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

Авто-ко: 50-строчный Bash-скрипт, превращающий код Claude в автономные AI-компании
Auto-co — это bash-скрипт из 50 строк, который оборачивает CLI Claude Code в цикл, позволяя ему работать автономно с 14 ИИ-агентами, играющими роли, такие как CEO, инженер и критик. Он создал четыре продукта с нуля, включая FormReply и Changelog.dev, при общей стоимости $268 за 270+ циклов.

Мобильное приложение QCAI добавляет управление шлюзом OpenClaw с нативным VPN Tailscale
QCAI для iOS и Android теперь интегрируется с OpenClaw Control Center, позволяя напрямую управлять шлюзом с мобильных устройств через защищённые VPN-туннели Tailscale без открытых портов.

mindpm: Бесплатный MCP-сервер для постоянного хранения памяти проекта с Claude
mindpm — это бесплатный, открытый MCP-сервер, который предоставляет Claude локальную базу данных SQLite для отслеживания задач, решений, заметок и сводок сессий в рамках диалогов. Настройка занимает 30 секунд с помощью команды: claude mcp add mindpm -e MINDPM_DB_PATH=~/.mindpm/memory.db -- npx -y mindpm.

Сервер Tredict MCP позволяет Claude создавать и отправлять планы тренировок на спортивные часы.
Разработчик создал Tredict MCP Server для Claude.ai и Claude Code, который создает сложные планы тренировок на выносливость с помощью промптов и автоматически загружает структурированные тренировки на часы Garmin, Coros, Suunto и Wahoo. Сервер включает MCP App для визуальной обратной связи в чате Claude.