Video Clip Extractor

Extrahiert Highlight-Clips aus langen Videos mit Transkripten, Titeln und Covern

Funktioniert mit Setup ★ 8.0/10

Was es kann

Führt eine Orchestrator-Pipeline aus, die eine Bilibili-/YouTube-URL oder ein lokales Video herunterlädt, es über Plattform-Untertitel oder Whisper transkribiert, ein LLM Segmente für fesselnde Momente bewerten lässt und Highlight-Clips mit optionalen künstlerischen Titeln, eingebrannten Untertiteln und Coverbildern schneidet. Wird ausgelöst, wenn der Benutzer die besten Momente aus langen Videos, Livestreams oder Aufnahmen extrahieren oder schneiden möchte. Erfordert uv, ffmpeg und einen LLM API-Schlüssel (Qwen/OpenRouter/GLM/MiniMax).

Testbericht

SKILL.md unter .claude/skills/video-clip-extractor/SKILL.md gefunden (gespiegelt unter .cursor und .trae). Frontmatter wird mit name+description und einer scoped allowed-tools Liste geparst. Referenzierte Ziele stichprobenartig über Raw-Fetch überprüft: video_orchestrator.py (200), pyproject.toml (200), README.md (200); die core/-Module, die es importiert, sind alle im Repo-Baum vorhanden. Die SKILL.md CLI-Referenz wurde mit dem tatsächlichen argparse in video_orchestrator.py verglichen – jedes dokumentierte Flag existiert (der Code hat sogar einige undokumentierte Extras). Keine Sicherheitsbedenken: kein curl|sh, keine base64-Blobs, keine geheime Exfiltration; die Installation verwendet ~/.local/share/openclip und $OLDPWD ohne fest codierte Maschinenpfade (yt-dlp wird von git master gezogen, eine standardmäßige, aber bemerkenswerte Supply-Chain-Wahl). Ausgabe vs. Baseline konnte NICHT gemessen werden: Die Erstellung von Highlight-Clips erfordert uv sync, ffmpeg, ein herunterladbares Video, Whisper-Transkription und einen Live-LLM-API-Schlüssel – nichts davon ist in diesem Kontext ausführbar, daher wurde kein Artefakt produziert.

Getestet am: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/linzzzzzz/openclip.git /tmp/video-clip-extractor-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/video-clip-extractor-src/.claude/skills/video-clip-extractor ~/.claude/skills/video-clip-extractor
# Runtime deps (the skill body handles this on first use):
#   git clone https://github.com/linzzzzzz/openclip.git ~/.local/share/openclip
#   cd ~/.local/share/openclip && uv sync
# Prerequisites: uv (brew install uv / pip install uv), ffmpeg (brew install ffmpeg),
#   and ONE LLM API key env var: QWEN_API_KEY | OPENROUTER_API_KEY | GLM_API_KEY | MINIMAX_API_KEY
# Optional: --burn-subtitles needs ffmpeg+libass; --speaker-references needs `uv sync --extra speakers` + HUGGINGFACE_TOKEN
# Run: cd ~/.local/share/openclip && uv run python video_orchestrator.py <video-url-or-path>

Befehle & Beispiel-Prompts

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Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

Extract highlight clips from this livestream
Cut the best moments from this YouTube video
Generate a transcript and clip covers for this recording

Vollständiger Testbericht (Englisch) →