を区別する。最後は閲覧用資料・編集用資料へのリンクと、内容に影響する未確認点だけを伝える。
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概要と使いどころ
Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。
GitHub接続のChatGPT Proへコードの相談・許可された改修と必要検証を依頼し、Codexが完成成果を照合してcommit・PR作成更新する。Issue化にも対応する。既存Issueの実装だけなら使わない。