כיצד להשתמש ב-Claude Code כדי להפוך פרויקטים של שיווק וידאו לאוטומטיים (מדריך מקצה לקצה)

מה תהפוך לאוטומטי (במבט חטוף)

למה Claude Code לשיווק וידאו?

ארכיטקטורת האוטומציה

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

שלב 1: זרע את קול המותג והתדריכים היצירתיים שלך

brand:
persona: "מחנך פרגמטי אך אופטימי"
audience: "משווקי SaaS B2B ויוצרים עצמאיים"
pillars:
- "אוטומציה מעשית על פני תיאוריה"
- "החלטות מונעות נתונים"
- "הצג, אל תספר"
banned_phrases:
- "game‑changer"
- "disrupt"
style:
tone: "ברור, תמציתי, ידידותי"
reading_level: "כיתה ח'–ט'"
ctas:
primary: "הירשם כמנוי למבני אוטומציה שבועיים"
secondary: "תפוס את תבנית זרימת העבודה"

אתה משווק וידאו בכיר ותסריטאי. כתוב תסריט בן 60–90 שניות ש:
- נתפס תוך 3 שניות עם נקודת נתונים
- מספק טייקאווי אחד שניתן לפעול לפיו
- משתמש בקול המותג ב-brand_voice.yaml
- מוציא רשימת סצנות עם חותמות זמן, B-roll מוצע וטקסט על המסך

שלב 2: צור סקריפטים עם Claude + תבניות מקומיות

# חלץ אודיו
ffmpeg -y -i data/raw/input.mp4 -vn -acodec pcm_s16le data/processed/audio.wav
# הפעל whisper (דוגמה)
whisper data/processed/audio.wav \
--model medium \
--language en \
--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

שלב 4: חתוך אוטומטית סרטונים ארוכים לסרטונים קצרים

# חתוך 00:02:10–00:02:40
ffmpeg -ss 00:02:10 -to 00:02:40 -i input.mp4 -c copy out_clip.mp4
# אפקט פאנץ'-אין (קנה מידה + חיתוך)
ffmpeg -i out_clip.mp4 -filter:v "scale=iw*1.08:ih*1.08, crop=iw:ih" -c:a copy out_clip_zoom.mp4

שלב 5: כתוביות אצווה, כותרות, תיאורים ו-hashtags

שלב 6: תמונות ממוזערות עם גרסאות טקסט

שלב 7: העלאה ותזמון

שלב 8: תזמר עם Makefile או מריץ משימות

shorts: transcribe autoclip captions repurpose
@echo "סרטונים קצרים נוצרו ב-data/processed/shorts"
longform: generate_script captions
upload:
python scripts/schedule_upload.py --platform youtube --input data/processed/shorts

שלב 9: שערי איכות וניתוח נתונים

זרימה לדוגמה מקצה לקצה

דפוסי הנחיה מעשיים עבור Claude Code

הערות כלי עבודה ועצות התקנה

דוגמה: היוריסטיקה מינימלית של חיתוך אוטומטי (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

שינוי קנה המידה של המערכת

ראוי לציון: שימוש ב-Sider כדי להאיץ הנחיות וסקירות

מכשולים נפוצים (ותיקונים)

השלבים הבאים שלך

שאלות נפוצות