Platform Spec Export

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 l'installation elle-même : aucun compte, aucune clé API, aucun service payant, et rien d'autre à installer d'abord. Pour utiliser le skill ensuite, lis ceci d'abord : son seul script livré, scripts/export_platform.py, est local seulement et exige Python 3 plus les outils en ligne de commande ffmpeg et ffprobe dans le PATH (le script les appelle localement pour sonder la vidéo maîtresse et la ré-encoder), et Pillow (PIL) seulement pour l'aperçu optionnel des zones sûres avec --safe-preview (importé à l'intérieur de cette seule fonction). Pillow ne fait pas partie de la bibliothèque standard de Python et n'est pas installé par cette installation ; le requirements.txt à la racine du dépôt liste pillow>=10 (pertinent pour l'aperçu des zones sûres) et numpy>=1.24 et edge-tts>=6.1 (ni l'un ni l'autre n'est jamais importé par ce skill — ils appartiennent à d'autres skills du dépôt). Aucune API de génération, aucune clé et aucun lien en ligne ne sont utilisés par ce skill, du tout. Installe-moi « platform-spec-export ». Il convertit une vidéo maîtresse terminée (SKILL.md recommande de la faire en 1080×1920 à 30 fps) en fichiers prêts pour chaque plateforme en une seule passe : neuf préréglages — douyin, tiktok et tiktok-shop en 1080×1920, Chaînes vidéo WeChat (channels) en 1080×1920, xiaohongshu en 1080×1440 (3:4), taobao-main en 1080×1080 (1:1) et taobao-3x4 en 1080×1440, amazon en 1920×1080 (16:9), et un carré générique en 1080×1080 — tous encodés de la même façon (H.264 profil High, yuv420p, CRF 20 avec un plafond de débit par préréglage de 8M, 10M ou 12M, AAC 160k à 48 kHz quand la maîtresse a du son, +faststart), en redimensionnant par remplissage flou qui garde tout le cadre (--mode blur, le défaut) ou par recadrage centré (--mode crop, avec --focus-y, défaut 0,45). Il écrit un fichier <maîtresse>_<plateforme>.mp4 par plateforme demandée plus un rapport de spécifications export_report.json (résolution, durée, taille, et une note par plateforme), et il peut superposer les zones sûres d'interface empiriques sur une image avec --safe-preview (barre d'état du haut environ 9 %, rail de boutons de droite environ 15 % de largeur, zone de texte/carte produit du bas environ 22 %). SKILL.md insiste : les préréglages sont des encodages recommandés prudents, pas des plafonds officiels des plateformes ; la durée, la taille de fichier et les autres règles de téléversement changent souvent et doivent être confirmées dans la page de téléversement officielle ou le centre vendeur de chaque plateforme avant le téléversement. Dépôt : https://github.com/xianyu110/ecommerce-video-skills (le skill est tout le dossier skills/platform-spec-export/ au commit épinglé : SKILL.md plus son dossier scripts/, 2 fichiers) Version épinglée : installe le code au commit 96c49b349b7d975bda8f05ce6669c1d33500c269 exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/xianyu110/ecommerce-video-skills dans un dossier temporaire, place-toi au commit 96c49b349b7d975bda8f05ce6669c1d33500c269, et copie le dossier skills/platform-spec-export/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 746b696329e9c44ac37ee04eb2a749d29410a6439399fa14dc1df320e4cfedc2 - scripts/export_platform.py: SHA-256 988ac7e0cd775b4580dd6bfd37a1121cf37379979fe5bbd0a76b31902e41e234 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 le seul script de scripts/ (export_platform.py), et 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 2 fichiers seulement : SKILL.md (3 940 octets) et un script Python dans scripts/ (export_platform.py, 6 320 octets). Ce script est une copie à l'octet près du script du même nom à la racine du dépôt (scripts/export_platform.py, même SHA-256) : le skill est autonome dans son propre dossier et n'a besoin d'aucun fichier d'ailleurs dans le dépôt — ni les 12 autres skills, ni le scripts/ de la racine, ni le README, ni le requirements.txt du dépôt au moment de l'installation. SKILL.md n'appelle que le script assis à côté de lui (scripts/export_platform.py, relatif au dossier du skill). Deux mentions de SKILL.md ne sont pas des appels de ce skill et rien dans ce dossier ne les exige : le conseil de re-rendre une maîtresse 9:16 en 1920×1080 avec assemble.py plutôt que de la transcoder quand le 16:9 compte (assemble.py n'est pas dans ce dossier — il appartient au scripts/ de la racine du dépôt et à un autre skill du dépôt), et le renvoi de la liste de contrôle au skill cover-title-ab pour faire des couvertures 3:4 séparées pour Chaînes vidéo / Xiaohongshu. - Rien n'est envoyé nulle part pendant l'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, aucune clé n'est demandée, et il n'y a aucune télémétrie dans le dossier. - Ce qui quitte cette machine à l'usage, divulgué ici avant que ça arrive : rien. Utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je demande des exports par plateforme, et ça n'envoie rien à personne : scripts/export_platform.py ne fait aucun appel réseau — il importe seulement argparse, json, os et subprocess au niveau supérieur (plus Pillow, from PIL, à l'intérieur de la fonction safe_preview seulement), ne contient aucune URL, aucun client d'API et aucune manipulation de clé, et SKILL.md ne définit pour ce skill ni route par clé API ni route par lien en ligne. La seule URL de tout le dossier est le simple lien GitHub dans SKILL.md vers ce dépôt lui-même, que rien n'ouvre pendant l'installation ni à l'usage. Le modèle de prompt de SKILL.md est un texte que j'utilise avec toi localement, dans notre conversation. Le téléversement des fichiers exportés vers Douyin / TikTok / TikTok Shop / Chaînes vidéo / Xiaohongshu / Taobao / Amazon ou toute autre plateforme, et la confirmation des règles actuelles de durée, de taille et de contenu de chaque plateforme dans sa page de téléversement officielle ou son centre vendeur, se font à la main, par moi — le skill lui-même ne contacte jamais aucune plateforme. - Les parties locales seulement à l'usage : scripts/export_platform.py roule entièrement sur cette machine — il appelle le ffprobe local pour lire les flux, la durée et la taille de la vidéo maîtresse, construit localement un filtre ffmpeg (mise à l'échelle à la taille du préréglage telle quelle quand le ratio correspond déjà, un fond de remplissage flou plus le cadre complet par-dessus en mode blur, ou une mise à l'échelle et un recadrage centré en mode crop positionné par --focus-y), appelle le ffmpeg local pour ré-encoder chaque préréglage demandé (libx264, profil High, préréglage medium, CRF 20, le maxrate/bufsize du préréglage, yuv420p, +faststart, AAC 160k 48 kHz stéréo quand l'audio est présent et aucune piste audio sinon), re-sonde chaque sortie localement avec ffprobe, et écrit les fichiers <maîtresse>_<plateforme>.mp4 plus export_report.json dans le dossier de sortie local (défaut out/export). Avec --safe-preview, il extrait une image à 1,0 s avec le ffmpeg local, dessine les trois zones sûres empiriques dessus localement avec Pillow, enregistre le PNG et supprime son fichier d'image temporaire. Le tableau des préréglages, les conseils sur les zones sûres, le modèle de prompt et la liste de contrôle de SKILL.md restent aussi locaux, entre toi et moi. Règles de SKILL.md : les préréglages sont des encodages recommandés prudents, pas des plafonds officiels — ne jamais inventer un chiffre de limite propre à une plateforme ; en mode crop, vérifier que les sous-titres et le produit n'ont pas été coupés ; et pour une plateforme 16:9 importante, un re-rendu à la taille est préférable au transcodage parce que les sous-titres transcodés deviennent plus petits. - N'installe pas Pillow, ffmpeg/ffprobe ni quoi que ce soit d'autre pendant cette installation, n'exécute pas export_platform.py, et n'exporte aucune vidéo : la configuration des dépendances d'usage est ma décision, plus tard, quand je demande vraiment des exports. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier platform-spec-export dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « platform-spec-export », en gardant ses 2 fichiers (SKILL.md à sa racine et le seul script dans son sous-dossier scripts/). Un clone manuel suivi de la copie du dossier skills/platform-spec-export 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: platform-spec-export), les 2 fichiers en place avec des empreintes concordantes. N'exécute pas export_platform.py pour vérifier. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : fournir une vidéo maîtresse terminée et choisir moi-même les plateformes, le mode blur ou crop et le dossier de sortie ; installer Python 3 et avoir ffmpeg/ffprobe dans le PATH, et Pillow si je veux l'aperçu des zones sûres, si je veux que le script exporte ; confirmer les limites actuelles de chaque plateforme dans sa page de téléversement officielle ou son centre vendeur et téléverser les fichiers moi-même ; utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande, et aucun envoi à l'usage n'arrive sur ce skill, comme divulgué ci-dessus). 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.