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reel-talking-head

Chef d'orchestre de la filière face caméra pour {{COMPANY_NAME}}. Transforme une vidéo brute face caméra (client, dirigeant, expert ; visio, smartphone, WhatsApp) en reel vertical monté. Analyse, script de montage, storyboard, assets IA, montage, QA (qa-video.py, agent video-reviewer), avec deux points d'arrêt de validation obligatoires avant toute dépense. Appelée par video-production, dont elle suit le dossier de projet. S'appuie sur video-generation, video-matting, video-editing et captions.

Overview

PublisherLittlpinguin
Repositorymarketing-cockpit-template
Skill namereel-talking-head
Stars
9
Forks
0
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by Littlpinguin on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Reel Talking Head AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template/tree/main/.claude/skills/reel-talking-head
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template.git /tmp/marketing-cockpit-template
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/marketing-cockpit-template/.claude/skills/reel-talking-head .claude/skills/reel-talking-head
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Reel Talking Head in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Reel Talking Head on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Reel Talking Head is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

reel-talking-head : d'une vidéo brute à un reel monté

Vous orchestrez la chaîne complète. Chaque étape a sa skill spécialisée ; celle-ci tient l'ordre, les validations et le budget.

La skill est appelée par video-production, point d'entrée de toute demande vidéo, qui a cadré l'objectif business et ouvert le projet 08-video/projets/<slug>/ (slug daté AAAA-MM-JJ-<sujet>). Elle suit sa structure de projet (brief.md, REPRISE.md, decisions.md, couts.md, script.md avec son frontmatter date, subject, statut, storyboard.md) et son contrat de coût, et y ajoute ses propres fichiers (section « Structure de projet »).

Les deux règles qui gouvernent tout

1. Deux points d'arrêt durs.

  • Pas de storyboard tant que le script n'est pas validé.
  • Aucun crédit dépensé tant que le storyboard n'est pas validé.

Le script dit quoi générer, pour quelle durée, à quel timecode. Générer avant, c'est jeter du travail et des crédits (retour d'expérience : plusieurs milliers de crédits perdus sur un seul plan généré avant validation de son emplacement).

2. Contrôler la fidélité du texte de chaque rush généré, avant de le monter. Un modèle peut faire dire autre chose à la personne filmée, avec une synchro parfaite (skill video-generation, section « Fidélité du texte »). C'est le contrôle qui protège le client.

Où se placent les validations

Les trois validations de video-production prennent ici cette forme :

  • Concept (validation 1) : après l'analyse gratuite de la source (Temps 1), l'angle du reel, présenté comme les concepts de video-production : ce qu'on garde du propos, l'accroche visée, la durée réaliste, le traitement (face seule, angles générés, b-rolls) et son coût estimé.
  • Script (validation 2) : le script de montage minuté dans script.md (Temps 2).
  • Storyboard (validation 3) : storyboard.md aux vignettes au vrai recadrage (Temps 3). Aucun crédit avant.

Le montage passe ensuite à video-editing (Temps 6), storyboard déjà validé : hyperframes:general-video reçoit flow: automation et storyboard: no dans BRIEF.md, pour ne pas rouvrir un second point de contrôle du storyboard ; hyperframes:talking-head-recut n'a pas ces champs (table « Validations et passage de main par filière » de video-production).

Déroulé

Temps 1 : analyse de la source (gratuit), puis VALIDATION du concept

bash
ffprobe -v error -show_streams rushes/source.mp4   # rotation en métadonnées (WhatsApp : 1024×576 annoncé = 576×1024 réel)
ffmpeg -i rushes/source.mp4 -vn -ac 1 -ar 16000 rushes/audio.wav   # whisper-cli lit un WAV 16 kHz mono
whisper-cli -m <modèle> -f rushes/audio.wav -l fr -oj -ml 1 -sow -of rushes/transcription   # -ml 1 -sow : un mot par segment, timings PAR MOT (karaoké et coupes au mot)
ffmpeg -i rushes/source.mp4 -af silencedetect=noise=-30dB:d=0.3 -f null -   # les VRAIS silences (whisper aligne bord à bord)

<modèle> est le chemin déclaré dans .env (WHISPER_MODEL). La transcription au mot s'écrit dans rushes/transcription.json. Extraire aussi des images aux moments clés : références pour les générations.

Présenter l'angle du reel et attendre la validation explicite (validation 1 de video-production).

Temps 2 : script de montage, puis VALIDATION

Structure narrative (accroche, problème, bascule, développement, chute), puis découpage. L'accroche et la longueur suivent 08-video/formats.md § « Format court : repères de production » (première seconde lisible à l'arrêt sur image, trois variantes d'accroche, longueur mesurée). On coupe presque toujours : l'amorce muette, les redites orales, l'aparté final (la personne continue de parler après sa chute), et l'on resserre les respirations vers 0,12 s sans les supprimer. Repère mesuré : environ 20 % de gras sur un débit rapide ; ne pas promettre 30 s si le contenu en fait 55. Livrer le script minuté dans script.md et attendre la validation explicite (validation 2 de video-production).

Temps 3 : storyboard, puis VALIDATION

Un tableau ne suffit pas : générer les vignettes au vrai recadrage de chaque plan, dans storyboard.md. Le rythme vient de trois sources (doctrine : 08-video/montage.md) :

  1. les échelles du plan face (recadrages avec des écarts d'au moins 20 %, sinon jump cut) ;
  2. les angles de côté générés, un par acte narratif, sans alternance mécanique ;
  3. les b-rolls, peu nombreux et courts.

Livrer le storyboard et attendre la validation explicite (validation 3 de video-production).

Temps 4 : assets

  1. Lister ce qui manque, d'après le storyboard validé : noir sur blanc, avec durées.
  2. Écrire les prompts (mouvement d'abord, en anglais, interdits de raccord) : skill video-generation.
  3. Itérer là où c'est inclus (application web), valider la direction en basse résolution, produire les définitifs par le MCP. Un exemplaire avant toute série, sous le contrat de coût de video-production (annonce, couts.md).

Temps 5 : préparation technique

  • Détourage si le décor change : skill video-matting (et sa mise en garde : régénérer plutôt que rattraper une source molle).
  • Synchronisation labiale : passage séparé, audio à la durée exacte du clip.
  • Contrôle de fidélité du texte de chaque rush (corrélation d'enveloppe), avant de le poser dans le montage.

Temps 6 : montage, par video-editing

Plans selon le script, échelles et punch-ins, étalonnage, sous-titres karaoké (skill captions), cartons, plan sonore (08-video/montage.md). Deux voies de rendu :

  • hyperframes:general-video, la voie ordinaire d'un reel : coupes, échelles, punch-ins, angles générés et b-rolls se composent dans HyperFrames.
  • hyperframes:talking-head-recut, seulement pour poser un habillage designé (cartons, lower-thirds) : ce workflow passe la séquence telle quelle. Coupes, changements d'échelle, punch-ins et étalonnage y entrent donc déjà faits, par le plan ffmpeg de video-editing (voie B) ou par les outils de hyperframes:media-use. Sa transcription par défaut est anglaise et ses styles de cartes ont leurs propres polices et couleurs : les corriger comme le dit video-editing, voie A (transcription en français, charte de brand.css, exception dans decisions.md).

Ou tout le montage par le plan ffmpeg. Dans tous les cas, export H.264 normalisé (skill video-editing, étape 5).

Temps 7 : passe d'ajustement

Le storyboard se valide sur le papier ; le rythme ne se juge qu'à la lecture. Prévoir explicitement une passe après le premier export : c'est là qu'on voit si l'ouverture tient, si un insert claque trop, si un plan traîne.

Temps 8 : QA, livraison et capitalisation

  • QA mesurée avant toute validation humaine :
bash
python3 08-video/scripts/qa-video.py 08-video/projets/<slug>/exports/<slug>-<plateforme>.mp4 \
  --plateforme <reels|tiktok|shorts|linkedin> --duree <secondes> --script 08-video/projets/<slug>/script.md

Le --script fait transcrire le master final et le compare au texte d'origine (le montage a pu bouger après un export) : le constat transcription-couverture signale un passage manquant. Le rythme du reel tient des plans courts : le contrôle plan-long (4 s par défaut) s'y applique tel quel.

  • Revue de l'agent video-reviewer (lecture seule) avec le rendu, brief.md, script.md et la plateforme ; deux tours de correction au plus, comme dans video-production.
  • Validation humaine du rendu final, ensuite seulement.
  • Accord explicite de la personne filmée dès qu'un plan est régénéré ou synchronisé : sa voix et son propos sont intacts, mais son image est recomposée.
  • Mention « Vidéo générée par IA » en légende, jamais sur le média, selon 01-brand/divulgation-ia.md.
  • Prompts validés capitalisés dans decisions.md ; documenter aussi les échecs avec leur raison, sinon ils seront retentés.

Structure de projet

Les fichiers de video-production, plus ceux de cette filière :

08-video/projets/<slug>/
├── brief.md, REPRISE.md, decisions.md, couts.md   ← communs (video-production) ; REPRISE.md se lit en premier
├── script.md             ← script minuté validé (validation 2)
├── storyboard.md         ← plans et vignettes au vrai recadrage (validation 3)
├── script-montage.md     ← le montage plan par plan (généré, pas édité à la main)
├── workflow.md           ← comment chaque élément a été fabriqué (réussites ET échecs)
├── scripts/              ← tout ce qui est réexécutable
├── assets/               ← vignettes du storyboard
├── rushes/               ← source, rushes générés et leurs sidecars .json, intermédiaires dans rushes/tmp/ (non versionnés)
├── hyperframes/          ← projet HyperFrames, si le montage passe par la voie A de video-editing
├── exports/              ← masters et livrables par plateforme (non versionnés)
└── qa/                   ← rapports et planches de qa-video.py

Repères chiffrés (mesurés en production)

Valeur
Brut → montéenviron 20 % de réduction (amorce, redites, respirations, aparté)
Plan moyenenviron 1,5 à 2,5 s ; tenues de 4 à 5 s réservées aux temps émotionnels
Écart sans rupture fortejamais plus de 4 s
Répartition typeenviron 65 % face, 25 % angles générés, 10 % b-rolls
Poste le plus cherles plans de côté (génération et synchronisation labiale)

Ce que cette skill ne fait pas

  • Générer sans script et storyboard validés : jamais, c'est sa raison d'être.
  • Publier : validation humaine.
  • Le détail technique de chaque étape : skills spécialisées.

Méthode inspirée d'OpenMontage (calesthio/OpenMontage, AGPLv3), réécrite pour le template : aucun texte ni code repris. Registre : docs/vendored-video.md.

Frequently asked questions

What does the Reel Talking Head AI skill do?

Chef d'orchestre de la filière face caméra pour {{COMPANY_NAME}}. Transforme une vidéo brute face caméra (client, dirigeant, expert ; visio, smartphone, WhatsApp) en reel vertical monté. Analyse, script de montage, storyboard, assets IA, montage, QA (qa-video.py, agent video-reviewer), avec deux points d'arrêt de validation obligatoires avant toute dépense. Appelée par video-production, dont elle suit le dossier de projet. S'appuie sur video-generation, video-matting, video-editing et captions.

Why use Reel Talking Head on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Reel Talking Head is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Reel Talking Head in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template/tree/main/.claude/skills/reel-talking-head. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Reel Talking Head?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Reel Talking Head?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Reel Talking Head with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Reel Talking Head AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Littlpinguin under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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