clippyme
Pipeline auto-hospedado de IA que convierte videos largos (YouTube o subida local) en shorts verticales virales 9:16. Incluye detección de momentos virales con Gemini, transcripción multi-proveedor, reframing activo del hablante y edición en navegador.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 11:46 · upstream 28 sept 2026, 11:29 · release sin release detectada
Qué es clippyme
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
ClippyMe es una herramienta open-source para auto-hospedaje que automatiza la creación de contenido vertical desde videos horizontales largos. El sistema procesa videos de YouTube o archivos locales mediante un pipeline completo: descarga con yt-dlp, transcripción con Deepgram/ElevenLabs/Faster-Whisper, detección de momentos virales con Google Gemini (con fallback a TextTiling), reframing activo usando YOLOv8 y MediaPipe para seguimiento del hablante, y post-procesado con ffmpeg para normalización de audio y renderizado optimizado.
- Generación automática de shorts verticales desde videos largos de YouTube para TikTok/Reels
- Procesamiento local de videos sensibles sin subir datos a la nube (modo Whisper local)
- Edición en tiempo real mientras el pipeline procesa clips posteriores
- Publicación programada multiplataforma mediante Zernio con gestión de límites diarios
- Detección viral con Gemini 3.5-flash y rubrica de 5 ejes (HOOK_STRENGTH, EMOTIONAL_PAYOFF, QUOTABILITY, SELF_CONTAINED, DENSITY)
- Reframing activo con YOLOv8 + MediaPipe FaceMesh para seguimiento del hablante principal
- Edición en navegador sin subir archivos completos (streaming de clips terminados)
- Fallback automático entre proveedores de transcripción (Deepgram/ElevenLabs/Whisper local)
- Renderizado optimizado con libx264 CRF 18 y mux lossless para streaming inmediato
- Soporte GPU NVIDIA mediante docker-compose.yml adicional
- Dependencia de claves API externas (Gemini/Deepgram/ElevenLabs) para funcionalidad completa
- Requisito de hardware significativo: mínimo 4 núcleos CPU y 8GB RAM recomendados
- Publicación multiplataforma limitada a Zernio (no integración nativa con APIs directas)
- Almacenamiento temporal de transcripciones en disco local por 7 días (clave URL hash)
- Limitaciones de cuota diaria de Zernio (429) que deben gestionarse manualmente
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Usar docker compose up --build para despliegue estándar. Para GPU: docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up --build. Configurar CLIPPYME_BIND=127.0.0.1 en producción y establecer CLIPPYME_API_TOKEN para autenticación básica. Subir cookies.txt para contenido con restricciones de edad/region. Limpiar volumen /app/node_modules tras cambios en requirements.txt o package.json.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.