Clipper은(는) 무엇을 하나요?
동영상을 드롭하면 Claude가 가장 강력한 순간을 찾아내어, 자막이 포함된 바로 게시 가능한 짧은 클립으로 변환합니다.
모든 작업은 이 컴퓨터에서 실행됩니다. 아무것도 업로드되지 않습니다. 스킬은 ~/.claude/skills/clipper/에 위치하며, 도구는
scripts/transcribe.py와 scripts/make_clips.py입니다. 스킬 자체의 Python(~/.claude/skills/clipper/.venv/bin/python)으로 실행됩니다.
0. 설치 확인 (매 실행 시)
test -x ~/.claude/skills/clipper/.venv/bin/python && command -v ffmpeg
둘 중 하나라도 없으면 한 줄로 사용자에게 알리고, 복제한 저장소에서 설치 프로그램을 실행하세요
(clipper-skill 폴더 안에서 bash install.sh). 폴더를 찾을 수 없으면 다시 복제하세요:
git clone https://github.com/corbinsylk/clipper-skill && cd clipper-skill && bash install.sh.
1. 동영상 가져오기
사용자가 파일을 드래그하거나 경로를 제공합니다. 둘 다 없으면 한 줄로 요청하세요. 두 스크립트 모두 기본적으로 동영상 파일
옆에 <동영상 이름>-clips/ 작업 폴더를 사용하며, 다른 폴더를 지정할 수도 있습니다. 사용자가 지정할 수 있는 설정 (기본값 사용,
절대 묻지 않음):
| 설정 | 기본값 |
|---|---|
| 클립 개수 | 3~5개, 진정으로 강력한 만큼 |
| 클립 길이 | 20 |
| 자막 색상 | 기본 #F5F1EA, 현재 말하는 단어 #B03926 |
| 자막 | 켜짐 |
2. 전사
~/.claude/skills/clipper/.venv/bin/python ~/.claude/skills/clipper/scripts/transcribe.py "<동영상>"
먼저 작업 폴더를 출력합니다. 첫 번째 실행 시 음성 모델을 한 번 다운로드합니다(small 기준 약 500MB). 2분짜리 동영상은
약 1분, 1시간짜리는 몇 분이 걸립니다. 약 10분 이상이면 명령을 백그라운드 명령으로 실행하고(Claude Code의 경우 Bash 도구의
run_in_background), 사용자에게 작업 중임을 알리세요. 발음이 강하거나 오디오가 나쁜 경우 --model medium을 추가하세요.
HF 토큰에 대한 경고나 첫 실행 속도 팁은 무해합니다.
3. 순간 선택 (이것은 스크립트가 아닌 당신의 작업입니다)
<작업 폴더>/transcript.md를 전체 읽으세요. 가장 강력한 순간 3~5개를 선택하세요. 강력한 순간의 기준:
- 첫 문장에 훅이 있습니다. 대담한 주장, 놀라운 숫자, 질문, 실수, 이야기의 시작. "그래서", "그리고", "음", "내가 말했듯이" 또는 이전 맥락이 필요한 문장으로 절대 시작하지 마세요.
- 독립적으로 이해됩니다. 전체 동영상을 본 적이 없는 사람도 이해할 수 있습니다. 클립 외부를 가리키는 "이것", "저것", "앞서 말한 대로" 등이 없어야 합니다.
- 결과가 있습니다. 답변, 농담의 포인트, 결과 또는 교훈으로 끝납니다: 완결된 생각, 중간에 끝나지 않습니다.
- 에너지가 있습니다. 의견, 구체적인 내용, 숫자, 감정, 전환점. 인사, 스폰서 읽기, 잡담, 느린 도입부는 건너뛰세요.
- 다른 선택과 중복되지 않습니다. 각 클립은 다른 요점을 전달하며, 시간적으로 절대 겹치지 않습니다. 짧은 동영상은 더 적은 클립을 제공합니다: 약 5분 미만이면 1~3개가 일반적입니다. 숫자를 맞추기 위해 늘이거나 겹치지 마세요.
각각 1~10점으로 평가하세요(훅, 독립성, 결과, 에너지 종합). 7점 이상인 것만 유지하고, 3개 미만이면 가장 좋은 3개를 유지하고
약하다고 말하세요. 그런 다음 <작업 폴더>/moments.json을 작성하세요:
[
{"title": "파일용 짧은 제목", "start": 63.2, "end": 101.8, "score": 9,
"hook": "클립의 첫 문장, 단어 그대로",
"why": "한 줄: 이 순간이 효과적인 이유",
"caption": "게시용 캡션 준비: 훅 한 줄, 그다음 2~3줄, 그다음 질문이나 행동 촉구"}
]
start와 end는 동영상 시작부터의 초 단위입니다(대본 시간은 분:초 형식이므로 01:03.2 = 63.2).
<작업 폴더>/words.json에는 각 단어의 정확한 시작(s)과 끝(e)이 있습니다: 경계를 설정하기 위해 읽으세요. start를
훅의 첫 단어 s로 설정하고 end를 결과의 마지막 단어 e로 설정하세요. 스크립트는 start부터 end까지의 단어를 유지하며
(0.05초 여유), 이전 또는 이후 단어에는 절대 닿지 않습니다. 따라서 "그래서"와 같은 단어를 제외하려면 start를 다음 단어의 s로
설정하세요.
4. 클립 만들기
~/.claude/skills/clipper/.venv/bin/python ~/.claude/skills/clipper/scripts/make_clips.py "<동영상>"
다른 자막 색상을 위해 --text-color "#FFFFFF" --active-color "#FFD400"를 추가하거나, --no-captions를 추가하세요.
클립당 약 1분이 걸립니다.
각 클립: 단어 경계로 자르고, 1080x1920으로 재구성됩니다(가로 동영상은 화자의 얼굴 주위를 잘라냅니다. 얼굴이 1초 이상 없는
구간(그래픽, 화면, B-롤 등)은 잘리지 않고 흐릿한 배경으로 전체 표시됩니다. 세로 동영상은 그대로 유지됩니다). 자막은
세 단어씩, 말하는 단어가 강조 표시되며, 사운드는 -14 LUFS로 레벨링됩니다.
5. 전달 전 확인
모든 clips/NN-*.jpg를 여세요: 각각 클립 전체에 걸친 8개 프레임의 스트립입니다. 모두 확인하세요:
- 말하는 모든 프레임에서 얼굴이 프레임 안에 있고 자막이 턱 아래에 읽힙니다.
- 동영상에 이미 자막이 입혀져 있는 경우(두 세트의 단어가 보임):
--no-captions로 모든 클립을 다시 만드세요. - 스크립트는 클립당 "face in X/Y checks"를 출력합니다. X가 0이면 프레임할 얼굴이 없습니다(화면 녹화, 슬라이드): 클립이 중앙에 정렬되므로 보고서에 그렇게 말하세요. 얼굴이 없는 프레임은 편집된 동영상에서 예상되며, 전체 표시되는 컷어웨이입니다.
- 클립이 단어 중간이나 생각 중간에 시작하거나 끝나면, moments.json에서
start/end를 수정하고--only N으로 해당 클립만 다시 만드세요.
6. 보고
짧은 목록 하나: 각 클립의 파일, 길이, 점수 및 작동 이유, 게시용 캡션. clips/scores.md(전체 내용 하나의 파일)와
clips/ 폴더를 가리키세요. 다음 단계 하나를 제안하세요: 다른 순간, 다른 자막 색상, 더 길거나 짧은 클립.