video-reference (완성 영상 해체 · 제작 레퍼런스 추출)

무엇을 해주나

• ffmpeg scdet 기반으로 컷 전환 지점, 샷 길이 분포, 분당 컷 수, 10초 단위 컷 곡선을 측정하고 통합 라우드니스/LRA/트루피크와 초단위 단기 라우드니스를 함께 기록합니다.
• 애매한 전환 구간(운동 샷, 급격한 줌, 플래시, 암전 하드컷)을 '재검토 윈도우'로 모아 프레임 컨택트시트를 만들어 주고, 사람이 눈으로 확인해 컷을 추가/삭제하도록 유도합니다.
• 오디오 트랙 분담(원본 대사 vs 내레이션), 서사 구간, 자막 형태를 라벨링하게 하고, '이 영상의 사실'과 '다음 작업에 옮겨 쓸 방법론'을 물리적으로 분리합니다.
• 8개 검증 규칙(R1~R8)으로 스키마·시간 정렬·근거 연결을 검사하고, 등장인물 이름·대사 문구·절대 타임코드가 결과물에 새어 나가지 않는지 누출 스캔을 수행한 뒤 production_reference.json을 내보냅니다.

이런 분께 추천

• 영상 리캡/해설 콘텐츠를 반복 제작하며 레퍼런스 영상의 편집 리듬을 수치로 흡수하고 싶은 분
• zenstory video-recap 파이프라인(이해 산출물 U 디렉터리)을 이미 쓰고 있는 제작자
• 저작권 리스크 때문에 '원작 내용 복제'가 아니라 '편집 방법론'만 남기고 싶은 편집자·PD

활용 예시

1. 5분짜리 720p 해설 영상을 measure로 분석 → 82개 컷, 11개 재검토 윈도우를 얻고 frames --review로 누락 컷 5개를 보정.
2. 음성 구간과 서사 섹션을 라벨링한 뒤 check로 내레이션 비율·구간별 컷 밀도·음성 전환과 컷의 정렬 비율 같은 파생값 확인.
3. 검증 통과 후 export로 다음 프로젝트 work_dir에 production_reference.json을 복사해, 기획 단계에서 각 방법을 adopt/adapt/skip으로 판단.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/zenstory-ai/video-recap-skills/HEAD/skills/video-reference/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 zenstory-ai/video-recap-skills 의 skills/video-reference 폴더를 내 ~/.claude/skills/video-reference/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.