Clipify

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确

Find the funniest moments in a video, cut them as standalone clips, optionally reformat 16:9 → 9:16 (face-pan or split-screen), and burn opus-style word-by-word captions. Use when the user mentions "clipify," "cut clips from this video," "make shorts from this," "find funny moments," "reframe to 9:16," "vertical clips," or pastes a video file path and wants social-ready cuts.

一句话选型结论

按资料字段整理

Clipify是内容创作类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类内容创作 安装方式GitHub 仓库 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 skills
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

内容创作
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方exiao仓库 skills · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式GitHub 仓库安装包 exiao/skills
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 2026-05-12
正文体量4.8 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在内容创作场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
Clipify当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

4.8 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Clipify

Find the funniest moments in a video, cut them as standalone clips, optionally reformat 16:9 → 9:16 (face-pan or split-screen), and burn opus-style word-by-word captions.

Source repo: ~/projects/clipify (cloned from github.com/louisedesadeleer/clipify)

Inputs

  • A video file path (the user will provide it; otherwise ask)
  • Optional: requested format (9:16, 16:9, 1:1)
  • Optional: subtitle style preference

Tooling

  • Whisper: whisper --model tiny.en --word_timestamps True --output_format json (fast; for non-English use --model base)
  • ffmpeg: add -hwaccel videotoolbox on macOS for decode, -preset ultrafast for renders. Final: -c:v libx264 -crf 20
  • Scripts: ~/projects/clipify/scripts/
  • analyze.py — speaker timeline from two ROI motion files
  • build_pan.py — ffmpeg crop x-expression with hard cuts
  • build_ass.py — opus-style ASS captions from whisper JSON
  • audio_align.py — find offset of a sub-clip in a longer source

Working dir: /tmp/clipify/ (mkdir at start)


Workflow

Step 1 — Find the funniest parts

mkdir -p /tmp/clipify
ffmpeg -y -hwaccel videotoolbox -i "$VIDEO" -vn -ac 1 -ar 16000 /tmp/clipify/audio.wav
whisper /tmp/clipify/audio.wav --model tiny.en --word_timestamps True --output_format json --output_dir /tmp/clipify --language en

Read JSON, pick 3-5 candidates. Funny signals: punchlines/reactions, reversals, awkward pauses, self-roasts, audio peaks.

For each: [start, end, why-it's-funny, suggested title]. Aim 10-25s. Show list, let user pick.

Step 2 — Trim

ffmpeg -y -ss "$START" -t "$DURATION" -i "$VIDEO" -c copy /tmp/clipify/clip_$N.mp4

Step 3 — Output format

Ask: "9:16 (TikTok/Reels), 16:9 (YouTube), or 1:1 (Insta feed)?"

Step 4 — If 16:9 → 9:16: pan or split-screen

4a — Pan-between-faces

  1. Sample one frame, eyeball face ROIs (mouth+chin area as x,y,w,h)
  2. Extract per-frame motion energy in each ROI via ffmpeg tblend+signalstats
  3. Build speaker timeline: python3 ~/projects/clipify/scripts/analyze.py /tmp/clipify/L.txt /tmp/clipify/R.txt 1.0 > /tmp/clipify/segments.json
  4. Pick pan x-coordinates for vertical strip (crop width = 608 for 1920 source)
  5. Generate x expression and render: python3 ~/projects/clipify/scripts/build_pan.py /tmp/clipify/segments.json $LEFT_X $RIGHT_X

4b — Split-screen

Two stacked tiles (1080x960 each), active speaker on top. Build enable expression from segments.json.

Step 5 — Subtitles

Three styles: opus (big bold, yellow active-word), karaoke (4-word chunks, green highlight), minimal (clean Helvetica).

whisper /tmp/clipify/clip_panned.mp4 --model tiny.en --word_timestamps True --output_format json --output_dir /tmp/clipify --language en
python3 ~/projects/clipify/scripts/build_ass.py /tmp/clipify/clip_panned.json /tmp/clipify/captions.ass opus
ffmpeg -y -i /tmp/clipify/clip_panned.mp4 -vf "subtitles=/tmp/clipify/captions.ass" -c:v libx264 -preset fast -crf 20 -c:a copy "$OUTPUT.mp4"

Step 6 — Deliver

  • Save to <source_dir>/clipify_out/
  • Print: name, duration, what was funny, output path
  • Open first output for review
  • Offer to iterate

Pitfalls

  • Don't over-tune ROIs (2 iterations max)
  • Check for scene cuts in clip (select='gt(scene,0.3)')
  • 4K source: downscale to 1080p first or double all coordinates
  • Whisper the trimmed clip (not full source) for caption timestamps
  • If source has burned-in subs, use audio_align.py to find clean master

Requirements

  • ffmpeg with libx264 AND libass (for subtitle burn). Check: ffmpeg -filters 2>&1 | grep subtitles. The default Homebrew ffmpeg formula does NOT include libass. Use the homebrew-ffmpeg tap: brew tap homebrew-ffmpeg/ffmpeg && brew uninstall --ignore-dependencies ffmpeg && brew install homebrew-ffmpeg/ffmpeg/ffmpeg. If brew complains about outdated CLT, run softwareupdate --install "Command Line Tools for Xcode <version>" first (check softwareupdate --list for the exact label).
  • whisper (openai-whisper): brew install openai-whisper or pip install openai-whisper
  • Python 3 + numpy
  • macOS recommended (VideoToolbox), works on Linux without hwaccel flag

Workaround if no libass

If ffmpeg lacks the subtitles/ass filter, use drawtext as a fallback for simple captions (one word at a time, less pretty but functional). Or reinstall ffmpeg with libass.

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Clipify怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Clipify支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

Clipify权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

Clipify收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

Clipify用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。