വീഡിയോ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ Claude Code എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം (End-to-End Guide)

നിങ്ങൾ എന്തൊക്കെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യും (ഒറ്റ നോട്ടത്തിൽ)

വീഡിയോ മാർക്കറ്റിംഗിനായി Claude Code ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ കാരണം?

ഓട്ടോമേഷൻ ആർക്കിടെക്ചർ

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

ഘട്ടം 1: നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡ് വോയിസും ക്രിയേറ്റീവ് ബ്രീഫുകളും നൽകുക

brand:
persona: "Pragmatic but upbeat educator"
audience: "B2B SaaS marketers and solo creators"
pillars:
- "Practical automation over theory"
- "Data‑driven decisions"
- "Show, don’t tell"
banned_phrases:
- "game‑changer"
- "disrupt"
style:
tone: "clear, concise, friendly"
reading_level: "Grade 8–9"
ctas:
primary: "Subscribe for weekly automation builds"
secondary: "Grab the workflow template"

നിങ്ങൾ ഒരു സീനിയർ വീഡിയോ മാർക്കറ്ററും സ്ക്രിപ്റ്റ് റൈറ്ററുമാണ്. താഴെ പറയുന്നവ അടങ്ങിയ 60-90 സെക്കൻഡ് ദൈർഘ്യമുള്ള ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് എഴുതുക:
- ഒരു ഡാറ്റാ പോയിൻ്റ് ഉപയോഗിച്ച് 3 സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുക
- ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കാര്യം നൽകുക
- brand_voice.yaml-ലെ ബ്രാൻഡ് വോയിസ് ഉപയോഗിക്കുക
- ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ, B-roll നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ഓൺ-സ്ക്രീൻ ടെക്സ്റ്റ് എന്നിവ അടങ്ങിയ ഒരു സീൻ ലിസ്റ്റ് നൽകുക

ഘട്ടം 2: Claude + ലോക്കൽ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുക

# ഓഡിയോ എക്സ്ട്രാക്ട് ചെയ്യുക
ffmpeg -y -i data/raw/input.mp4 -vn -acodec pcm_s16le data/processed/audio.wav
# whisper പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക (ഉദാഹരണം)
whisper data/processed/audio.wav \
--model medium \
<a7>--language en \</a8><a8>--task transcribe \</a9>
--output_dir data/captions

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

ഘട്ടം 4: നീണ്ട വീഡിയോകളെ ചെറിയ ഷോട്ടുകളാക്കി ഓട്ടോ-ക്ലിപ്പ് ചെയ്യുക

# 00:02:10–00:02:40 കട്ട് ചെയ്യുക
ffmpeg -ss 00:02:10 -to 00:02:40 -i input.mp4 -c copy out_clip.mp4
# Punch-in ഇഫക്റ്റ് (Scale + Crop)
ffmpeg -i out_clip.mp4 -filter:v "scale=iw*1.08:ih*1.08, crop=iw:ih" -c:a copy out_clip_zoom.mp4

ഘട്ടം 5: ബാച്ച് അടിക്കുറിപ്പുകൾ, ശീർഷകങ്ങൾ, വിവരണങ്ങൾ, ഹാഷ്ടാഗുകൾ

ഘട്ടം 6: ടെക്സ്റ്റ് വേരിയന്റുകളുള്ള ലഘുചിത്രങ്ങൾ

ഘട്ടം 7: അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നതും ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുന്നതും

ഘട്ടം 8: ഒരു Makefile അല്ലെങ്കിൽ ടാസ്ക് റണ്ണർ ഉപയോഗിച്ച് ഓർക്കസ്ട്രേറ്റ് ചെയ്യുക

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

ഘട്ടം 9: ക്വാളിറ്റി ഗേറ്റുകളും അനലിറ്റിക്സും

സാമ്പിൾ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഫ്ലോ

Claude Code-നുള്ള പ്രായോഗിക പ്രോംപ്റ്റ് പാറ്റേണുകൾ

ടൂളിംഗ് കുറിപ്പുകളും സജ്ജീകരണ ടിപ്പുകളും

ഉദാഹരണം: കുറഞ്ഞ Autoclip ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് (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

സിസ്റ്റം സ്കെയിലിംഗ്

ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: Sider ഉപയോഗിച്ച് പ്രോംപ്റ്റിംഗും അവലോകനങ്ങളും വേഗത്തിലാക്കുക

സാധാരണ കുഴപ്പങ്ങൾ (പരിഹാരങ്ങളും)

നിങ്ങളുടെ അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ

FAQ