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BridgeClip – 長い動画をキャプション付きのショートクリップに変換

概要

• デスクトップアプリケーションで、長い動画（YouTube、Twitch VOD、またはローカルファイル）を入力し、ソーシャルメディアに適したキャプション付きの短いクリップを自動抽出します。
• 2つの主要ワークフロー:
  1. 自動 – アプリが興味深い瞬間を見つけ、フレーミングし、キャプションを追加してクリップを書き出します。
  2. レビュー＆編集 – 候補クリップのリストを取得し、トリミング、再フレーミング、キャプション編集後に書き出します。

動作の仕組み

• ローカルレンダリング – ビデオエンコーディングは、バンドルされたFFmpegを使用してコンピューター上で実行されます。
• AI搭載分析 – 文字起こし、瞬間検出、フレーミング提案、および任意の編集チェックは、独自のOpenRouter APIキー（またはローカルCLIを介したClaude/ChatGPT）を使用した大規模言語モデルの呼び出しによって実行されます。アプリがビデオファイルやAPIキーをBridgeMindサーバーに送信することはありません。
• PythonクリッピングエンジンがElectron/React UIの背後で動作し、AIサービスと通信してビデオカットを処理します。

主な機能

• 瞬間検出：トランスクリプトメタデータを使用。モデル品質（品質、経済、アドバンスト）を選択可能。
• 編集ツール：トリミング、分割、カットの延長、クロップ調整、レイアウト選択（全画面、分割、フィット）、同期ソース＆出力のプレビュー。
• 書き出しオプション：縦（9:16）または横（16:9）、ピッチを維持しながら1×〜2×の速度調整、9つのキャプションスタイル。
• ライブラリ管理：ランをブックマーク、クリップの検索、公開ステータスの追跡、ドラフトタイトル/タグ。
• ソーシャル公開：Zernio統合によるスケジュールとキューの管理。
• ビルトインアシスタント：Claude、ChatGPT、または任意のOpenRouterモデルとチャットして、ジョブの開始、ライブラリの編集、クリップの書き出し、自動化の実行が可能。
• 透明性：ランごとのコスト、モデル使用量、トランスクリプト、Jev編集レビューを表示。

開始方法

1. アプリをインストール（macOS用DMG、Windows用EXE、Linux用DEB/AppImage – Python、FFmpeg、yt-dlpをバンドル）。
2. OpenRouter APIキーを提供（BridgeMindアカウントは不要）。
3. 動画を追加し、ワークフロー/スタイルを選択して、AIに重い作業を任せます。
4. 必要に応じてエディターで調整し、~/BridgeClipまたは選択したフォルダーに書き出します。

対象ユーザー

• 長編ポッドキャスト、ストリーム、インタビューを、TikTok、Instagram Reels、YouTube Shortsなどのプラットフォーム向けの一口サイズのキャプション付きクリップに再利用したいコンテンツクリエイター。
• AIコストが自分のOpenRouterアカウントに請求される、ローカルでプライバシーを保護するツールを必要とするチーム。

技術スタック

• フロントエンド：Electron + React。
• バックエンド：Python 3.12クリッピングエンジン、FFmpeg（字幕用libass）、yt-dlp（ダウンロード用）。
• AI：OpenRouter互換の任意のLLM（Claude、ChatGPTなど）で、文字起こし、瞬間検出、フレーミング、アプリ内チャットアシスタントを実行。

開発

• Node.js 22、Python 3.12、およびassフィルター付きFFmpegが必要です。
• MITライセンスのオープンソース。メンテナー承認後、GitHubでコントリビューションを受け付けています。

リンク

• ウェブサイト/ダウンロード：https://bridgeclip.ai
• リポジトリ：https://github.com/bridge-mind/bridgeclip
• ドキュメント：使用方法、エディターガイド、AIとプライバシー、開発手順。