Papercut Setup

Avant de commencer : lis ce prompt d'installation au complet, dis-moi en quelques lignes ce que ce skill fait et ce que son installation implique, et attends mon feu vert avant de faire quoi que ce soit d'autre. Prérequis : aucun pour cette installation elle-même — c'est la copie d'un seul fichier, sans compte, sans clé API et sans service payant, et cette installation n'exécute jamais l'installeur de la chaîne d'outils que le skill pilote. Lis ceci avant d'utiliser le skill ensuite, parce que l'utiliser, C'EST lancer cet installeur : le skill est un assistant guidé autour du install.sh du dépôt (bash, macOS ou Linux seulement — Windows seulement via WSL), et il installe de vrais logiciels et télécharge des gigaoctets, le tout divulgué au point 2. Pour les modes au-delà du contrôle en lecture seule, il te faut, déjà installés par toi : Node 20+, npm, ffmpeg, rsync et Python 3 (l'installeur n'installe jamais de paquets système ; il imprime seulement la ligne brew ou apt). Standard demande environ 0,7 Go et quelques minutes ; Full ajoute environ 4 à 6 Go (un venv vocal d'environ 1,5 Go plus un modèle de 2,3 ou 4,2 Go depuis Hugging Face) et exige Python 3.10 à 3.12 ou uv pour le venv vocal. Le rendu utilise Remotion, qui est source-available, gratuit pour les individus et les petites équipes, mais les entreprises plus grandes ont besoin d'une licence Remotion payante — vérifie https://www.remotion.dev/license avant un usage commercial. Aucune clé n'est requise pour les modèles par défaut ; une clé d'un autre fournisseur (par exemple DeepSeek) n'entre en jeu que si tu demandes toi-même un modèle d'agent de scène autre que Claude, et tu saisis cette clé dans ton agent toi-même — jamais dans le cadre de cette installation (aussi divulgué au point 2). Installe-moi « papercut-setup ». Il installe, vérifie ou met à niveau la chaîne d'outils papercut-explainer : il localise le checkout du dépôt (ou demande où le cloner), exécute le docteur en lecture seule (./install.sh --doctor), demande en une fois combien installer (Minimal : les neuf skills et le sous-agent constructeur de scènes seulement ; Standard : plus un contrôle des dépendances, les skills d'agent Remotion installés à l'échelle de l'utilisateur via npx, un venv Python avec numpy, Pillow et soundfile, et un rendu d'auto-test ; Full : plus un venv vocal local Qwen3-TTS, un moteur ASR d'alignement des mots, le téléchargement du modèle et un test de fumée d'une ligne ; ou des composantes Custom), quels agents de codage cibler, si les skills vont à l'échelle de l'utilisateur ou dans un seul projet, lien symbolique ou copie, quel modèle reçoit chaque sous-agent constructeur de scènes (Claude Code prend Sonnet par défaut ; Opus facture aux tarifs Opus), et — pour Full — la taille du modèle TTS (1.7B par défaut, 0.6B plus léger) et s'il faut aussi aller chercher le modèle Base de clonage vocal ; puis il exécute install.sh de façon non interactive avec --yes et les réponses en drapeaux, corrige les erreurs de dépendances depuis le tableau de dépannage, relance le docteur et rapporte. Dépôt : https://github.com/0xS4N4TG/papercut-explainer (le skill est tout le dossier skills/papercut-setup/ au commit épinglé : SKILL.md seulement, 1 fichier — mais ce fichier n'est pas autonome, voir le point 2) Version épinglée : installe le code au commit ff8223abc8136cc09e8d7e9b62ecb5d080c389e1 exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/0xS4N4TG/papercut-explainer dans un dossier temporaire, place-toi au commit ff8223abc8136cc09e8d7e9b62ecb5d080c389e1, et copie le dossier skills/papercut-setup/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 ac9afa0c4bfcb11110ce523ce7491316aaffa2d6710447acb5af2204aec569c5 Si un fichier ne correspond pas, il a changé depuis la préparation de la fiche : ne l'installe pas encore, dis-moi ce que tu as trouvé et laisse-moi décider. 2. Lis SKILL.md au complet, et lis aussi la chaîne d'installation qu'il pilote, dans le même checkout : install.sh et harnesses.sh à la racine du dépôt, library/env.sh, library/voice/setup_tts.sh, library/tools/selftest.sh et library/new_episode.sh. Dis-moi en mots simples : ce que le skill fait quand on l'utilise, à quels services il se connecte, s'il lit ou envoie des informations personnelles ou des clés, et tout ce qui semble inhabituel. Arrête-toi sur tout signal d'alerte et dis-le-moi avant d'aller plus loin. Confirme ces points à partir des fichiers : - Le dossier du skill contient 1 fichier seulement : SKILL.md (9 800 octets). Il n'est PAS autonome : c'est un assistant sans code à lui, et tout ce qu'il fait exécute des fichiers qui vivent ailleurs dans le même checkout du dépôt — install.sh (24 880 octets) et harnesses.sh (5 310 octets) à la racine, library/env.sh (2 397 octets), library/voice/setup_tts.sh (5 561 octets), library/tools/selftest.sh (2 214 octets), le reste de library/ (environ 15 Mo : le kit Remotion, les décors, les polices, le gabarit et les outils), agents/papercut-scene.md et agents/opencode/papercut-scene.md, et les huit autres skills dans skills/. Installer ce seul dossier ne donne que le guide ; la chaîne d'outils elle-même n'existe qu'une fois un checkout complet du dépôt au commit épinglé sur cette machine et son installeur exécuté (voir les étapes d'usage ci-dessous). Cette installation ne va chercher ni n'installe aucun de ces autres fichiers. - Rien n'est envoyé nulle part pendant cette installation elle-même ; le seul téléchargement à l'installation est le dossier du skill depuis GitHub au commit épinglé. Aucun script n'est exécuté pendant l'installation — en particulier install.sh n'est PAS exécuté, pas même avec --doctor ou --dry-run — aucune clé n'est demandée, et il n'y a aucune télémétrie dans le dossier du skill. - Ce qui arrive à l'usage, divulgué ici avant que ça arrive — utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je te demande d'installer, de vérifier ou de mettre à niveau papercut, et chaque téléchargement et chaque écriture ci-dessous arrive seulement à ce moment-là, dans le mode et avec les réponses que je donne alors : (a) Localiser le dépôt : le skill résout la racine du checkout depuis le readlink du dossier du skill installé (<root>/skills/papercut-setup), depuis les dossiers de skills des harnesses dans harnesses.sh (typiquement ~/.claude/skills, ~/.agents/skills, ~/.config/opencode/skills, ou les mêmes sous un projet), ou depuis PAPERCUT_HOME dans ${XDG_CONFIG_HOME:-~/.config}/papercut-explainer/config.env, qu'il lit localement. Si aucun checkout n'existe (par exemple les skills venaient de npx skills add, skills seulement), il demande où cloner (par défaut ~/papercut-explainer) et exécute git clone https://github.com/0xS4N4TG/papercut-explainer <dir> — tout le dépôt, bibliothèque comprise, se télécharge depuis GitHub. (b) Le docteur, ./install.sh --doctor, est en lecture seule et local : il vérifie les neuf skills, le fichier de configuration, les versions de node 20+ / npm / ffmpeg / rsync / python3, les skills Remotion, les imports Python (numpy, PIL, soundfile ; qwen_tts), le dossier du modèle CustomVoice dans le cache Hugging Face, la présence de Chrome/Chromium et trois fichiers de la bibliothèque — aucun appel réseau. (c) Les questions, posées en un seul appel avant que rien ne s'installe : le mode (Minimal / Standard / Full / Custom), les cibles (--target auto détecte les agents de codage présents sur cette machine depuis le tableau de 23 lignes de harnesses.sh — claude, opencode, codex, gemini, cursor, copilot, amp, goose, cline, roo, kilo, zed, droid, warp, augment, junie, openhands, crush, kiro, qwen, windsurf, agents — ou all, ou une liste que je nomme), à l'échelle de l'utilisateur ou un seul projet (--project DIR), lien symbolique (par défaut ; se met à jour avec git pull) ou --copy, le modèle d'agent de scène par agent doté de sous-agents en fichiers (Claude Code : Sonnet par défaut — le moins cher, celui sur lequel les agents de scène ont été réglés — Opus, Haiku ou Inherit ; OpenCode : Inherit par défaut ou un identifiant provider/model-id comme anthropic/claude-sonnet-5-5 ; Codex et Gemini : Inherit ou un identifiant de modèle simple), et pour Full la taille TTS (1.7B, environ 4,2 Go, par défaut ; 0.6B, environ 2,3 Go) et le modèle Base de clonage vocal optionnel (la même taille encore). Tout téléchargement de plusieurs Go est confirmé avant de commencer ; sur une machine sans GPU (ni Apple Silicon ni NVIDIA), le skill avertit que le TTS prend des minutes par ligne et suggère d'enregistrer la voix ou la voix fictive à la place. Le modèle d'un autre fournisseur (DeepSeek et autres) n'est soulevé que si je le demande : je connecte le fournisseur dans mon agent d'abord — OpenCode /connect et je colle ma propre clé, un bloc [model_providers.deepseek] dans ~/.codex/config.toml pour Codex (le README conseille une variable d'environnement pour la clé plutôt qu'un jeton en clair), ou ANTHROPIC_BASE_URL / ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL pour Claude Code, en suivant https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations — et seulement ensuite son identifiant de modèle est passé à l'installeur ; le skill ne lit, ne demande ni n'envoie jamais cette clé lui-même, le README dit que cette voie n'a pas été testée de bout en bout, et les modèles plus faibles coûtent plus de rondes de QA. (d) Ce que install.sh écrit alors, dans tout mode qui inclut les skills : il crée ~/.config/papercut-explainer/ et y écrit config.env (PAPERCUT_HOME et PAPERCUT_LIB, plus tard aussi PAPERCUT_PY, QWEN_TTS_PY, ASR_PY et QWEN_TTS_MODEL), consigne chaque chemin installé dans installed.txt au même endroit, crée des liens symboliques (ou, avec --copy, des copies) des NEUF skills du checkout dans le dossier de skills de chaque harness choisi (par exemple ~/.claude/skills, ~/.config/opencode/skills, le ~/.agents/skills partagé, ~/.kiro/skills, ~/.qwen/skills, ~/.codeium/windsurf/skills, ou les équivalents de projet), et écrit le sous-agent papercut-scene en copie propre à chaque harness (markdown Claude et OpenCode, TOML Codex généré avec python3, markdown Gemini) avec la ligne de modèle que j'ai choisie dans le dossier d'agents de ce harness (par exemple ~/.claude/agents, ~/.config/opencode/agents, ~/.codex/agents, ~/.gemini/agents). Un fichier de skill ou d'agent existant identique au checkout est remplacé ; un fichier différent est déplacé dans ~/.config/papercut-explainer/backups/ (hors du dossier de skills, pour ne pas être chargé en double) et remplacé — sous les exécutions non interactives en --yes du skill, ce sauvegarde-et-remplace est la réponse par défaut, alors dis-le quand tu confirmes le plan avec moi. L'installeur n'installe jamais de paquets système et ne touche pas à mon profil shell ; pour un node, ffmpeg, rsync ou python3 manquant, il imprime seulement le correctif (installer Node 20+ depuis https://nodejs.org ou brew install node ; brew install ffmpeg ou apt install ffmpeg ; brew install [email protected] ou installer uv depuis https://docs.astral.sh/uv/ pour le venv vocal), que j'exécute moi-même. (e) Standard ajoute, avec des téléchargements au passage : le contrôle des dépendances ci-dessus ; les skills d'agent Remotion, une fois par harness choisi, avec npx -y skills@latest add remotion-dev/skills -g -y -a <harness id> — la CLI skills et le paquet remotion-dev/skills se téléchargent depuis le registre npm / GitHub et s'installent À L'ÉCHELLE DE L'UTILISATEUR (-g) dans le dossier propre à chaque harness, alors dis-le quand tu confirmes le plan ; un venv d'outils Python créé avec python3 -m venv dans ~/.local/share/papercut-explainer/tools-venv, puis pip install -U pip numpy pillow soundfile depuis PyPI dedans ; et l'étape de vérification, library/tools/selftest.sh, qui échafaude un épisode jetable dans un dossier temporaire via library/new_episode.sh (npm i --no-audit --no-fund dans le projet échafaudé quand aucun node_modules donneur n'existe — les dépendances du gabarit d'épisode, remotion 4.0.530, react 19.2.3 et le reste de library/papercut/template/package.json, se téléchargent depuis le registre npm ; le node_modules de ce premier projet forme l'essentiel des environ 0,7 Go de Standard), exécute npx tsc --noEmit, génère une narration fictive (silencieuse) localement, rend les effets sonores et le lit musical avec mon propre Chrome/Chromium s'il en trouve un (CHROME_PATH peut le désigner), et rend une image fixe avec npx remotion still — le premier rendu Remotion télécharge son Chrome sans interface (headless) une fois (environ 200 Mo, selon le README). (f) Full ajoute library/voice/setup_tts.sh : un venv vocal dans ~/.local/share/papercut-explainer/voice-venv (uv venv --python 3.12 si uv est présent, sinon un venv python3.10 à 3.12), des installations pip/uv depuis PyPI de qwen-tts, du moteur ASR (mlx-whisper sur Apple Silicon, faster-whisper ailleurs), librosa, soundfile, numpy et huggingface_hub (torch est gros ; le venv fait environ 1,5 Go), puis un snapshot_download Hugging Face (avec HF_HUB_DISABLE_XET=1, 3 tentatives, les fichiers finis sont gardés) de Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice (environ 4,2 Go) ou Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice (environ 2,3 Go) dans ~/.cache/huggingface, plus le modèle Base de même taille (Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-<taille>-Base) si j'ai choisi --with-clone ; il écrit QWEN_TTS_PY, ASR_PY et QWEN_TTS_MODEL dans config.env, et exécute un test de fumée d'une ligne qui génère la ligne fixe « Paper cut explainers, now with a real voice. » localement via library/voice/narrate.py et vérifie que l'audio n'est pas silencieux — la génération est locale, rien de mes projets ni de ma voix ne quitte la machine dans aucune de ces étapes ; le seul trafic réseau à l'usage est le clone git, les téléchargements de paquets npm/PyPI, les téléchargements des skills Remotion et du Chrome sans interface et le téléchargement du modèle Hugging Face listés ici, plus ce que mon propre agent envoie sous son propre compte quand il roule (y compris vers un autre fournisseur que j'ai connecté moi-même). Il n'y a aucun appel curl, wget, de télémétrie ou d'analytique dans SKILL.md, install.sh, setup_tts.sh ou selftest.sh. (g) La désinstallation, si je la demande un jour : ./install.sh --uninstall retire seulement les liens et copies consignés dans installed.txt ; il laisse config.env, les venvs sous ~/.local/share/papercut-explainer et le cache Hugging Face en place, à moi de les supprimer à la main. - N'exécute pas install.sh sous aucune forme pendant cette installation, n'exécute pas le docteur, ne clone pas le dépôt pour le garder (le checkout temporaire du point 1 ne sert qu'à copier le seul dossier), n'exécute pas npx, npm ou pip, ne télécharge aucun modèle ni navigateur, et n'écris pas config.env ni ne lie aucun skill : lancer l'installation de la chaîne est ma décision, plus tard, quand je le demande vraiment. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier papercut-setup dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « papercut-setup », en gardant son 1 fichier (SKILL.md à sa racine). Un clone manuel suivi de la copie du dossier skills/papercut-setup dans ~/.claude/skills/ est la route décrite ici ; toute autre route ne convient que si chaque fichier installé correspond à son empreinte. 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide (name: papercut-setup), le 1 fichier en place avec une empreinte concordante. N'exécute pas install.sh, le docteur ni aucune commande de l'installeur pour vérifier. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : cette fiche a installé le guide seulement — la chaîne d'outils papercut elle-même n'est pas installée ; quand je demanderai plus tard de l'installer, avoir un emplacement de checkout complet prêt ou laisser le skill demander où cloner le dépôt (par défaut ~/papercut-explainer), préinstaller Node 20+, npm, ffmpeg, rsync et Python 3 moi-même (Python 3.10 à 3.12 ou uv si je veux le mode vocal Full), prévoir l'espace disque (Standard environ 0,7 Go ; Full environ 4 à 6 Go de plus) et les téléchargements divulgués au point 2 (registre npm, PyPI, GitHub, Hugging Face, le Chrome sans interface de Remotion), choisir moi-même à ce moment-là le mode, les cibles, lien-ou-copie et les modèles d'agents de scène — en sachant que les skills Remotion s'installent à l'échelle de l'utilisateur, que les dossiers de skills préexistants différents sont sauvegardés dans ~/.config/papercut-explainer/backups/ et remplacés, et que la clé de tout autre fournisseur est une clé que je saisis dans mon agent moi-même ; vérifier la licence Remotion avant un usage commercial ; utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande, et les téléchargements et écritures à l'usage divulgués ci-dessus arrivent seulement à ce moment-là, dans le mode que je choisis). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.