Vc screenscribe
Skill vetcoders/vibecrafted/vibecrafted-core/vibecrafted_core/skills/pl/vc-screenscribe
Vibecrafted. - The Founders' Framework | A marbles gameboard inspired convergence based coding system for shipping software with Al agents.
npx -y skills add vetcoders/vibecrafted --skill vc-screenscribeAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
2 things to look at
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
- 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
Screenscribe workflow skill for analyzing screencast recordings and for working inside the Screenscribe repo itself. Use this whenever the user mentions Screenscribe, screencast review, app review videos, bug demo recordings, HTML Pro reports, transcript-first artifact extraction, extracting actionable findings from narrated videos, batch video analysis, or wants to debug/build/improve the Screenscribe project or the default https://github.com/vetcoders/Screenscribe repository. Prefer this skill even if the user does not explicitly ask for "Screenscribe" but clearly wants a spoken screen recording turned into structured engineering findings.
SKILL.md
12.1 KB, ~3.6k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it
Vibecrafted. Screenscribe
Użyj tego skilla do dwóch powiązanych zadań:
- Uruchom screenscribe na realnych nagraniach i zamień je w użyteczne wyjścia.
- Pracuj nad bazą kodu screenscribe bez zgadywania jego CLI, bramek czy modelu raportu.
Checkpoint orientacji
Dla pracy z repo screenscribe uruchom lub skonsumuj procedurę vc-init przed
edycją, planowaniem albo oceną release'u. Loctree:loctree to domyślny skill
percepcji strukturalnej dla tego przebiegu i musi wyprodukować lub odświeżyć
Mapę Aplikacji Wyprowadzoną z Kodu (Code-Derived Application Map).
Jeśli brakuje świeżych dowodów z vc-init, wykonaj najpierw przebieg init i traktuj
pracę z repo screenscribe jako zablokowaną, dopóki nie ma aktualnej prawdy repo.
Dla czystych przebiegów analizy wideo zadeklaruj wyjątek „bez repo" i używaj zainstalowanego CLI screenscribe bezpośrednio.
Doktryna pracy z repozytorium
W pracy z repozytorium zacznij od Loctree jako mapy: użyj loct context,
loct occurrences, loct body i loct find --literal przed szerokim ręcznym
przeszukiwaniem. Używaj AICX do kontekstu intencji i sesji. Używaj rg/grep jako
fallbacku lub lokalnej lupy, nie jako zamiennika mapowania strukturalnego. Jeśli Loctree
zawiedzie lub przeoczy jakąś powierzchnię, dopisz feedback do ~/.vibecrafted/loctree/loctree-fail.md.
Czym jest screenscribe
Screenscribe to pipeline screencastów, nie mgliste „coś do wideo z AI".
Jego największa wartość to produkcja artefaktów:
- wyciąga audio z wideo
- transkrybuje komentarz z timestampami
- wykrywa bugi, change requesty i problemy UI
- przechwytuje screenshoty w istotnych momentach
- generuje wyjścia: transcript, JSON, Markdown oraz opcjonalnie HTML Pro
Główne komendy udostępniane przez projekt:
reviewanalyzetranscribepreprocessconfigversion
Kiedy używać
Użyj tego skilla, gdy użytkownik chce:
- przeanalizować nagranie ekranu z review aplikacji
- zamienić mówiony komentarz o bugach w ustrukturyzowane findingi
- przetworzyć jeden lub wiele plików
.mov/.mp4 - wygenerować raporty HTML Pro, screenshoty, transcripty lub bundle'e transcript-first
- uruchomić screenscribe w trybie dry-run, estimate, resume lub batch
- wyciągnąć najpierw artefakty i pozwolić agentowi/modelowi przeanalizować je później
- zdebugować wyjście, prompty, providerów lub generowanie raportów screenscribe
- zmodyfikować repo screenscribe, utrzymując uczciwość jego bramek jakości
Domyślny mindset
Nie traktuj screenscribe jak endpointu modelu. Traktuj go jak konkretny pipeline z realnymi etapami, realnymi artefaktami i realnymi punktami awarii.
Domyślnie wybieraj najkrótszą działającą ścieżkę. Jeśli użytkownik daje ci wideo i chce findingów z review, pierwszym ruchem zwykle jest po prostu:
screenscribe review /absolute/path/to/video.mov
Nie zaczynaj od krążenia wokół uv run, wnętrzności repo czy --help, chyba że:
- użytkownik jawnie chce pracy z repo/debugiem
- brakuje komendy
screenscribe - pierwszy realny przebieg zawiódł i diagnozujesz przyczynę
Zawsze ustal:
- jaki jest zestaw wejściowych plików wideo
- czy celem jest
review,preprocess,analyzeczytranscribe - czy użytkownik chce szybkości, głębi, interaktywności czy wyciągnięcia artefaktów
- czy dostępna jest konfiguracja providera oraz FFmpeg
Tabela szybkich decyzji
Użyj tego mapowania:
- Użytkownik chce pełnego, użytecznego review z jednego lub wielu wideo z narracją:
- użyj
screenscribe review ...
- użyj
- Użytkownik chce bundle'a artefaktów transcript-first do dalszej pracy modelu/agenta:
- użyj
screenscribe preprocess ...
- użyj
- Użytkownik chce tylko transcriptu:
- użyj
screenscribe transcribe ...
- użyj
- Użytkownik chce interaktywnego/odwróconego serwera flow:
- użyj
screenscribe analyze ...lub repomake analyze
- użyj
- Użytkownik chce zmienić samo narzędzie:
- pracuj w repo i uruchom bramki jakości repo
Najpierw szybka ścieżka
Dla zwykłej, użytkowej analizy wideo preferuj zainstalowane CLI bezpośrednio:
screenscribe review /absolute/path/to/video.mov
Batch:
screenscribe review /path/video1.mov /path/video2.mov -o /absolute/output/dir
Bundle transcript-first:
screenscribe preprocess /absolute/path/to/video.mov
Tylko transcript:
screenscribe transcribe /absolute/path/to/video.mov -o /absolute/path/to/transcript.txt
To jest ścieżka domyślna, dopóki nie zawiedzie.
Lane transcript-first
preprocess to lane (tor) artifact-first.
Używaj go, gdy użytkownik chce deterministycznych części pipeline'u bez angażowania się w analizę semantyczną/VLM.
Oczekiwany bundle:
{video}_preprocess/
transcript.txt
transcript.timestamped.txt
transcript.segments.json
transcript.vtt
preprocess.json
audio.mp3
To najlepszy kształt handoffu, gdy:
- późniejszy model/agent ma wybrać timestampy lub POI (points of interest)
- użytkownik chce najpierw prawdy transcriptu i timingu
- jakość analizy jest podejrzana, a paczka artefaktów liczy się bardziej
Ścieżka repo / debug
Kanoniczne repo upstream:
Gdy potrzebna jest praca z repo, preferuj bieżący checkout screenscribe, jeśli użytkownik już go otworzył. Nie zakładaj stałej lokalnej ścieżki. Jeśli żaden checkout nie jest otwarty, odwołaj się do domyślnego repo powyżej i wspomnij o lokalnej ścieżce dopiero, gdy faktycznie jest znana.
Wejdź do repo tylko wtedy, gdy:
- brakuje CLI lub jest zepsute
- potrzebny jest debug providera/configu/runtime'u
- użytkownik chce pracy nad samym screenscribe
Wtedy preferuj:
cd /path/to/Screenscribe
uv run python -m screenscribe review /absolute/path/to/video.mov
Review
Pojedyncze wideo:
cd /path/to/Screenscribe
uv run python -m screenscribe review /absolute/path/to/video.mov
Batch:
cd /path/to/Screenscribe
uv run python -m screenscribe review /path/video1.mov /path/video2.mov -o /absolute/output/dir
Przydatne flagi:
--keywords-only--estimate--dry-run--no-vision--resume--lang en-o /path/output
Preprocess
cd /path/to/Screenscribe
uv run python -m screenscribe preprocess /absolute/path/to/video.mov
Przydatne flagi:
--no-audio--force--lang en-o /path/output
Transcribe
cd /path/to/Screenscribe
uv run python -m screenscribe transcribe /absolute/path/to/video.mov -o /absolute/path/to/transcript.txt
Interaktywny serwer Analyze
Preferowane:
cd /path/to/Screenscribe
make analyze VIDEO=/absolute/path/to/video.mov PORT=8766
Bezpieczne komendy triażu
Używaj ich tylko, jeśli normalna ścieżka screenscribe review ... lub screenscribe preprocess ... zawiodła:
screenscribe review --help
screenscribe preprocess --help
screenscribe version
ffmpeg -version
test -f ~/.config/screenscribe/config.env && echo CONFIG_OK || echo CONFIG_MISSING
Oczekiwania wobec wyjścia
Dla normalnego przebiegu review oczekuj katalogu wyjściowego w stylu:
{video}_review/
{video}_transcript.txt
{video}_report.json
{video}_report.md
{video}_report.html
screenshots/
Dla preprocess oczekuj bundle'a transcript-first opisanego powyżej.
Raportując wyniki z powrotem użytkownikowi, zawsze podaj:
- wejściowe wideo
- dokładnie uruchomioną komendę
- ścieżkę katalogu wyjściowego
- czy przebieg był pełny, preprocess-only, dry-run, keywords-only czy no-vision
- istotne blokery lub ostrzeżenia
Konfiguracja i zależności
Ważne zależności runtime'u:
- Python 3.11+
uv- FFmpeg
- skonfigurowane poświadczenia / endpointy providera
Główny plik konfiguracyjny:
~/.config/screenscribe/config.env
Jeśli przebieg zawiedzie, sprawdź najpierw te rzeczy:
- FFmpeg zainstalowany i widoczny w PATH
- skonfigurowane klucze API
- zgodność endpointu/modelu
- uprawnienia ścieżki wyjściowej
- czy użytkownik chciał
review, a faktycznie potrzebowałpreprocess,transcribelubanalyze
Nie wymyślaj wartości konfiguracji ani nie udawaj sukcesu API.
Workflow repo
Edytując lub debugując sam screenscribe, używaj natywnych bramek repo:
cd /path/to/Screenscribe
make lint
make typecheck
make test
Przydatne dodatki:
make security
make test-integration
make test-all
make format
Jeśli testy integracyjne potrzebują zewnętrznego dostępu do API, a kluczy brakuje, powiedz to jasno i uruchom testy jednostkowe plus statyczne bramki.
Kolejność dochodzenia przy awariach
Gdy zachowanie screenscribe wygląda na błędne, debuguj w tej kolejności:
- kształt komendy
- poprawność pliku wejściowego
- FFmpeg / wyciąganie audio
- wyjście transkrypcji
- wybór trybu detekcji lub preprocess
- wyciąganie screenshotów
- analiza semantyczna / zunifikowana
- generowanie raportu
- renderowanie/otwieranie HTML Pro
Nie skacz od razu do obwiniania modelu przed sprawdzeniem granic etapów pipeline'u.
Format wyjścia dla tasków screenscribe
Użyj tej struktury odpowiedzi, gdy jest pomocna:
Current state: what the input is and what Screenscribe path we are using.
Proposal: which command/workflow best fits and why.
Migration plan: concrete steps or fixes if repo work is involved.
Quick win: the smallest useful run or fix right now.
Jeśli task jest prosty, skompresuj to do krótkiego akapitu.
Przykłady
Przykład 1
Wejście: „Przeleć mi ten review.mov i wypluj JSON + markdown z bugami."
Działanie: uruchom screenscribe review /absolute/path/to/review.mov, zwróć katalog wyjściowy i kluczowe findingi.
Przykład 2
Wejście: „Mam video, ale chcę tylko transcript, timestampy i pack dla agenta."
Działanie: uruchom screenscribe preprocess /absolute/path/to/video.mov, zwróć katalog bundle'a i listę artefaktów.
Przykład 3 Wejście: „W repo https://github.com/vetcoders/Screenscribe coś popsuliśmy w HTML Pro." Działanie: potraktuj to jako pracę z repo, użyj natywnych komend repo i bramek jakości, a nie zwykłego przebiegu review.
Antywzorce
Nie:
- traktuj screenscribe jak generyczny summarizer
- zaczynaj od hydrauliki repo, gdy wystarczyłby zwykły
screenscribe review <file>lubscreenscribe preprocess <file> - sonduj
--helpprzed pierwszym realnym przebiegiem przy zwykłej prośbie o analizę wideo - uruchamiaj losowych komend repo, gdy
makejuż definiuje ścieżkę jakości - pomijaj raportowania katalogu wyjściowego
- ignoruj tego, czy użytkownik chce
reviewvspreprocessvstranscribevsanalyze - twierdź, że przebieg jest poprawny, jeśli brakuje FFmpeg lub konfiguracji providera
- zakładaj, że raport HTML istnieje, chyba że przebieg faktycznie go wyprodukował
- ufaj warstwie AI bardziej niż artefaktom transcriptu/screenshotów, gdy są ze sobą sprzeczne
Definicja ukończenia
Task screenscribe jest gotowy, gdy:
- wybrano właściwą komendę
- przebieg lub zmiana kodu faktycznie się zakończyły
- artefakty wyjściowe są nazwane i zlokalizowane
- blokery są konkretne, jeśli przebieg nie mógł się zakończyć
- zmiany w repo, jeśli były, przechodzą najbliższe realne bramki jakości
What ships with it: 1 file
1.2 KB alongside SKILL.md
- FLOW.md1.2 KB