Делать вертикальные нарезки вручную — адская рутина: отсмотреть часовой подкаст или стрим, расставить таймкоды, вырезать хайлайты, наложить субтитры и оформить заголовки.
Опенсорсный проект AutoClip автоматизирует весь этот пайплайн от скачивания до финального рендера, причём полностью бесплатно и с поддержкой локальных моделей.
Как это работает внутри:
1. Загрузка: Скормите ссылку на YouTube или локальный файл — утилита сама вытягивает дорожку через
yt-dlp.2. Транскрибация: Локальный Whisper транскрибирует речь и размечает таймкоды с точностью до доли секунды.
3. Анализ виральности через LLM: Подключается любая модель (локальная Ollama с Llama 3 / Qwen, Claude, GPT или DeepSeek). Нейросеть оценивает контекст, находит самые цепляющие моменты, оценивает виральность каждого фрагмента от 1 до 10 и генерирует кликбейтные заголовки.
4. Монтаж и кроп: FFmpeg автоматически кропит видео в 9:16 (с отслеживанием лица спикера), генерирует стилизованные анимированные субтитры и нарезает готовые клипы.
5. Поддержка MCP: Можно подключить инструмент напрямую к AI-агентам (Claude Code, Cursor, OpenCode), чтобы нарезка запускалась одной командой из терминала.
Как запустить:
• Desktop: В релизах GitHub есть готовые установщики со встроенным Python и FFmpeg под Windows и macOS.
• Docker: Для сервера или headless-машины:
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip
cd autoclip && ./docker-start.shПолный опенсорс без скрытых подписок и водяных знаков.
💎 Репозиторий проекта на GitHub
GHOSTLY | AI 🌐 | ЧАТ 💬