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무인코딩 영상 편집

Remotion, FFmpeg, Shotcut 및 CPU 음성 인식을 사용하여, 별도의 그래픽 카드 없이도 기존 영상과 사진을 편집하고, 중국어 번체 자막, 인트로, 이름표, 전환 효과를 추가하며, 수정 가능한 프로젝트 파일을 유지합니다. 학교 행사, 인터뷰, 기념 영상에 적합합니다.

무인코딩 영상 편집란 무엇인가요?

이 스킬은 외장 그래픽 카드가 없거나 리소스가 제한된 컴퓨터에서도 전문가 수준의 영상 편집을 가능하게 합니다. 로컬 환경에서 실행되는 Remotion(애니메이션 및 합성), FFmpeg(미디어 처리), Shotcut(정밀 편집)을 활용하며, faster-whisper와 OpenCC를 통한 CPU 기반 음성 인식 및 번체 자막 생성을 지원합니다. 이 스킬은 CUDA, NVENC, DaVinci Resolve 또는 클라우드 기반 렌더링에 의존하지 않으므로, GPU가 없는 환경에서도 안정적으로 작동합니다. 사용자는 제공된 스크립트를 통해 프록시 파일 생성, 프로젝트 초기화, 렌더링 등을 수행할 수 있으며, 최종 출력물은 MP4, SRT 자막, Shotcut(MLT) 및 Remotion 프로젝트 파일을 포함하여 추후 수정이 용이합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/yunjundai/video-editing-skills/tree/HEAD/cpu-video-editing

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문서

무인코딩 영상 편집은(는) 무엇을 하나요?

다른 AI 에이전트가 이 스킬을 사용, 설치 또는 패키징할 때는 먼저 agent-compatibility.md를 읽고, 대상 플랫폼에 맞게 스킬 디렉토리와 로컬 설정을 처리하세요.

Remotion을 사용한 애니메이션 및 영상 합성, FFmpeg를 통한 오디오/비디오 처리, Shotcut을 통한 정밀 편집을 수행합니다. 자막은 faster-whisper CPU/int8과 OpenCC를 사용합니다. 기본적으로 외장 GPU, CUDA, NVENC, DaVinci Resolve, 클라우드 렌더링 또는 유료 효과에 의존하지 않습니다. 사용자가 지정한 스타일과 출력 형식을 따릅니다.

환경 및 리소스

처음 사용 시 local-environment.example.json을 references/local-environment.json으로 복사하고, 실제 도구 위치를 입력하세요. 예제 경로는 도구가 설치되었음을 의미하지 않습니다.

  • 먼저 references/local-environment.json을 읽고, 해당 도구의 절대 경로를 사용하세요. scripts/project.py doctor 명령을 실행합니다. 자막은 전용 가상 환경의 Python을 사용합니다. doctor 명령은 CUDA 또는 Resolve를 요구하지 않으며, Shotcut 프로그램이 존재하는지만 확인합니다. GUI가 검증되었음을 의미하지는 않습니다.
  • 이 스킬에는 스크립트, Remotion 템플릿 및 종속성 잠금 파일이 포함되어 있어, 다른 편집 스킬과 독립적으로 사용할 수 있습니다. 로컬 도구 및 모델의 위치는 설정 파일로 지정됩니다. 다른 컴퓨터로 이동할 때는 environment-notes.md를 읽고, 누락된 종속성을 재설치하고 경로를 수정한 후 실제로 테스트하세요. 다른 컴퓨터에 도구가 설치되어 있다고 가정하지 마세요.
  • 기본 해상도는 16:9, 1920×1080, 30fps입니다. 먼저 절반 크기로 미리보기합니다. Remotion은 기본적으로 단일 작업, SwiftShader 소프트웨어 그래픽 백엔드 및 H.264 소프트웨어 인코딩을 사용합니다. CUDA로 자동 전환하지 않습니다. 메모리가 충분하면 --concurrency 2를 사용하고, 메모리가 부족하면 1을 유지하세요.
  • 작업은 순차적으로 진행되며, 전체 렌더링, 자막 인식 및 프록시 파일 변환을 동시에 실행하지 않습니다. 메모리가 부족하면 먼저 미리보기 크기를 낮추거나, 프록시 파일을 사용하거나, 영상을 여러 섹션으로 나누세요. 분할된 섹션은 동일한 비디오/오디오 사양과 정확한 자막 시간을 유지해야 하며, 이음새를 확인해야 합니다.
  • 16GB RAM부터 권장하며, 32GB가 더 좋습니다. SSD를 사용하세요. 이것은 작업 권장 사항이며, 모든 컴퓨터에서 원활하게 실행된다는 보장은 아닙니다. 코어 수나 영상 길이로 측정되지 않은 출력 속도를 추정하지 마세요.

소재 및 편집

  1. 요구 사항이 불완전하면, 기존 소재를 바탕으로 영상 길이, 화면 비율 및 내러티브를 추정합니다. 최종 결과물에 영향을 미치는 정보가 누락된 경우에만 질문합니다. 소재 위치를 모르면 먼저 작업 디렉토리를 확인합니다. 원본 파일은 보존하고, 파생 파일은 새 작업 폴더에 저장합니다.
  2. media-commands.md를 읽고, scripts/media.py inventory를 사용하여 길이, 화면 비율, 오디오 및 썸네일 목록을 생성합니다. 대표 화면을 보고, 음성을 듣고, 대본을 읽은 후에 구간을 선택합니다. 컷 편집 후보나 추측을 확인된 사실로 간주하지 마세요.
  3. 4K, 높은 비트레이트 또는 미리보기 끊김이 발생하면 media.py proxy --width 960을 사용하여 H.264/AAC 프록시 파일을 생성합니다. 원본과 프록시 파일의 매핑을 기록하고, 미리보기에는 프록시 파일을 사용할 수 있습니다. 최종 출력 전에 원본 파일을 복원하고 크롭 범위와 동기화를 다시 확인하세요. 프록시 파일을 원본 품질로 제공하지 마세요.
  4. project-commands.md를 읽고, scripts/project.py init을 사용하여 새 Remotion 프로젝트를 생성합니다. 선택한 소재를 public/media/에 복사하고, public/project.json을 편집합니다. 데이터 형식은 motion-template.md를 참조하세요. 템플릿은 인트로, 챕터, 사진 확대/축소, 비디오, 인용문, 아웃트로, 자막 및 이름표를 지원합니다.
  5. 비디오 인점과 길이는 먼저 ffprobe로 확인합니다. 페이드 인/아웃, 간단한 디졸브(wipes), 느린 사진 확대/축소 및 짧은 텍스트 애니메이션을 우선 사용합니다. 과도한 블러, 파티클, 3D 또는 고해상도 다중 레이어 효과는 기본적으로 피하세요. 품질이 부족하면 디자인을 조정하고, 너무 작은 텍스트로 내용을 억지로 채우지 마세요.
  6. 먼저 짧은 구간 미리보기와 정지 화면을 만들어 스타일과 가독성을 확인한 후, 전체 영상을 제작합니다. 미리보기에는 project.py render --scale 0.5를 사용하고, 최종 출력에는 전체 크기를 사용합니다. 구체적인 명령은 이 스킬의 참조 문서와 스크립트의 --help를 따르며, 절대 경로와 매개변수 배열을 사용하여 중국어 및 공백이 포함된 경로를 처리합니다.

중국어 번체 자막 및 오디오

  • scripts/transcribe.py는 명시적으로 --device cpu --compute-type int8 --model [로컬 모델 경로] --local-files-only를 전달하며, 이미 다운로드된 small 모델을 사용합니다. 인식 실패 시 먼저 가상 환경, 모델 및 호환 패키지를 확인하고, 속도가 느리다고 CUDA 설치를 요구하지 마세요.
  • 편집된 대화 오디오 트랙을 인식하거나, 각 자막 구간을 컷 및 전환 오버랩에 따라 최종 타임라인으로 변환합니다. 원본 비디오 시간을 직접 적용하지 마세요. 순수 배경 음악에 대한 자막 생성을 피하세요.
  • OpenCC는 중국어 간체/번체 변환만 지원합니다. 학교명, 인명, 직함, 날짜, 동음이의어 및 대만어는 교정이 필요합니다. 인식이 불확실한 경우 확인 표시를 남기고, 임의로 내용을 만들지 마세요.
  • captions.json의 captions는 project.json에 포함될 수 있습니다. 단어별 하이라이트는 먼저 단어 시간과 전체 문장/단어 텍스트의 일관성을 확인해야 합니다. 문장 시간만 있는 경우 전체 문장을 표시합니다.
  • 자막과 이름표는 안전 여백을 유지하고 서로 겹치지 않아야 합니다. 배경 음악은 음성이 선명하게 들리도록 낮추고, 전환 시 두 개의 대화가 겹쳐 재생되는지 확인하세요. SRT와 배경 음악이 혼합되지 않은 대화 원본을 보관하여 수정을 용이하게 합니다.

Shotcut 정밀 편집 및 최종 출력

  • project.py shotcut [완성된 영상.mp4] --output [새 버전.mlt] 명령으로 Shotcut 정밀 편집 시작점을 생성합니다. 여기에는 렌더링된 비디오 세그먼트가 포함되며, 편집, 배경 음악 및 볼륨을 추가로 조정할 수 있습니다. Shotcut은 일반 CPU 효과와 소프트웨어 출력을 사용합니다. 필요한 경우 Preview Scaling을 낮추고 프록시 파일을 활성화하세요. 사용자에게 하드웨어 인코딩을 활성화하도록 요구하지 마세요.
  • Remotion의 텍스트, 자막 및 전환 효과는 해당 세그먼트에 이미 렌더링되어 있으므로 Shotcut의 기본 텍스트 레이어가 아닙니다. 글꼴이나 애니메이션을 변경하려면 Remotion 프로젝트로 돌아가서 다시 렌더링해야 합니다. MLT가 이러한 효과를 단어별로 수정할 수 있다고 주장하지 마세요. 레이어 또는 기본 텍스트가 필요한 경우, 별도로 생성하고 실제로 검증하세요.
  • media.py check를 사용하여 전체 디코딩 검사를 통해 검은 화면, 무음 및 오류를 확인한 다음, 인트로, 전환 중간 지점, 가장 긴 자막, 이름표 및 아웃트로를 수동으로 점검하고, 대화/배경 음악 및 동기화를 청취/확인하세요. 검은 화면과 무음은 디자인 의도일 수 있으므로 해석이 필요합니다.
  • MP4, 썸네일, Remotion 프로젝트 및 소재, project.json, SRT, 그리고 실제 생성된 Shotcut MLT 및 수정 방법을 제공합니다. 새 버전으로 출력하고, 기존 결과물을 소리 없이 덮어쓰지 마세요. 원본 파일이나 공유 node_modules를 수정하지 마세요.
  • MLT를 제공하기 전에 Shotcut 또는 해당 MLT 도구로 실제로 로드하세요. XML 형식만 통과하는 경우, 편집기 로드가 아직 검증되지 않았음을 명확히 설명하세요. 테스트되지 않은 기능이 성공했다고 주장하지 마세요.
  • 일반 H.264 MP4는 투명도를 유지하지 않습니다. 투명 애니메이션이 필요한 경우, 별도의 투명 Composition을 생성하고 RGBA PNG 시퀀스 또는 호환되는 알파 인코딩을 실제로 테스트하세요.

완료 시 파일 위치, 실제 테스트된 출력 설정, 수정 가능한 범위, 교정이 필요한 자막 및 아직 검증되지 않은 항목을 설명하세요. 도구 라이선스는 각 소프트웨어의 약관을 따릅니다. AI 에이전트 계정 할당량은 별도로 계산됩니다.

Individual skills in this repo

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