वीडियो मार्केटिंग प्रोजेक्ट्स को ऑटोमेट करने के लिए Claude Code का उपयोग कैसे करें (एंड-टू-एंड गाइड)

आप क्या ऑटोमेट करेंगे (एक नज़र में)

वीडियो मार्केटिंग के लिए Claude Code क्यों?

ऑटोमेशन आर्किटेक्चर

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

चरण 1: अपनी ब्रांड वॉइस और क्रिएटिव ब्रीफ को सीड करें

brand:
persona: "प्रैग्मेटिक लेकिन उत्साही एजुकेटर"
audience: "B2B SaaS मार्केटर और सोलो क्रिएटर"
pillars:
- "थ्योरी से ज़्यादा प्रैक्टिकल ऑटोमेशन"
- "डेटा-ड्रिवन डिसीजन"
- "दिखाओ, बताओ मत"
banned_phrases:
- "गेम-चेंजर"
- "डिस्रप्ट"
style:
tone: "स्पष्ट, संक्षिप्त, दोस्ताना"
reading_level: "ग्रेड 8–9"
ctas:
primary: "साप्ताहिक ऑटोमेशन बिल्ड के लिए सब्सक्राइब करें"
secondary: "वर्कफ़्लो टेम्पलेट लें"

आप एक सीनियर वीडियो मार्केटर और स्क्रिप्ट राइटर हैं। एक 60–90 सेकंड की स्क्रिप्ट लिखें जो:
- डेटा पॉइंट के साथ 3 सेकंड में हुक करे
- 1 कार्रवाई योग्य टेकअवे दे
- brand_voice.yaml में ब्रांड वॉइस का उपयोग करे
- टाइमस्टैम्प, सुझाए गए B-रोल और ऑन-स्क्रीन टेक्स्ट के साथ एक सीन लिस्ट आउटपुट करे

चरण 2: Claude + लोकल टेम्पलेट के साथ स्क्रिप्ट जेनरेट करें

# ऑडियो निकालें
ffmpeg -y -i data/raw/input.mp4 -vn -acodec pcm_s16le data/processed/audio.wav
# Whisper चलाएं (उदाहरण)
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

चरण 4: लंबे वीडियो को शॉर्ट्स में ऑटो-क्लिप करें

# 00:02:10–00:02:40 काटें
ffmpeg -ss 00:02:10 -to 00:02:40 -i input.mp4 -c copy out_clip.mp4
# पंच-इन इफ़ेक्ट (स्केल + क्रॉप)
ffmpeg -i out_clip.mp4 -filter:v "scale=iw*1.08:ih*1.08, crop=iw:ih" -c:a copy out_clip_zoom.mp4

चरण 5: बैच कैप्शन, टाइटल, डिस्क्रिप्शन और हैशटैग

चरण 6: टेक्स्ट वेरिएंट के साथ थंबनेल

चरण 7: अपलोड करना और शेड्यूलिंग

चरण 8: Makefile या टास्क रनर के साथ ऑर्केस्ट्रेट करें

shorts: transcribe autoclip captions repurpose
@echo "Shorts data/processed/shorts में बनाए गए हैं"
longform: generate_script captions
upload:
python scripts/schedule_upload.py --platform youtube --input data/processed/shorts

चरण 9: क्वालिटी गेट और एनालिटिक्स

सैंपल एंड-टू-एंड फ़्लो

Claude Code के लिए प्रैक्टिकल प्रॉम्प्ट पैटर्न

टूलिंग नोट्स और सेटअप टिप्स

उदाहरण: मिनिमल ऑटोक्लिप ह्यूरिस्टिक (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

सिस्टम को स्केल करना

ध्यान देने योग्य: प्रॉम्प्टिंग और रिव्यू को तेज़ करने के लिए Sider का उपयोग करना

सामान्य कमियाँ (और फ़िक्स)

आपके अगले कदम

FAQ