ClipGenius AI

Transforme vídeos longos em cortes verticais prontos para as redes com poucos cliques. O ClipGenius combina download resiliente, análise multimodal e geração automática de pacotes promocionais em uma arquitetura limpa e extensível.

TL;DR

• Fontes variadas: YouTube (incluindo Shorts), Reels públicos e qualquer link compatível com yt-dlp.
• Pipeline completo: download, análise visual + áudio, transcrição Whisper, ranqueamento inteligente e renderização em lote com ffmpeg.
• Nomes amigáveis: arquivos saem com prefixo gerado a partir do título do vídeo (ex.: hack_growth_clip_01.mp4).
• Interface Streamlit: painel "ClipGenius Studio" com presets, progresso em tempo real, feedback colaborativo e exportação rápida.
• Analytics e promoção: histórico de execuções, registro de feedback, coleta de metadados e export de pacotes .zip com CTA e thumbnails.

Destaques do que há dentro do programa

• Orquestração modular (clipgenius/pipeline.py): rastreia título do vídeo, métricas de estágio, sugestões visuais e histórico de execuções.
• Casos de uso desacoplados (clipgenius/application/): download, análise visual, transcrição, scoring, render e exportação de pacotes.
• Infraestrutura plugável (clipgenius/infrastructure/): Whisper, OpenCV, ffmpeg, sentence-transformers, dataclasses de analytics e repositórios de promoção.
• Studio Streamlit (streamlit_app.py): presets de análise visual, sliders avançados, progresso com barra animada, downloads diretos dos clipes e exportador de pacote promocional.
• Motor de analytics (analytics/): tracking de eventos, feedback, ajustes de pesos automáticos e histórico de runs com filtros.
• Testes abrangentes (tests/): 48 testes cobrindo pipeline, promoção, scoring, scripts e subtítulos.

Requisitos

• Python 3.10+
• FFmpeg disponível no PATH
• (Opcional) GPU para acelerar Whisper

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
python -m nltk.downloader punkt      # necessário para tokenização opcional
# Extras:
# pip install sentence-transformers   # embeddings semânticos
# python -m scripts.prewarm --youtube-url https://youtu.be/<ID> --model-size small

Como usar via CLI

python -m clipgenius "https://www.youtube.com/watch?v=<ID>" --work-dir . --verbose

Opções úteis

• --video-format best → força formato progressivo.
• --no-transcription → usa apenas métricas de áudio (sem legendas).
• --preserve-aspect → mantém o aspect ratio original.
• --semantic-embeddings (--embedding-model <modelo>) → reforça ranqueamento com embeddings.
• --instructions caminho.txt → injeta palavras-chave/intervalos fixos.

ClipGenius Studio (Streamlit)

streamlit run streamlit_app.py

Recursos do painel:

• Presets de análise visual, configuração de resolução e workers.
• Barra de progresso em tempo real (download → render).
• Feedback colaborativo por clipe + histórico de runs com filtros.
• Download direto dos clipes renderizados.
• Exportador de pacote promocional (CTA, plataformas, ZIP opcional) e resumo JSON.

Automação de promoção

• collect_promotion_metadata gera payloads estruturados.
• export_promotion_package monta pastas por plataforma, duplica mídias, adiciona CTA e pode compactar tudo em .zip.
• Logs e feedback alimentam recomendações futuras via analytics/.

Estrutura do projeto

clipgenius/
  application/        # casos de uso (pipeline, promoção, scripts, etc.)
  domain/             # entidades e contratos
  infrastructure/     # integrações concretas (ffmpeg, Whisper, OpenCV...)
  pipeline.py         # fachada orquestradora com histórico e sugestões
  promotion.py        # coleta e exportação de pacotes
  ...
streamlit_app.py      # ClipGenius Studio
analytics/            # eventos, feedback e relatórios
scripts/              # utilidades (pré-aquecimento, diagnósticos)
outputs/              # clipes, legendas e pacotes gerados
cache/                # downloads e artefatos reutilizados

Roadmap sugerido

• Presets por canal/projeto com compartilhamento.
• Integrações de upload (Drive/S3) e notificações (Discord/Slack).
• Sentiment/tópicos na transcrição para insights extras.
• API ou webhooks para integrações no-code (Zapier/Make).

Licença

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