Agente de vídeo com IA para macOS e Windows que edita vídeos em uma timeline editável: transcreve, legenda, traduz, dubla, corta e anima.
1,1 mil105TypeScriptOtherAtualizado há 16 horas
op7418/Youtube-clipper-skill
Uma skill do Claude Code que baixa vídeos do YouTube, divide-os em capítulos gerados por IA, recorta trechos e incorpora legendas bilíngues ao vídeo final.
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- há 9 meses
O que é?
YouTube Clipper Skill é uma skill do Claude Code para transformar vídeos longos do YouTube em clipes mais curtos. Ela baixa o vídeo com yt-dlp, pede ao Claude que leia as legendas em inglês e sugira capítulos por tema, com cerca de 2 a 5 minutos cada, e então permite escolher quais capítulos recortar.
Para cada capítulo selecionado, o FFmpeg extrai o trecho, traduz as legendas em lotes para um arquivo SRT bilíngue em inglês e chinês e pode incorporá-las ao vídeo. A ferramenta também gera resumos para redes sociais como Xiaohongshu, Douyin e WeChat. Os arquivos de saída são organizados em pastas com data e hora em um diretório de saída configurável.
A configuração requer Python 3.8+, yt-dlp e FFmpeg compilado com libass para incorporar legendas. O projeto pode ser instalado com npx skills ou com um script de instalação incluído, e configurado por meio de um arquivo .env.
Recursos principais
- 01Gera capítulos por tema, com duração de 2 a 5 minutos, com base na leitura das legendas feita pelo Claude.
- 02Recorta trechos de vídeo com o FFmpeg.
- 03Traduz legendas em lotes e gera arquivos SRT bilíngues em chinês e inglês.
- 04Incorpora legendas personalizáveis ao vídeo.
- 05Cria resumos para redes sociais como Xiaohongshu, Douyin e WeChat.
- 06Baixa vídeos até um limite de resolução configurável.
Casos de uso
- Selecionar os melhores trechos de entrevistas ou podcasts longos para publicar nas redes sociais.
- Transformar vídeos de aulas em clipes bilíngues mais curtos com legendas.
- Criar versões com legendas em chinês de vídeos em inglês do YouTube.
Início rápido
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Instale a skill com npx
npx skills add https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill - 2
Instale yt-dlp (macOS)
brew install yt-dlp - 3
Instale FFmpeg com libass (macOS)
brew install ffmpeg-full - 4
No Claude Code, peça para recortar um vídeo do YouTube informando a URL
Antes de usar
- É necessário ter o Claude Code e as ferramentas de sistema yt-dlp e FFmpeg com libass instalados.
- Para gravar as legendas no vídeo, usuários do macOS devem substituir o pacote padrão ffmpeg pelo ffmpeg-full.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é Youtube-clipper-skill?
- Uma skill do Claude Code que baixa vídeos do YouTube, divide-os em capítulos gerados por IA, recorta trechos e incorpora legendas bilíngues ao vídeo final. YouTube Clipper Skill é uma skill do Claude Code para transformar vídeos longos do YouTube em clipes mais curtos. Ela baixa o vídeo com yt-dlp, pede ao Claude que leia as legendas em inglês e sugira capítulos por tema, com cerca de 2 a 5 minutos cada, e então permite escolher quais capítulos recortar.
- Youtube-clipper-skill é gratuito? Qual é a licença?
- Youtube-clipper-skill é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- Youtube-clipper-skill ainda é mantido?
- Sem commits há mais de 6 meses. O último commit de Youtube-clipper-skill foi em 22 de jan. de 2026.
- Para que posso usar Youtube-clipper-skill?
- Selecionar os melhores trechos de entrevistas ou podcasts longos para publicar nas redes sociais. Transformar vídeos de aulas em clipes bilíngues mais curtos com legendas. Criar versões com legendas em chinês de vídeos em inglês do YouTube.
- Como instalar Youtube-clipper-skill?
- Instale a skill com npx: npx skills add https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill Instale yt-dlp (macOS): brew install yt-dlp Instale FFmpeg com libass (macOS): brew install ffmpeg-full No Claude Code, peça para recortar um vídeo do YouTube informando a URL
- Onde consigo Youtube-clipper-skill?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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