하는 일
소재, 원고, 구성안을 완성된 영상으로 만들고 마지막에 다듬습니다. 동작하는 백엔드는 로컬 FFmpeg이며 하나의 Python 스크립트가 네 가지 명령을 제공합니다. render(JSON 명세로 간단한 텍스트 카드 영상), jumpcut(무음을 찾아 말하는 영상이나 강의 영상에서 잘라 냄), burn-subtitles(SRT 자막을 화면에 입힘), polish(H.264와 yuv420p, 음량 정규화, 선택적 페이드)입니다. 그 밖에 ffmpeg, node, 선택적인 VectCutAPI 서비스를 확인하는 probe가 있습니다. Remotion, VectCutAPI, MCP 래퍼는 선택 또는 계획 중인 백엔드로 설명됩니다. 전달 전 품질 점검을 나열하고 플랫폼에 게시하지는 않는다고 밝힙니다.
결과물
작업 폴더의 outputs/video-studio/final에 만들어지는 완성 MP4.
이런 때 좋습니다
말하는 영상과 강의 영상을 빠르게 스크립트로 편집할 때: 쉬는 구간 제거, 자막 추가, 음량 통일. Skill 본문은 중국어입니다.
중간 위험：전체적으로는 미검증입니다. 로컬 ffmpeg를 실행하는 Python 스크립트이며 현재 폴더의 outputs/video-studio에 파일을 씁니다. 네트워크로는 아무것도 보내지 않습니다(VectCutAPI 주소를 설정했을 때만 그 서비스에 접속). 스크립트는 에이전트가 아니라 직접 실행했고, macOS에서 Homebrew ffmpeg와 생성한 테스트 영상으로 시험했습니다. probe, jumpcut, polish는 동작했지만 해당 ffmpeg에 drawtext와 subtitles 필터가 없어 render와 burn-subtitles는 실패했으니 사용 중인 빌드를 확인하세요. SKILL.md에는 작성자 개인의 Windows 경로가 하드코딩되어 있어 고쳐야 합니다. 작성자 foryourhealth111-pixel, Apache-2.0.