transloadit-media-processing

tarafından github

Video, ses, görüntü ve belgeler için 86'dan fazla özel robot kullanan bulut tabanlı medya işleme. Video kodlama (HLS, MP4, WebM), küçük resim oluşturma, görüntü yeniden boyutlandırma/filigran ekleme, ses dönüştürme, belge OCR ve konuşmadan metne dönüştürmeyi zincirlenebilir işleme adımlarıyla destekler. MCP sunucusu (IDE entegrasyonu için önerilir) veya CLI aracılığıyla erişim; API kimlik bilgileriyle ücretsiz Transloadit hesabı gerektirir. "use" alanını kullanarak robot işlemlerini birbirine zincirleyerek çok adımlı işlem hatları oluşturun; yeniden

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill transloadit-media-processing

Transloadit Media Processing

Process, transform, and encode media files using Transloadit's cloud infrastructure. Supports video, audio, images, and documents with 86+ specialized processing robots.

When to Use This Skill

Use this skill when you need to:

  • Encode video to HLS, MP4, WebM, or other formats
  • Generate thumbnails or animated GIFs from video
  • Resize, crop, watermark, or optimize images
  • Convert between image formats (JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIF)
  • Extract or transcode audio (MP3, AAC, FLAC, WAV)
  • Concatenate video or audio clips
  • Add subtitles or overlay text on video
  • OCR documents (PDF, scanned images)
  • Run speech-to-text or text-to-speech
  • Apply AI-based content moderation or object detection
  • Build multi-step media pipelines that chain operations together

Setup

Option A: MCP Server (recommended for Copilot)

Add the Transloadit MCP server to your IDE config. This gives the agent direct access to Transloadit tools (create_template, create_assembly, list_assembly_notifications, etc.).

VS Code / GitHub Copilot (.vscode/mcp.json or user settings):

{
  "servers": {
    "transloadit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@transloadit/mcp-server", "stdio"],
      "env": {
        "TRANSLOADIT_KEY": "YOUR_AUTH_KEY",
        "TRANSLOADIT_SECRET": "YOUR_AUTH_SECRET"
      }
    }
  }
}

Get your API credentials at https://transloadit.com/c/-/api-credentials

Option B: CLI

If you prefer running commands directly:

npx -y @transloadit/node assemblies create \
  --steps '{"encoded": {"robot": "/video/encode", "use": ":original", "preset": "hls-1080p"}}' \
  --wait \
  --input ./my-video.mp4

Core Workflows

Encode Video to HLS (Adaptive Streaming)

{
  "steps": {
    "encoded": {
      "robot": "/video/encode",
      "use": ":original",
      "preset": "hls-1080p"
    }
  }
}

Generate Thumbnails from Video

{
  "steps": {
    "thumbnails": {
      "robot": "/video/thumbs",
      "use": ":original",
      "count": 8,
      "width": 320,
      "height": 240
    }
  }
}

Resize and Watermark Images

{
  "steps": {
    "resized": {
      "robot": "/image/resize",
      "use": ":original",
      "width": 1200,
      "height": 800,
      "resize_strategy": "fit"
    },
    "watermarked": {
      "robot": "/image/resize",
      "use": "resized",
      "watermark_url": "https://example.com/logo.png",
      "watermark_position": "bottom-right",
      "watermark_size": "15%"
    }
  }
}

OCR a Document

{
  "steps": {
    "recognized": {
      "robot": "/document/ocr",
      "use": ":original",
      "provider": "aws",
      "format": "text"
    }
  }
}

Concatenate Audio Clips

{
  "steps": {
    "imported": {
      "robot": "/http/import",
      "url": ["https://example.com/clip1.mp3", "https://example.com/clip2.mp3"]
    },
    "concatenated": {
      "robot": "/audio/concat",
      "use": "imported",
      "preset": "mp3"
    }
  }
}

Multi-Step Pipelines

Steps can be chained using the "use" field. Each step references a previous step's output:

{
  "steps": {
    "resized": {
      "robot": "/image/resize",
      "use": ":original",
      "width": 1920
    },
    "optimized": {
      "robot": "/image/optimize",
      "use": "resized"
    },
    "exported": {
      "robot": "/s3/store",
      "use": "optimized",
      "bucket": "my-bucket",
      "path": "processed/${file.name}"
    }
  }
}

Key Concepts

  • Assembly: A single processing job. Created via create_assembly (MCP) or assemblies create (CLI).
  • Template: A reusable set of steps stored on Transloadit. Created via create_template (MCP) or templates create (CLI).
  • Robot: A processing unit (e.g., /video/encode, /image/resize). See full list at https://transloadit.com/docs/transcoding/
  • Steps: JSON object defining the pipeline. Each key is a step name, each value configures a robot.
  • :original: Refers to the uploaded input file.

Tips

  • Use --wait with the CLI to block until processing completes.
  • Use preset values (e.g., "hls-1080p", "mp3", "webp") for common format targets instead of specifying every parameter.
  • Chain "use": "step_name" to build multi-step pipelines without intermediate downloads.
  • For batch processing, use /http/import to pull files from URLs, S3, GCS, Azure, FTP, or Dropbox.
  • Templates can include ${variables} for dynamic values passed at assembly creation time.

github tarafından daha fazla skill

console-rendering
github
Go'da struct etiketi tabanlı konsol renderlama sistemini kullanma talimatları
official
acquire-codebase-knowledge
github
Bu beceriyi, kullanıcı açıkça mevcut bir kod tabanını haritalamayı, belgelemeyi veya bu kod tabanına dahil olmayı istediğinde kullanın. "Bu kod tabanını haritala", "belgele…" gibi ifadeler için tetikleyin.
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
AgentRC talimatları komutu aracılığıyla özelleştirilmiş AI ajan talimat dosyaları oluşturur. .github/copilot-instructions.md dosyasını üretir (varsayılan, VS'de Copilot için önerilir…
official
acreadiness-policy
github
Kullanıcının bir AgentRC politikası seçmesine, yazmasına veya uygulamasına yardımcı olun. Politikalar, ilgisiz kontrolleri devre dışı bırakarak, etki/seviyeyi geçersiz kılarak, ayarlayarak…
official
add-educational-comments
github
We need to translate the given English text into Turkish, preserving the name "add-educational-comments" if it appears. The text is a description of an agent skill. We must not add any extra commentary, labels, or formatting. The translation should be accurate and natural in Turkish. The text: "Add educational comments to code files to transform them into effective learning resources. Adapts explanation depth and tone to three configurable knowledge levels: beginner, intermediate, and advanced Automatically requests a file if none is provided, with numbered list matching for quick selection Expands files by up to 125% using educational comments only (hard limit: 400 new lines; 300 for files over 1,000 lines) Preserves file encoding, indentation style, syntax correctness, and..." It seems cut off at the end. The original might have more, but we only have this. We'll translate what's given. Note: The name "add-educational-comments" does not appear in the text, so we don't include it. Translation: "Kod dosyalarına
official
adobe-illustrator-scripting
github
ExtendScript (JavaScript/JSX) kullanarak Adobe Illustrator otomasyon betiklerini yazın, hata ayıklayın ve optimize edin. Oluştururken veya değiştirirken kullanın…
official
agent-governance
github
Yapay zeka aracı erişimi ve davranışını kontrol etmek için bildirimsel politikalar, niyet sınıflandırması ve denetim izleri. Birleştirilebilir yönetişim politikaları, izin verilen/engellenen araçları, içerik filtrelerini, hız sınırlarını ve onay gereksinimlerini tanımlar — kod değil yapılandırma olarak saklanır. Anlamsal niyet sınıflandırması, araç yürütülmeden önce desen tabanlı sinyaller kullanarak tehlikeli istemleri (veri sızdırma, ayrıcalık yükseltme, istem enjeksiyonu) tespit eder. Araç düzeyinde yönetişim dekoratörü, politikaları işlevde u
official