Pika vormi videoklippide torujuhe

Eessõna (käivitub oskuse alguses)

# Version check (silent if up to date)
python3 telemetry/version_check.py 2>/dev/null || true

# Telemetry opt-in (first run only, then remembers your choice)
python3 telemetry/telemetry_init.py 2>/dev/null || true

Privaatsus: See oskus logib kasutust kohalikult kausta ~/.ai-marketing-skills/analytics/. Kaugtelemeetria on ainult opt-in. Koodi, failiteid ega repo sisu ei koguta kunagi. Vaata telemetry/README.md.

Tehisarul põhinev torujuhe, mis teisendab pika vormi YouTube'i episoodid iseseisvateks tipphetkede klippideks. Allalaadimine → Transkribeerimine → AI segmentimine → Lõikamine → Üleslaadimine. 60-minutilisest episoodist saab 3–5 klippi ~15 minutiga.

Millal kasutada

Kasuta seda oskust, kui: - Teisendad pika vormi YouTube'i sisu (podcastid, intervjuud, ettekanded) tipphetkede klippideks - Töötled YouTube'i tagakataloogi klippide kanaliks - Otsid videotranskriptidest parimaid iseseisvaid segmente - Lõikad videoklippe kontrollitud lausepiiridega - Käitad suure mahuga klippide avaldamise operatsiooni (0,50–1,00 $ episoodi kohta)

Eeltingimused

Süsteemitööriistad

brew install yt-dlp ffmpeg        # macOS
# Or: apt install ffmpeg && pip install yt-dlp  # Linux
pip install openai-whisper

Keskkonnamuutujad

ANTHROPIC_API_KEY — Claude'i API võti (kohustuslik segmentimiseks)
YouTube Data API volitused (valikuline, automatiseeritud üleslaadimiseks)

Tööriistad

Otsast lõpuni torujuhe

Skript	Eesmärk	Peamine käsk
`longform_pipeline.py`	Täielik torujuhe: allalaadimine → transkribeerimine → segmentimine → kontroll → lõikamine	`python3 longform_pipeline.py --url URL --max-clips 3`
`scored_pipeline.py`	Torujuhe 10-eksperdi LLM kvaliteediskoorimisega (lõikab ainult 90+ klippe)	`python3 scored_pipeline.py --url URL --min-score 90`

Üksikud sammud

Skript	Eesmärk	Peamine käsk
`clip_segmenter.py`	Leia klipiväärtused segmendid Whisperi transkriptidest	`python3 clip_segmenter.py --transcript file.json --output segments.json`
`clip_cutter.py`	Lõika klipid segmendi metaandmetest FFmpegiga	`python3 clip_cutter.py --source video.mp4 --segments segments.json --output-dir clips/`

Torujuhtme voog

YouTube URL
    │
    ▼
[yt-dlp] Download video + auto-subs (VTT)
    │
    ▼
[Whisper] Local transcription with word-level timestamps
    │
    ▼
[Claude] AI segmentation — finds 3-5 best standalone segments
    │  • Scores hook strength (1-10, minimum 6)
    │  • Ensures complete narrative arcs
    │  • Verifies clean cut boundaries
    │
    ▼
[FFmpeg] Cut clips (landscape 16:9)
    │
    ▼
[Optional] Upload to YouTube / Google Drive

Kasutusnäited

Täielik torujuhe (kõige tavalisem)

# Process a single video
python3 longform_pipeline.py --url "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" --max-clips 3

# Process from channel knowledge base
python3 longform_pipeline.py --channel my-podcast --max-clips 5

# Custom output directory
python3 longform_pipeline.py --url URL --output-dir ./my-clips/ --max-clips 4

Samm-sammult (kui vajad kontrolli)

# 1. Download
yt-dlp -f "bestvideo[ext=mp4]+bestaudio[ext=m4a]/best" -o "downloads/%(title)s.%(ext)s" "URL"

# 2. Transcribe
whisper "downloads/episode.mp4" --model medium --output_format json --output_dir transcripts/

# 3. Segment (finds best clips)
python3 clip_segmenter.py \
  --transcript transcripts/episode.json \
  --output segments/episode_segments.json \
  --episode-title "Episode Title"

# 4. Cut
python3 clip_cutter.py \
  --source downloads/episode.mp4 \
  --segments segments/episode_segments.json \
  --output-dir clips/

Kvaliteediskooriga torujuhe

# Only cut clips scoring 90+ from 10-expert panel
python3 scored_pipeline.py --url URL --min-score 90

# Dry run — score candidates without cutting
python3 scored_pipeline.py --url URL --dry-run

Partii töötlemine

# Transcribe in parallel (4 at a time)
ls downloads/*.mp4 | xargs -P 4 -I {} whisper {} --model medium --output_format json --output_dir transcripts/

# Process multiple URLs
for url in $(cat urls.txt); do
  python3 longform_pipeline.py --url "$url" --max-clips 3
done

Seadistus

Whisperi mudeli valik

Mudel	Kiirus (30 min video)	Täpsus	Millal kasutada
`base`	~3–4 min	~95%	Kiire testimine
`medium`	~7–10 min	~98%	Tootmine (soovitatav)
`large`	~15–20 min	~99%	Mürarikas heli

Claude'i segmentimise häälestus

Segmentimise päring aktsepteerib neid kohandusi: - Haagi tugevuse lävi — vaikimisi 6. Tõsta 7+-ni kõrgema kvaliteedi jaoks (vähem klippe) - Max segmente — vaikimisi 5. Langeta 3-ni rangemaks valikuks - Segmendi pikkus — vaikimisi 5–15 minutit. Kohanda päringus oma formaadi jaoks

FFmpeg lõikamine

Vaikimisi kasutab -c copy (voogude koopia) — kohene, null kvaliteedikadu, kuid lõikab keyframe piiridel (±1–2 sek)
longform_pipeline.py kasutab uuesti kodeerimist kaadritäpseteks lõigeteks suurema CPU aja hinnaga
Lisa --buffer-start 2 --buffer-end 2 skriptile clip_cutter.py polsterdamiseks

Andmevoog

YouTube URL → yt-dlp (download) → Whisper (transcribe) → Claude (segment) → FFmpeg (cut) → Clips
                                                              │
                                                              ▼
                                                    Claude (verify cut boundaries)

Kulu

Episoodi kohta: 0,50–1,00 $ (ainult Claude API — kõik muu on tasuta/kohalik)
Skaalal (10 klippi/päevas): ~45–90 $/kuus
Skaalal (50 klippi/päevas): ~225–450 $/kuus

Sõltuvused

Python 3.9+
anthropic — Claude API klient
openai-whisper — kohalik transkribeerimine
yt-dlp — video allalaadimine (süsteemi binaar)
ffmpeg / ffprobe — videotöötlus (süsteemi binaar)
requests — HTTP klient (valikuliste üleslaadimisfunktsioonide jaoks)

Videoklippide töövoog