كيفية استخدام Claude Code لأتمتة مشاريع تسويق الفيديو (دليل شامل)

ما الذي ستتمكن من أتمتته (في لمحة)

لماذا Claude Code لتسويق الفيديو؟

بنية الأتمتة

video-automation/
├─ config/
│ ├─ brand_voice.yaml
│ ├─ platforms.yaml
│ └─ prompts/
│ ├─ script_prompt.md
│ ├─ title_desc_prompt.md
│ └─ clip_rules.md
├─ data/
│ ├─ raw/
│ ├─ processed/
│ └─ captions/
├─ scripts/
│ ├─ generate_script.py
│ ├─ transcribe.py
│ ├─ autoclip.py
│ ├─ captions.py
│ ├─ repurpose.py
│ └─ schedule_upload.py
└─ Makefile

الخطوة 1: زرع صوت علامتك التجارية وملخصاتك الإبداعية

brand:
persona: "مُعلّم عملي ولكن متفائل"
audience: "مسوقو B2B SaaS والمبدعون المنفردون"
pillars:
- "الأتمتة العملية على النظرية"
- "قرارات تعتمد على البيانات"
- "أظهر، لا تخبر"
banned_phrases:
- "مغيّر اللعبة"
- "تعطيل"
style:
tone: "واضح وموجز وودود"
reading_level: "الصف الثامن-التاسع"
ctas:
primary: "اشترك للحصول على إصدارات أسبوعية من الأتمتة"
secondary: "احصل على قالب سير العمل"

أنت مسوق فيديو كبير وكاتب نصوص. اكتب نصًا مدته 60-90 ثانية:
- يجذب الانتباه في 3 ثوانٍ بنقطة بيانات
- يقدم معلومة عملية واحدة
- يستخدم صوت العلامة التجارية في brand_voice.yaml
- يخرج قائمة مشاهد مع الطوابع الزمنية، واقتراحات اللقطات الإضافية (B-roll)، والنص المعروض على الشاشة

الخطوة 2: إنشاء النصوص باستخدام Claude + القوالب المحلية

# استخراج الصوت
ffmpeg -y -i data/raw/input.mp4 -vn -acodec pcm_s16le data/processed/audio.wav
# تشغيل whisper (مثال)
whisper data/processed/audio.wav \
<a6>--model medium \</a5><a7>--language en \</a5>
--task transcribe \
--output_dir data/captions

ffmpeg -i data/raw/input.mp4 -vf subtitles=data/captions/input.srt -c:a copy data/processed/captioned.mp4

الخطوة 4: التقطيع التلقائي لمقاطع الفيديو الطويلة إلى مقاطع قصيرة

# قص 00:02:10-00:02:40
ffmpeg -ss 00:02:10 -to 00:02:40 -i input.mp4 -c copy out_clip.mp4
# تأثير التكبير (القياس + الاقتصاص)
ffmpeg -i out_clip.mp4 -filter:v "scale=iw*1.08:ih*1.08, crop=iw:ih" -c:a copy out_clip_zoom.mp4

الخطوة 5: التعليقات التوضيحية المجمعة والعناوين والأوصاف وعلامات التصنيف

الخطوة 6: الصور المصغرة مع متغيرات النص

الخطوة 7: التحميل والجدولة

الخطوة 8: التنسيق باستخدام Makefile أو أداة تشغيل المهام

shorts: transcribe autoclip captions repurpose
@echo "تم إنشاء مقاطع الفيديو القصيرة في data/processed/shorts"
longform: generate_script captions
upload:
python scripts/schedule_upload.py --platform youtube --input data/processed/shorts

الخطوة 9: بوابات الجودة والتحليلات

نموذج لسير عمل شامل

أنماط المطالبات العملية لـ Claude Code

ملاحظات الأدوات ونصائح الإعداد

مثال: تجربة التقطيع التلقائي البسيطة (Python)

import re
from typing import List, Tuple
HOOK_PATTERNS = [r"\bhere's the\b", r"\bthe mistake\b", r"\bdo this\b", r"\bin 30 seconds\b",
]
def score_line(line: str) -> int:
s = 0
if len(line) < 140: s += 10
if re.search(r"\b\d+%|\d+x|\b\d+ (seconds|minutes|steps)\b", line): s += 20
if any(re.search(p, line.lower) for p in HOOK_PATTERNS): s += 20
if line.endswith: s += 10
return min(s, 100)
def propose_clips(transcript: List[Tuple[float, float, str]], max_len=35):
clips = []
cur = []
cur_len = 0
for start, end, text in transcript:
cur.append((start, end, text))
cur_len += (end - start)
if cur_len >= max_len or score_line(text) > 40:
clips.append((cur[0][0], end))
cur, cur_len = [], 0
if cur:
clips.append((cur[0][0], cur[-1][1]))
return clips

توسيع نطاق النظام

جدير بالذكر: استخدام Sider لتسريع المطالبات والمراجعات

المزالق الشائعة (والإصلاحات)

خطواتك التالية

أسئلة وأجوبة