bridge-mind/bridgeclip

BridgeClip – 긴 동영상을 자막이 있는 숏폼 클립으로 변환

개요

• 긴 동영상(YouTube, Twitch VOD 또는 로컬 파일)을 입력하면 소셜 미디어에 적합한 자막이 있는 짧은 클립을 자동으로 추출하는 데스크톱 애플리케이션입니다.
• 두 가지 주요 워크플로우:
  1. 자동 – 앱이 흥미로운 순간을 찾아 프레임을 잡고, 자막을 추가하고, 클립을 내보냅니다.
  2. 검토 및 편집 – 후보 클립 목록을 받아 트리밍, 프레임 재조정, 자막 편집 후 내보낼 수 있습니다.

작동 방식

• 로컬 렌더링 – 비디오 인코딩은 번들된 FFmpeg를 사용하여 컴퓨터에서 수행됩니다.
• AI 기반 분석 – 전사, 순간 감지, 프레임 제안 및 선택적 편집 검사는 사용자 자신의 OpenRouter API 키(또는 로컬 CLI를 통한 Claude/ChatGPT)를 사용하는 대규모 언어 모델 호출로 수행됩니다. 앱은 비디오 파일이나 API 키를 BridgeMind 서버로 보내지 않습니다.
• Python 클리핑 엔진이 Electron/React UI 뒤에서 작동하며 AI 서비스와 통신하고 비디오 컷을 처리합니다.

주요 기능

• 순간 발견 – 전사 메타데이터 사용, 모델 품질(품질, 경제, 고급) 선택 가능.
• 편집 도구: 트리밍, 분할, 컷 연장, 크롭 조정, 레이아웃 선택(전체 화면, 분할, 맞춤), 동기화된 소스 및 출력 미리보기.
• 내보내기 옵션: 세로(9:16) 또는 가로(16:9), 피치를 유지하면서 1배~2배 속도 조정, 9가지 자막 스타일.
• 라이브러리 관리: 실행을 북마크, 클립 검색, 게시 상태 추적, 제목/태그 초안 작성.
• 소셜 게시: Zernio 통합을 통한 일정 및 대기열 관리.
• 내장 어시스턴트: Claude, ChatGPT 또는 모든 OpenRouter 모델과 채팅하여 작업 시작, 라이브러리 편집, 클립 내보내기 또는 자동화 실행.
• 투명성: 실행별 비용, 모델 사용량, 전사 및 Jev 편집 검토 표시.

시작하기

1. 앱을 설치합니다(macOS용 DMG, Windows용 EXE, Linux용 DEB/AppImage – Python, FFmpeg, yt-dlp 번들).
2. OpenRouter API 키를 제공합니다(BridgeMind 계정 불필요).
3. 비디오를 추가하고 워크플로우/스타일을 선택한 다음 AI가 무거운 작업을 수행하게 합니다.
4. 원하는 경우 편집기에서 다듬은 다음 ~/BridgeClip 또는 선택한 폴더로 내보냅니다.

대상 사용자

• 긴 팟캐스트, 스트림 또는 인터뷰를 TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts와 같은 플랫폼용 바이트 크기의 자막 클립으로 재사용하려는 콘텐츠 제작자.
• AI 비용이 자체 OpenRouter 계정으로 청구되는 로컬 및 개인정보 보호 도구가 필요한 팀.

기술 스택

• 프론트엔드: Electron + React.
• 백엔드: Python 3.12 클리핑 엔진, FFmpeg(자막용 libass), 다운로드용 yt-dlp.
• AI: 전사, 순간 감지, 프레이밍, 인앱 채팅 어시스턴트를 위한 모든 OpenRouter 호환 LLM(Claude, ChatGPT 등).

개발

• Node.js 22, Python 3.12 및 ass 필터가 있는 FFmpeg 필요.
• MIT 라이선스의 오픈 소스. 관리자 승인 후 GitHub에서 기여 가능.

링크

• 웹사이트/다운로드: https://bridgeclip.ai
• 리포지토리: https://github.com/bridge-mind/bridgeclip
• 문서: 사용법, 편집기 가이드, AI 및 개인정보 보호, 개발 지침.