LLM Video Toolkit

Module 1: FFmpeg Assistant

「FFmpegコマンドを調べる」ストレスを解消。自然言語で指示するだけ。

機能

• 日本語指示 → FFmpegコマンド自動生成
• 実行前確認（--dry-run）対応
• 複雑なフィルタも自然言語で指定可能

使い方

# 基本
python main.py ffmpeg "720pに変換して" -i input.mp4 -o output.mp4

# 確認なしで実行
python main.py ffmpeg "音声を削除" -i input.mp4 -o silent.mp4 -y

# コマンド確認のみ（実行しない）
python main.py ffmpeg "最初の30秒だけ切り出し" -i input.mp4 --dry-run

変換例

入力: "ノイズ除去して明るくして"
出力: ffmpeg -i input.mp4 -af "afftdn=nf=-20" -vf "eq=brightness=0.1" output.mp4

Module 2: Clip Cutter

「どこを切り出せばバズるか」をLLMが判断。

機能

• Whisper音声認識でトランスクリプト生成
• LLMが「シェアされそうな部分」を特定
• 自動切り出し＆ファイル生成

使い方

# 5箇所自動切り出し
python main.py clip -i long_video.mp4 -n 5 -o ./clips

# 秒数指定
python main.py clip -i video.mp4 -n 3 --min-duration 20 --max-duration 45

判断基準（LLMプロンプトで調整可能）

• 感情の振れ幅が大きい箇所
• ユーモア・驚き・共感を誘う発言
• 議論を呼びそうな主張
• 完結した話題で切り取りやすい部分

Module 3: Auto Caption

字幕入れの「手動修正地獄」を解消。AIが校正→焼き込みまで全自動。

機能

• Whisper文字起こし + LLM校正で高精度
• SRTファイル出力（編集ソフトで読み込み可）
• 動画への直接焼き込み対応

使い方

# SRT出力
python main.py caption -i input.mp4 -o output.srt

# 動画に焼き込み
python main.py caption -i input.mp4 -o output.mp4 --burn

# 高速モード（LLM校正スキップ）
python main.py caption -i input.mp4 -o output.srt --no-correct

Module 4: Auto Tag

「タグ20個考えて…」「SEO対策が…」から解放。動画食わせるだけ。

機能

• タイトル案5個生成
• 最適化タグ20個生成
• 説明文・要約の自動生成
• ジャンル別最適化（gaming/vlog/tech等）

使い方

# 基本
python main.py tag -i input.mp4

# ジャンル指定で最適化
python main.py tag -i input.mp4 --genre gaming

# JSON出力
python main.py tag -i input.mp4 -o metadata.json

Module 5: Thumbnail Candidates

サムネ素材探しを自動化。AIが映えるシーンを判定してフレーム抽出。

機能

• サムネ向きシーンの自動判定
• 指定枚数のフレーム抽出
• キャッチコピー案の生成
• トーン指定（funny/serious/clickbait）

使い方

# 5枚抽出
python main.py thumbnail -i input.mp4 -o ./thumbnails

# 10枚 + クリック誘発系コピー
python main.py thumbnail -i input.mp4 -n 10 --tone clickbait

※最終的なサムネイル作成は人間が行う想定（素材出しまでがAIの役割）

Module 6: Archive Highlight

配信アーカイブから「盛り上がった箇所」を自動検出し、クリップとして切り出し。

機能

• 音量ピーク検出（笑い声、歓声）
• コメントログ連携（コメント急増箇所）
• YouTubeタイムスタンプ自動生成
• 切り抜き師の素材探し時間を大幅削減

使い方

# 基本（5クリップ抽出）
python main.py highlight -i archive.mp4 -o ./highlights

# コメントログ連携（精度向上）
python main.py highlight -i archive.mp4 -c comments.json -n 10

Module 7: Live Caption

配信中にリアルタイムで字幕を生成し、OBSに送信。

機能

• Whisper高速版（faster-whisper）使用
• OBS WebSocket 5.x対応
• 2秒以内の遅延で字幕表示
• 自動フェードアウト

使い方

# OBS起動後
python main.py live-caption --source "字幕"

# モデル・パスワード指定
python main.py live-caption --source "字幕" --model small --obs-password "secret"

※OBS側でテキストソースを作成し、WebSocketサーバーを有効化しておく

Module 8: Stream Digest

ハイライト箇所を繋いで、5-10分のダイジェスト動画を自動生成。

機能

• archive-highlightと連携
• タイトルカード自動生成
• トランジション追加（オプション）
• 再エンコードなし高速連結

使い方

# 基本（10ハイライトを連結）
python main.py digest -i archive.mp4 -o digest.mp4

# タイトル付き + トランジション
python main.py digest -i archive.mp4 --title "配信ダイジェスト" --transition