Edit plan
analyze-project が作る分析レポート(interpretation.json + analysis-report.html)を一次証拠として読み、方針・素材計画・実行をチャットの明示承認で確定したうえで edit.json とオーバーレイ HTML へ落とすスキル。複数素材の編集計画、素材ゼロからの生成計画(質問対話 → plan.json の仮枠タイムライン確定)、分析結果からカットや BGM・SFX・B ロールを決める依頼で使う。From its SKILL.md
npx -y skills add AkariLabs/akari-video --skill edit-planAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
SKILL.md
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編集判断を統合する
Language: Respond in the user's language — 対話・質問・承認確認・レポートはユーザーの使用言語に合わせる(例: 英語で話しかけられたら英語で応答する)。
2026-07-22 改訂: 編集判断レポート(固定 6 章 HTML + 決定カード)の生成は本スキルから 退いた。正式なレポートは analyze-project が作る分析レポートの みであり、方向性の引き出しはチャットで行う。詳細と移行理由は report-guide.md 冒頭を見る。
edit.json v2 語彙: v2 のトップレベルは exact で、
version/output/sources/tracks/audio/captions/thumbnail以外を書けない。beats/emphasis_words/directionを v2 のedit.jsonへ書かない。語レベル演出の書き先は字幕 SSOT であるcaptions.jsonobject ルートのemphasis_words[]とする。
ハードルール
- 判断の正本は検証済み
analysis.jsonと人間の明示承認に置き、根拠のない transcript、フレーム、素材、承認を作らない。 - 編集判断は analyze-project の分析レポートを一次証拠として使う。edit-plan 自身は決定用の
HTML レポートを新たに生成しない。方針(サムネイル案・カット強度・字幕方針・章立て等)は
チャットで決め、決定は
decision-log.mdへ記録する。decision-log.mdの既存行は変更・削除せず、 常に追記する。 - 方針 → 素材計画 → 実行の各チェックポイントで停止する。無操作、タイムアウト、過去の包括承認を今回の承認に読み替えない。
- Checkpoint 1 で semantic keep/drop を明示承認した後、pause 候補が必要な場合だけ
workflow.md の cut candidate bridge を使う。bridge の全候補は
REVIEW_REQUIREDであり、approved_to_apply:falseの report を作るだけである。edit.jsonやdecision-log.mdを自動更新せず、候補 review 後も Checkpoint 3 の実行承認まで停止する。 適用後は execution.md の cut 後 ASR 再検証、情報保持、UI timing、audio 境界を人間が 同じ版で確認し、HUMAN_APPLY_GATEを明示承認するまで完成扱いにしない。 - 静止画は生成物として保存し、provenance とともにチャットで提示する。i2v、アバター、その他の動画生成は対応静止画・素材計画・実行の承認がすべて揃うまで行わない。
- 生成素材は
<project>/assets/generated/に保存する(素材パネルの守備範囲。2026-08-12 改訂)。プロジェクト外や<plan-dir>/配下に置かない。生成はプロジェクト内でのみ行う(技術的強制はスコープ外。規約として明記)。 - 静止画はタイムラインへ直接置ける: 画像(png / jpg / webp / bmp / gif)は visual 段の
items[]に media クリップとして置く(execution.md §静止画素材の扱い)。静止画を並べるためだけに ffmpeg で連結して 1 本の動画へ焼き込まない — 個々の画像の編集性が失われ、edit.jsonの SSOT が壊れる。 - 有償または重い生成の前に、使う手、理由、代替案、影響を宣言する。画像生成は Codex 画像生成を先に検討し、次に Akari Cloud を検討する。OpenAI、Gemini 等の API キーを直叩きしない。
edit.jsonは v2(sources[]+tracks[].items[])だけを書く。段はlaneと配列順、クリップの内容はsource.kindで表し、旧cuts/layers/overlaysキーを作らない。足してよいのは v2 公開契約が定めたフィールドだけである。- 見せ場マーカーは beats.md の導出規約で分析・判断に使うが、v2 の
edit.jsonへbeatsを書かない。 - 語レベル演出は emphasis-detection.md の検出規約で導出し、
captions.jsonobject ルートのemphasis_words[]へ書く。v2 のedit.jsonへは書かない。 - 最終オーバーレイでは overlay-authoring スキルを使う。見つからない場合も規約を省略せず、CLAUDE.md の authoring 規約を正本として使ったことを記録する。
- OpenMontage は構造パターンの参考に限り、AGPL の文章やコードを転写しない。
実行順と目次
- workflow.md を読み、分析の収集・並列実行・統合モードを決める。素材がある
場合は analyze-project の分析レポート(無ければ先に生成を
依頼する)を一次証拠として読む。素材がゼロの場合はこの時点で plan-json.md を
読み、質問対話 →
plan.json(仮枠タイムライン。契約)の確定を先に行う。 - report-guide.md を読み、分析レポートの根拠を踏まえて方針(サムネイル案・
カット強度・字幕方針・章立て)の推奨案と代替案を組み立てる。方針提示の前に
recipe.md の recall 手順で
~/.akari/recipes/(workflow: "edit")を確認し、 出所付きの推奨として添える(今回の依頼は上書きしない)。同じ方針提示の前段で.akari/connections.jsonのmemory宣言 (contract-2026-07-25-memory-connection-v0.md) も確認する。あればentry(省略時INDEX.md)起点でinclude/excludeの範囲だけを読み、 参照したファイルパスをdecision-log.mdに出所として記録する。全文投入は禁止。宣言が 無ければ何もしない(error にしない)。 - 方針をチャットで人間に提示し(推奨・代替案・理由・得失を示す。「どうしますか」で丸投げ
しない)、明示承認または修正指示を得る。確定内容を
decision-log.mdに追記する。 - approvals-and-generation.md を読み、生成宣言、provenance、3 段階承認を運用する。Checkpoint 1 はチャットでの明示承認を得るまで編集実行に進まない。
- Checkpoint 1 の承認後に無音短縮を検討する場合は workflow.md の専用 keep plan を組み、
bin/propose-cut-candidates.mjsで review-only report を提示する。候補の採否・classification 修正を チャットで確認し、decision-log.mdへ人間承認に基づき追記する。helper 自身には追記させない。 - Checkpoint 3 の実行承認を得た後だけ execution.md を読み、v2 の
edit.jsonとオーバーレイ HTML を生成・検証する。完了処理として recipe.md の freeze 手順を確認し、そのプロジェクトで未申し出なら一度だけ(offer-once)レシピ化を人間に申し出る。 - 見せ場マーカーを書く工程では beats.md を読み、
analysis.jsonの events / transcript から 見せ場候補を導出する(v2 のedit.jsonへは書かず、マッピング表・根拠を判断記録へ残す)。 - 承認済みの見せ場候補を演出へ連動させる工程では beat-sync.md を読み、射影・SE 発火 規則・章転換のスナップ・密度ガードレール・SE 既定表に従って audio 段の media クリップを組む。
- シーンごとに使う表現手段を決める工程では expression-selection.md を読み、
意味 → 手段の対応表・演出カードの
allowed_meansによるハードフィルタ・カタログ接続 (when_to_use/tags検索とライセンス確認)・選択根拠の記録に従って候補を決める (候補の決め方であり、素材計画の承認ゲートは従来どおり通す)。 - 語レベル演出を書く工程では emphasis-detection.md を読み、
analysis.jsonのtranscript[].wordsから語レベル演出候補を導出し、captions.jsonobject ルートのemphasis_words[]へ書く(v2 のedit.jsonへは書かず、対象 tier・見せ場連動・密度・根拠を判断記録へ残す)。 - 人・キャラクター(アバター)の挿入を求められた工程では avatar-resolution.md を読み、段階読み出し(L0/L1/L2)・rendition 解決・decision card・記録の手順に従う。
現在の工程に必要なリーフだけを読み、後工程を先回りして実行しない。