Claude-Real-Video: Кадры с учетом сцены и расшифровка для любой LLM

Claude-real-video (GitHub) — это Python CLI-инструмент, который позволяет любой LLM действительно «смотреть» видео, извлекая кадры с учетом сцен и транскрипт — всё локально, без загрузки на внешние сервисы. В отличие от выборки кадров с фиксированным интервалом (например, 1 кадр/с), которая приводит к избыточности статичного контента и пропуску быстрых смен сцен, этот инструмент использует обнаружение смены сцен и минимальную плотность кадров, чтобы захватить каждое значимое визуальное изменение, отбрасывая почти дублирующиеся кадры.
Ключевые возможности
- Обнаружение смены сцен с настраиваемой чувствительностью (
--scene 0.30) - Дедупликация скользящим окном (
--dedup-window 4,--dedup-threshold 8%) — избегает повторной отправки одного и того же кадра после перебивки - Минимальная плотность кадров (
--fps-floor 1.0) гарантирует хотя бы один кадр каждые N секунд - Жёсткий лимит на общее количество кадров:
--max-frames 150 - Транскрипция через Whisper с определением языка (
--lang autoили указатьen,zh) - Поддержка ссылок (YouTube, Instagram, TikTok и др.) через yt-dlp и локальных файлов
- Выдаёт чистую папку:
crv-out/frames/*.jpg,crv-out/transcript.txt,crv-out/MANIFEST.txt— загрузите их в Claude, ChatGPT или Gemini - Возможность сгенерировать визуальный отчёт о решениях «сохранить/отбросить» (
--report)
Установка
pip install claude-real-video # ядро (кадры + дедупликация)
pip install "claude-real-video[whisper]" # + аудиотранскрипция
Системное требование: ffmpeg (установите через brew install ffmpeg, sudo apt install ffmpeg или winget install Gyan.FFmpeg).
Примеры использования
# Ссылка YouTube/Instagram
crv "https://www.youtube.com/watch?v=..."
Локальный файл с транскриптом на английском
crv lecture.mp4 -o out --lang en
Только кадры, без транскрипта
crv clip.mp4 --no-transcribe
С файлом куки для контента по логину
crv "https://..." --cookies cookies.txt
Как это работает
Инструмент использует yt-dlp для получения видео по ссылке (с опциональными куками), затем ffmpeg для извлечения кадров при каждой смене сцены с учётом минимальной плотности. Детектор почти дублирующихся кадров со скользящим окном отсеивает повторяющиеся планы. Аудио транскрибируется через Whisper CLI. Всё остаётся локально — никакой загрузки в облачные сервисы.
📖 Полный исходник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Эффективное управление токенами с помощью открытых MCP-серверов: Pare
Серверы Pare MCP сокращают растрату токенов и повышают эффективность, когда агенты ИИ кодирования используют инструменты разработчика, предоставляя структурированный вывод.

Навык Tendr: Детерминированные CLI-операции для управления памятью агента
Tendr Skill — это агентный навык, который разделяет рассуждения и выполнение для структурированной долговременной памяти, позволяя агентам решать, что нужно изменить, в то время как CLI-инструмент детерминированно обрабатывает структурные операции. Он поддерживает [[вики-ссылки]] и явные семантические иерархии между файлами.

Результаты тестирования: 6 бюджетных моделей против Claude Sonnet 4.6 в задаче оркестрации OpenClaw
Разработчик протестировал шесть более дешёвых ИИ-моделей против Claude Sonnet 4.6 в качестве основного оркестратора для настройки OpenClaw. Только o4-mini повторил идеальный результат Sonnet, в то время как другие провалились на критически важных задачах, требующих суждения, таких как проверка файлов и делегирование.

Применение архитектуры Claude Code к локальным 9B моделям: ключевые выводы и оптимизации
Разработчик извлек архитектурные паттерны из утекшего исходного кода Claude Code и применил 10 оптимизаций к qwen3.5:9b, работающей локально на RTX 5070 Ti. Ключевым открытием стало то, что qwen3.5:9b имеет нативные структурированные tool_calls, а главным ограничением для 9B-моделей является самодисциплина в понимании, когда прекратить исследование и начать генерировать вывод.