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github/transloadit-media-processing

Transloadit을 사용하여 비디오, 오디오, 이미지, 문서 등 미디어 파일을 처리합니다. HLS/MP4 인코딩, 썸네일 생성, 이미지 크기 조절/워터마크, 오디오 추출, 클립 연결, 자막 추가, OCR 문서 처리 등 86개 이상의 로봇을 지원하는 대규모 파일 변환 파이프라인을 실행할 때 사용하세요.

transloadit-media-processing란 무엇인가요?

이 스킬은 Transloadit의 강력한 미디어 처리 API를 활용하여 개발자와 AI 에이전트가 비디오, 오디오, 이미지, 문서 등의 미디어 파일을 대규모로 변환할 수 있도록 지원합니다. 86개 이상의 전문화된 '로봇'으로 구성된 파이프라인을 구축하여 HLS/MP4 인코딩, 썸네일 생성, 이미지 리사이징, 워터마킹, 오디오 추출, 클립 연결, 자막 추가, OCR 처리 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 주요 기능으로는 원본 파일의 URL이나 업로드된 데이터를 로봇 체인으로 전달하는 미디어 파이프라인 정의, 처리 상태 확인을 위한 비동기 웹훅 지원, 고급 CDN 캐싱을 위한 어셈블리 URL 활용 등이 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 주요 AI 에이전트 플랫폼과 호환되며, 복잡한 미디어 처리 요구사항을 단순화된 설정으로 해결할 수 있어 개발 생산성을 크게 향상시킵니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/transloadit-media-processing

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transloadit-media-processing은(는) 무엇을 하나요?

Transloadit을 사용하여 미디어 파일(비디오, 오디오, 이미지, 문서)을 처리합니다. 비디오를 HLS/MP4로 인코딩하거나, 썸네일을 생성하거나, 이미지 크기를 조절하거나 워터마크를 추가하거나, 오디오를 추출하거나, 클립을 연결하거나, 자막을 추가하거나, 문서 OCR을 수행하거나, 대규모 미디어 처리 파이프라인을 실행해야 할 때 사용하세요. 86개 이상의 처리 로봇을 통해 파일 변환을 지원합니다.

개요

github/transloadit-media-processing 스킬을 사용하면 Transloadit API를 통해 미디어 파일을 손쉽게 처리할 수 있습니다. 템플릿 ID나 인라인 파이프라인 정의를 사용하여 Assembly을 생성하고, 파일 업로드와 변환을 시작하며, 처리 결과를 받아볼 수 있습니다.

주요 개념

  • Assembly: Transloadit의 미디어 처리 작업 단위입니다. 하나 이상의 파일을 업로드하고 변환 파이프라인(로봇 체인)을 실행합니다.
  • 로봇(Robots): 미디어 처리 단계를 나타냅니다 (예: /video/encode, /image/resize, /document/ocr).
  • 템플릿(Template): 재사용 가능한 Assembly 파이프라인 정의입니다.
  • 알림(Notification): Assembly가 완료되면 HTTP POST로 결과를 전송하는 웹훅입니다.

빠른 시작

기본 사용법

import requests
import json

# Assembly 생성
assembly = {
    "steps": {
        ":original": {
            "robot": "/upload/handle"
        },
        "thumbnails": {
            "use": ":original",
            "robot": "/video/thumbnails",
            "count": 3
        }
    }
}

response = requests.post(
    "https://api2.transloadit.com/assemblies",
    data={
        "params": json.dumps(assembly)
    },
    files={"file": open("video.mp4", "rb")},
    auth=("YOUR_TRANSLOADIT_KEY", "")
)

result = response.json()
print(f"Assembly URL: {result['assembly_url']}")

처리 결과 확인

Assembly가 비동기적으로 처리되므로, 완료를 확인하기 위해 폴링하거나 알림을 설정할 수 있습니다:

import time

assembly_url = result["assembly_url"]
while True:
    status = requests.get(assembly_url).json()
    if status["ok"] == "ASSEMBLY_COMPLETED":
        print("처리 완료!")
        print(f"결과: {json.dumps(status['results'], indent=2)}")
        break
    elif status["ok"] == "ASSEMBLY_FAILED":
        print(f"처리 실패: {status['error']}")
        break
    time.sleep(2)

인증

Transloadit API 키와 시크릿이 필요합니다. 다음 환경 변수로 설정할 수 있습니다:

export TRANSLOADIT_KEY="your_key_here"
export TRANSLOADIT_SECRET="your_secret_here"

지원하는 로봇 (일부)

로봇 이름설명
/video/encode다양한 포맷(HLS, MP4, WebM 등)으로 비디오 인코딩
/video/thumbnails비디오에서 썸네일 생성
/video/concat여러 비디오 클립 연결
/video/merge비디오와 오디오 트랙 병합
/image/resize이미지 크기 조절
/image/watermark이미지에 워터마크 추가
/audio/encode오디오 포맷 변환
/document/ocr문서에서 텍스트 추출

전체 목록은 Transloadit 로봇 문서를 참조하세요.

고급 사용법

템플릿 사용

템플릿 ID를 사용하여 사전 정의된 파이프라인을 실행할 수 있습니다:

response = requests.post(
    "https://api2.transloadit.com/assemblies",
    data={
        "template_id": "YOUR_TEMPLATE_ID"
    },
    files={"file": open("video.mp4", "rb")},
    auth=("YOUR_TRANSLOADIT_KEY", "")
)

알림 설정

assembly = {
    "steps": { ... },
    "notify_url": "https://your-server.com/transloadit-callback"
}

Assembly URL 캐싱

Transloadit은 Assembly URL에 대해 강력한 CDN 캐싱을 제공합니다. 동일한 URL을 재요청하면 캐시된 결과를 반환하여 성능을 향상시킵니다.

오류 처리

오류 응답은 일반적으로 다음과 같은 구조를 가집니다:

{
    "ok": "REQUEST_ERROR",
    "error": "DESCRIPTION",
    "http_code": 400
}

일반적인 오류 코드:

  • 400: 잘못된 요청 (매개변수 누락 등)
  • 401: 인증 오류
  • 403: 권한 없음 (할당량 초과 등)
  • 429: 요청 과다 (속도 제한)
  • 500: 내부 서버 오류

추가 리소스

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

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