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julioseru/ver-video

동영상(YouTube URL, 다른 사이트 또는 로컬 파일)을 보고, 듣고, 분석합니다. 사용자가 유튜브에서 설명하는 트레이딩 전략과 같은 동영상을 시청, 요약, 분석 또는 정보 추출을 요청할 때 항상 사용하세요. 동영상을 타임라인에 정렬된 시간, 오디오 전사 및 장면 컷이 포함된 프레임 시트로 변환합니다.

ver-video란 무엇인가요?

이 기술은 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 등과 같은 코딩 도우미)가 동영상(YouTube URL, 다른 사이트 또는 로컬 파일)의 시각 및 청각 정보를 완전히 이해할 수 있도록 합니다. 사용자가 동영상을 요약하거나 분석하도록 요청할 때(예: '이 YouTube 트레이딩 전략을 분석해 줘') 사용됩니다. 주요 기능은 동영상을 타임라인이 있는 스크린샷 시트(화면 변화와 동기화된 자막 포함)로 변환하는 적응형 샘플링 기술입니다. 에이전트는 이러한 시트를 읽고, 특정 순간을 확대하며, 시각적 단서(움직임, 텍스트, 그래픽)와 음성 단서(오디오 전사)를 분리하여 정확하고 인용 가능한 답변을 제공합니다. 트레이딩 동영상의 경우 진입/청산 규칙, 지표 및 위험 매개변수를 추출할 수 있습니다. 이 기술은 Python 3.12가 필요하며 Windows는 `py -3.12`, macOS/Linux는 `python3`을 사용합니다. 또한 선택적으로 Google Gemini를 사용하여 원시 비디오/오디오 분석에 대한 두 번째 의견을 요청할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/julioseru/ver-video/tree/HEAD/skills/ver-video

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문서

ver-video은(는) 무엇을 하나요?

SKILL_DIR은 이 파일이 포함된 폴더입니다. 스크립트는 SKILL_DIR/scripts/vervideo.py에 있습니다. Windows에서는 py -3.12를 사용하고(Whisper는 아직 Python 3.14를 지원하지 않음), macOS/Linux에서는 python3을 사용합니다.

1. 확인(세션당 처음 한 번만)

py -3.12 "SKILL_DIR/scripts/vervideo.py" check

listo_para_watch가 false이면 사용자에게 이 저장소의 instalar_todo.bat(Windows) 또는 install.sh(macOS/Linux)를 실행하라고 알립니다. 묻지 않고 관리자 권한으로 아무것도 설치하지 마세요.

2. 동영상 처리

py -3.12 "SKILL_DIR/scripts/vervideo.py" watch "<URL 또는 경로>"

기본값은 적응형 샘플링을 사용합니다. 초당 4번 동영상을 분석하고 이미지가 변경될 때마다(텍스트, 가격 레이블, 그려진 선 등 작은 영역이 변경되어도) 프레임을 저장하며, 변경 사항이 없으면 최대 5초마다 하나의 제어 프레임을 저장합니다. report.json은 변경 시점(visual_events)을 나열합니다.

유용한 옵션:

  • --start 12:00 --end 18:30: 특정 구간을 처리합니다. 긴 동영상에서 유용합니다. 먼저 전체 패스를 수행한 다음 구간별로 더 자세히 처리하세요.
  • --sensitivity 1: 더 미묘한 변화를 감지합니다(기본값 2%). --max-gap 3: 정적인 구간에서 더 많은 제어 사진을 얻습니다.
  • --mode fixed --interval 2: 이전 방식(N초마다 한 장의 사진)을 사용합니다.
  • --lang en: 오디오가 영어인 경우(auto는 자동 감지).
  • --transcript subs: 사이트의 자막만 사용합니다(더 빠름). whisper: 로컬 전사를 강제합니다.
  • Whisper는 NVIDIA GPU가 있으면 사용하고(GPU: large-v3-turbo 모델, 더 정확함), 없으면 CPU를 사용합니다(small 모델). --whisper-model로 강제 지정할 수 있습니다.

명령어는 timeline.md의 경로와 출력 폴더를 포함한 JSON을 출력합니다.

3. 동영상 보기(필수, 이 단계를 건너뛰지 마세요)

  1. timeline.md 전체를 읽습니다.
  2. 각 시트를 순서대로 열고, Read로 이미지를 열고 해당 구간에서 말하는 내용과 함께 읽습니다. 각 시트에는 9개의 프레임(왼쪽→오른쪽, 위→아래)이 있으며 각 프레임 위에 노란색 띠로 시간이 표시됩니다(정확한 초가 아닌 경우 소수점 포함). ✂는 장면 컷을 표시합니다. 프레임은 동일한 간격이 아닙니다. 두 개의 연속된 프레임이 매우 가까우면 해당 순간에 화면에서 무언가가 변경되었음을 나타냅니다.
  3. 프레임 사이에 변경되는 사항(움직임, 화면상의 텍스트, 그래픽, 가격 수준, 지표, 제스처)을 메모합니다.
  4. 중요한 내용(숫자, 수준, 지표 이름, 매개변수)이 작게 보이면 전체 해상도로 확대합니다.
py -3.12 "SKILL_DIR/scripts/vervideo.py" zoom "<출력 폴더>" --at 14:32 --count 3 --step 1

그리고 반환된 이미지를 엽니다.

4. 응답

  • 각 주장에 대해 타임스탬프 [MM:SS]를 인용하세요.
  • 보이는 것(프레임)과 들리는 것(전사)을 분리하세요. 오디오만으로 시각적 사실을 주장하지 말고, 그 반대도 마찬가지입니다.
  • 특정 부분이 명확하지 않은 경우(예: 두 프레임 사이의 빠른 움직임) 말하고 해당 구간을 더 자세히 검토하세요. watch ... --start MM:SS --end MM:SS --sensitivity 1 --min-gap 0.25
  • 트레이딩 동영상의 경우: 진입, 청산, 손절, 관리 규칙, 시간 프레임, 거래 상품 및 매개변수가 있는 지표를 추출하고 작성자가 지정하지 않은 부분을 지적하세요.

5. 선택 사항: Gemini

GEMINI_API_KEY가 있으면 비디오와 오디오를 기본적으로 처리하는 모델로 두 번째 의견을 요청할 수 있습니다. 미리 사용자에게 알리세요. 동영상이 Google로 전송되며(로컬 파일은 업로드되고 완료 후 삭제됩니다).

py -3.12 "SKILL_DIR/scripts/vervideo.py" gemini "<URL 또는 경로>" --prompt "구체적인 질문"

그 응답을 자신의 시트와 대조하고 확인하지 않고 복사하지 마세요.

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