eternityspring/reelbench-skills

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 보조 비디오 분석 및 처리를 위한 전문 도구를 제공합니다. 사용자가 영상을 샷 단위 데이터로 분할하고, 비디오 영상과 설명 메타데이터를 동기화하며, 시각적 무결성을 유지하면서 비디오 파일에서 민감하거나 불필요한 기술 메타데이터를 제거하도록 돕습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Claude Code 또는 Codex와 같은 AI 코딩 어시스턴트에 통합되도록 설계된 모듈형 "기술" 모음으로 작동합니다. 이러한 도구는 저수준 비디오 처리 및 데이터 추출을 위해 ffmpeg 및 ffprobe를 활용합니다. 각 기술은 독립형이며 외부 API 키나 복잡한 종속성이 필요하지 않으며, AI가 생성한 분석의 정확성을 검증하기 위해 자동화된 품질 게이트를 사용합니다.

대상 사용자

비디오 파일에 대한 기술적 분석을 수행하거나 AI 기반 워크플로우를 사용하여 영화 구조의 문서화를 자동화해야 하는 비디오 편집자, AI 콘텐츠 제작자 및 연구자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 샷 분할: 비디오를 자동으로 샷으로 분할하고 15개의 품질 검증 게이트를 통해 지속 시간, 카메라 움직임 및 샷 크기를 캡처합니다.
• 대화형 보고서: 사용자가 샷을 클릭하여 탐색하고, 데이터를 필터링하며, 프레임별 분석을 볼 수 있는 오프라인 사용 가능한 단일 HTML 보고서를 생성합니다.
• 메타데이터 스크러빙: 표준 도구에서 종종 놓치는 숨겨진 원격 측정 및 인코더 메타데이터를 제거하여 비디오 파일을 정밀하게 정리하며, 바이트 수준 검사로 검증합니다.
• 원활한 통합: 간단한 심볼릭 링크를 통해 설치되어 Claude Code 또는 Codex와 같은 기존 AI 코딩 환경 내에서 직접 작동합니다.