What is Claude Code and how does it help video marketing automation?

Claude Code is Anthropic’s coding assistant that runs in your IDE/terminal to generate, refactor, and debug code. It accelerates building pipelines for scripting, clipping, captions, and scheduling by scaffolding modules and fixing issues quickly.

Can I auto-clip long videos into shorts with Claude Code?

Yes. Use Claude Code to parse transcripts, propose clip timestamps, and generate `ffmpeg` commands for trims and punch-ins. Combine simple heuristics with LLM prompts to ensure each clip has a hook, one takeaway, and a CTA.

How do I add captions and subtitles at scale?

Transcribe with Whisper or a hosted ASR, then convert SRT to ASS or burn-in using `ffmpeg`. Claude Code can wrap this into scripts and add validation so timestamps stay in sync across platforms.

Can this workflow upload to YouTube, TikTok, or Instagram automatically?

Yes. Wrap each platform’s API in a scheduler script with OAuth credentials, platform-specific metadata, and a dry-run mode. Claude Code can generate client stubs, retries, and schema checks.

How do I keep the brand voice consistent across scripts and captions?

Store your voice and style rules in a `brand_voice.yaml` and reference it in prompts. Claude Code can enforce constraints like banned phrases, reading level, and CTA placement while generating titles, descriptions, and on-screen text.

ile Video Pazarlama Projelerini Nasıl Otomatikleştirebilirsiniz? (Uçtan Uca Kılavuz)

Otomasyon, video pazarlamada artık hoş bir özellik değil; haftada bir yayın yapmak ile her gün akışa sahip olmak arasındaki farktır. Bu pratik, çözüm odaklı kılavuzda, 'u otomasyon yardımcı pilotunuza dönüştüreceğiz ve fikir üretme ve senaryo yazımından kırpma, altyazı, yeniden düzenleme ve planlamaya kadar uçtan uca bir iş akışının nasıl oluşturulacağını göstereceğiz.

İhtiyacınız olan kısımları benimseyebilmeniz için modüler bir yaklaşım kullanacağız. Sonunda, yığına uyarlayabileceğiniz net bir plan ve tak-çalıştır kod kalıplarına sahip olacaksınız.

Not: , 'in 'niz/terminaliniz içinde çalışmak ve yerel araçlarınız ve depolarınızla entegre olmak üzere tasarlanmış kodlama asistanıdır. , otomasyonları hızlı bir şekilde eşli programlayabilmeniz, iskele oluşturabilmeniz ve hatalarını ayıklayabilmeniz için 'un 'nize nasıl ekleneceğini ve bir terminalden nasıl başlatılacağını belgeler. ayrıca daha kolay kurulum için bir uzantısı akışı sunar. Bir topluluk uzantısını tercih ederseniz, üçüncü taraf seçenekleri de mevcuttur.

Neleri Otomatikleştireceksiniz (Bir Bakışta)

Fikir Üretme → özet → senaryo taslakları

Çekim listeleri/hikaye panoları ve istemleri

Seslendirme ve zamanlama ipuçları

Toplu altyazı/altyazılar

Uzun videoları otomatik olarak kısaltmalara dönüştürme

Sosyal gönderilere, küçük resimlere, başlıklara ve açıklamalara yeniden düzenleme

Platform 'leri (, vb.) aracılığıyla yükleme/planlama

Video Pazarlama için Neden ?

Kod iskele oluşturmada harika: standart boru hatları, araçları ve yardımcı işlevleri hızlı bir şekilde oluşturun.

Yinelemeli iyileştirmeler: günlükleri/hataları yapıştırın ve düzeltmeler isteyin.

Bağlam yönetimi: senaryolar ve meta veriler oluştururken 'un başvurabileceği yerel bir bilgi dosyasında marka sesi ve stil kılavuzlarını koruyun.

Modüler düzenleme: 'un planlamasını, video işlemleri için ffmpeg gibi savaşta test edilmiş araçlar ve transkripsiyon için seçtiğiniz (örn. ) ile birleştirin.

Otomasyon Mimarisi

Herhangi bir depoya bırakabileceğiniz basit, bakımı kolay bir yapı:

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

İstemleri config/prompts içinde modüler tutun, böylece kodunuza dokunmadan bireysel adımları iyileştirebilirsiniz.

Platform ayarlarını (boyutlar, süre sınırları, etiketler) platforms.yaml içinde saklayın.

İş akışlarını zincirlemek için bir Makefile veya görev çalıştırıcısı kullanın: make shorts, make upload.

Adım 1: Marka Sesinizi ve Yaratıcı Özetlerinizi Ekleyin

Ton, hedef kitle, değer önerileri, yasaklanmış ifadeler ve biçimlendirme kuralları gibi özelliklerle config/brand_voice.yaml oluşturun. şemayı normalleştirmeye ve doğrulamaya yardımcı olabilir, ardından istemlerde buna başvurabilir.

Örnek şema:

brand:
persona: "Pragmatik ama neşeli eğitimci"
audience: "B2B  pazarlamacılar ve solo içerik oluşturucular"
pillars:
- "Teoriye göre pratik otomasyon"
- "Veriye dayalı kararlar"
- "Göster, anlatma"
banned_phrases:
- "ezber bozan"
- "alt üst etmek"
style:
tone: "açık, özlü, arkadaşça"
reading_level: "8–9. Sınıf"
ctas:
primary: "Haftalık otomasyon yapıları için abone olun"
secondary: "İş akışı şablonunu alın"

'dan marka sesini ve konunuzu birleştiren bir script_prompt.md oluşturmasını isteyin. Örnek istem içeriği:

Kıdemli bir video pazarlamacısı ve senaryo yazarsınız. Aşağıdakileri yapan 60–90 saniyelik bir senaryo yazın:
- Bir veri noktasıyla 3 saniyede bağlayın
- 1 uygulanabilir çıkarım sunar
- brand_voice.yaml'daki marka sesini kullanır
- Zaman damgaları, önerilen  ve ekranda metin içeren bir sahne listesi verir

Ardından, yaratıcı özeti + konuyu bir senaryo taslağına derlemek için küçük bir çalıştırın.

Adım 2: + Yerel Şablonlarla Senaryolar Oluşturun

scripts/generate_script.py oluşturun:

Konu ve marka yapılandırmasını yükler

Senaryo taslakları hazırlamak için katmanınızı () çağırır

`data/processed/script_. Bazı platformlar, karmaşık içerik işlemleri için 'ler ve iş akışı zincirleme sağlar. Ayrıca, ölçeklendirmek için genel otomasyon araçlarını ve 'leri birleştirebilirsiniz.

scripts/transcribe.py oluşturun:

# sesi ayıklayın
ffmpeg -y -i data/raw/input.mp4 -vn -acodec pcm_s16le data/processed/audio.wav
# whisper'ı çalıştırın (örnek)
whisper data/processed/audio.wav \
--model medium \
--language en \
--task transcribe \
--output_dir data/captions

Ardından .srt öğesini .ass öğesine dönüştürün veya altyazıları yerleştirin:

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

, bu komutları işlevlerine sarmalamanıza ve hata işleme ve ilerleme günlüğü eklemenize yardımcı olabilir.

Adım 4: Uzun Videoları Otomatik Olarak Kısa Videolara Kırpın

config/prompts/clip_rules.md içinde klip kurallarını tanımlayın:

Kısa film başına maksimum süre: 30–60 sn

Gerekli öğeler: kanca, bir ipucu,

Görsel hız: Her 3–5 saniyede 1 kesim, ana hatlarda yakın çekim

Aşağıdakileri yapmak için scripts/autoclip.py oluşturun:

Transkripti ayrıştır

Klip segmentlerini (başlangıç/bitiş) önermek için bir kullanın

ffmpeg kırpmalarını ve basit yakınlaştırma/kaydırmayı uygulayın

Örnek ffmpeg kesme ve yakınlaştırma:

# 00:02:10–00:02:40'ı kesin
ffmpeg -ss 00:02:10 -to 00:02:40 -i input.mp4 -c copy out_clip.mp4
# yakınlaştırma efekti (ölçek + kırp)
ffmpeg -i out_clip.mp4 -filter:v "scale=iw*1.08:ih*1.08, crop=iw:ih" -c:a copy out_clip_zoom.mp4

'dan transkript ayrıştırıcısını ve "klip değerliliği" için sezgisel puanlamayı (kancalar, istatistikler, retorik sorular) oluşturmasını isteyin. Ayrıca, zaman damgası matematiğini doğrulamak için birim testleri de yazabilir.

Adım 5: Toplu Altyazılar, Başlıklar, Açıklamalar ve Etiketler

Her platform için ayarlanmış istemlerini kullanın. Kısıtlamalar için örnekleri config/prompts/title_desc_prompt.md ve platforms.yaml içinde tutun:

: 70 karakter başlık, 5–8 anahtar kelime, bölüm işaretleri

: 80–120 karakterlik kanca, 3–5 etiket

: 1 içgörü + 1 soru

Aşağıdakileri yapmak için scripts/captions.py ve scripts/repurpose.py oluşturun:

Platforma özgü başlıklar/açıklamalar oluşturun

Tweet/ gönderi dizilerine özetleyin

Ekranda metin katmanları () üretin

, temel senaryonuzu tek geçişte tüm meta veri varyantlarına dönüştürebilir ve regex koruyucularını kullanarak marka sesini ve uzunluk sınırlarını uygulayabilir.

Adım 6: Metin Varyantlarına Sahip Küçük Resimler

Küçük resim başlığı formüllerinin bir listesini tutun (örn. "Video Çıktısını 2× yapmak için BUNU yapın").

'dan video başına 5–10 metin seçeneği oluşturmasını sağlayın.

Çeşitleri dışa aktarmak için bunları tasarım sisteminize ( veya + pango metni içeren yerel bir şablon) besleyin.

Adım 7: Yükleme ve Planlama

'sini ve diğer platform 'lerini schedule_upload.py içinde sarmalayın.

platforms.yaml dosyasından platform yapılandırmalarını okuyun.

Kimlik bilgilerini .env içinde saklayın ve akışlarını kullanın.

Göndermeden önce yükleri yazdırmak için kuru çalıştırma modu ekleyin.

, istemci sınıflarını saplayabilir, çalma listelerini sayfalandırabilir ve yeniden deneme/geri çekilme mantığını uygulayabilir. çağrılarından önce hatalı biçimlendirilmiş meta verileri yakalamak için şema doğrulayıcıları yazmak için de kullanışlıdır.

Adım 8: Bir veya Görev Çalıştırıcısı ile Düzenleyin

Örnek Makefile hedefleri:

shorts: transcribe autoclip captions repurpose
@echo "Kısa filmler data/processed/shorts içinde oluşturuldu"
longform: generate_script captions
upload:
python scripts/schedule_upload.py --platform youtube --input data/processed/shorts

'dan paralelleştirme (örn. toplu klipler için çoklu işlem) ve basit bir (argparse veya typer) eklemesini isteyin.

Adım 9: Kalite Kontrol Noktaları ve Analitik

İstemleri denetleyin: , belirsiz talimatları işaretlemek için hızlı bir denetleyici yazabilir.

Görsel : zaman kodlarıyla klip başına bir iletişim sayfası oluşturun.

İçerik : İlk 3 saniyede kancanın ve son 5 saniyede 'nın mevcut olmasını sağlayın.

Analitik döngüsü: performans metriklerini getirin, ardından 'un elde tutma ve verilerine göre yeni kancalar veya varyantlar önermesini sağlayın.

Örnek Uçtan Uca Akış

data/raw/ içine uzun bir video bırakın.

Transkripti oluşturmak ve otomatik olarak kırpmak için make shorts komutunu çalıştırın.

Klipleri inceleyin; clip_rules.md öğesini ayarlayarak zayıf olanları yeniden oluşturun.

Altyazılar ve meta verilerle gönderileri planlamak için make upload komutunu çalıştırın.

72 saat sonra, analiz komut dosyasını çalıştırın; 'dan yineleme notları hazırlamasını isteyin.

için Pratik İstek Kalıpları

"Bu transkript ve clip_rules.md göz önüne alındığında, zaman damgaları ve başlıklarla 6 klip önerin. Her birinin güçlü bir kancası ve benzersiz bir açısı olduğundan emin olun."

autoclip.py dosyasını bir transkriptini kabul edecek şekilde yeniden düzenleyin ve zaman damgalarının 29,97 fps'de çerçeve hassasiyetinde olduğundan emin olun."

Zaman damgası ayrıştırma uç durumları (00:59.97 devri) için pytest testleri oluşturun."

"Kancaları sürpriz, özgüllük ve özlü olmasına göre puanlayan bir işlev oluşturun (0–100)."

Bu senaryoyu 3 anahtar kelime kümesi ve 2 bölüm işareti içeren bir açıklamasına dönüştürün."

Araç Notları ve Kurulum İpuçları

entegrasyonu: 'u doğrudan terminalinizden ve birçok 'den çalıştırabilirsiniz; , 'da hızlı başlatma ve otomatik kurulumu belgeler.

Video işlemleri: kesimler, ölçeklendirme, yeniden zamanlama, ses normalleştirme için ffmpeg.

Transkripsiyon: yerel veya barındırılan ; ve 'u aynı anda depolayın.

Depolama: ham/işlenmiş öğeleri ayrı tutun; tekrarlanabilirlik için kararlı slug'lar kullanın.

Sürüm kontrolü: istemleri ve yapılandırmaları kaydedin; .gitignore içindeki medya çıktılarını yoksayın.

Örnek: Minimum Otomatik Klip Sezgisel ()

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

'dan bunu tam bir modüle genişletmesini, birim testleri eklemesini ve çıktıları ffmpeg komutlarına eşlemesini isteyin.

Sistemi Ölçeklendirme

Toplu işleme için bir iş kuyruğu (örn. + ) ekleyin.

ile konteynerleştirin; data/ öğesini bir birim olarak bağlayın.

Medya için bulut depolama kullanın; yerel manifestoları 'te saklayın.

Bir ekipseniz, 'un iyileştirmeler önerdiği ve kabuk komut dosyalarını, istemleri ve belge dizelerini otomatik olarak düzelttiği kontrollerini bağlayın.

Belirtmeye Değer: İstemleri ve İncelemeleri Hızlandırmak için 'ı Kullanma

Birden çok sekmede özetler ve istemler hazırlıyorsanız, tarayıcınızın içinde bulunan ve belgeleri hazırlayan bir kenar çubuğu yardımcısı yinelemeyi hızlandırabilir. Bu arada, 'ın içerik öne çıkanları, tarzı incelemeler ve daha büyük kod tabanı navigasyonu dahil olmak üzere kurumsal düzeyde kullanımını ve geliştirici iş akışlarını tartışır; otomasyon deponuz büyürse ve destekli kod incelemeleri ve planlama isterseniz faydalı bağlam^2. Marka sesinizi, istemlerinizi ve kod farklılıklarınızı tek bir yerde tutabilir, ardından yardımcınızdan yorumları ve test planları oluşturmasını isteyebilirsiniz.

Yaygın Tuzaklar (ve Düzeltmeler)

Ses kayması: kırpmadan sonra sesi yeniden birleştirin ve örnekleme hızlarını normalleştirin.

Altyazı uyuşmazlığı: 'yi zorlayın veya çerçeveye duyarlı zaman damgaları hesaplayın.

Platform reddetmeleri: yüklemelerden önce en boy oranını, süreyi ve bit hızını doğrulayın.

Meta veri şişkinliği: uçuş öncesi kontrollerle maksimum karakter sayılarını uygulayın.

Aşırı otomasyon: kancalar ve 'lar için insanı döngüde tutma inceleme adımını koruyun.

Sonraki Adımlarınız

/terminalinizde 'u kurun ve depo yapısını iskeleleyin.

brand_voice.yaml ve istem dosyaları oluşturun.

Buradaki kod kalıplarını kullanarak transcribe.py, autoclip.py ve repurpose.py uygulayın.

Makefile hedefleri ekleyin ve ilk make shorts komutunuzu çalıştırın.

Analiz geri bildirimiyle yineleyin ve 'un zayıf noktaları yeniden düzenlemesine izin verin.

Bu planla, tek bir haftalık videodan, her platform için tutarlı bir şekilde markalı ve optimize edilmiş günlük bir cilalı kısa film akışına geçebilirsiniz.

S1: nedir ve video pazarlama otomasyonuna nasıl yardımcı olur? , kod oluşturmak, yeniden düzenlemek ve hatalarını ayıklamak için /terminalinizde çalışan 'in kodlama asistanıdır. Modülleri iskeleleyerek ve sorunları hızlı bir şekilde düzelterek senaryo yazma, kırpma, altyazı ve planlama için boru hatları oluşturmayı hızlandırır.

S2: ile uzun videoları otomatik olarak kısa filmlere kırpabilir miyim? Evet. Transkriptleri ayrıştırmak, klip zaman damgalarını önermek ve kırpmalar ve yakınlaştırmalar için ffmpeg komutları oluşturmak için 'u kullanın. Her klibin bir kancası, bir çıkarımı ve bir 'sı olduğundan emin olmak için basit sezgileri istemleriyle birleştirin.

S3:Altyazıları ve altyazıları nasıl ölçekli olarak eklerim? veya barındırılan bir ile transkripti oluşturun, ardından ffmpeg kullanarak 'yi 'ye dönüştürün veya yerleştirin. bunu komut dosyalarına sarabilir ve zaman damgalarının platformlar arasında senkronize kalması için doğrulama ekleyebilir.

S4:Bu iş akışı , veya 'a otomatik olarak yükleyebilir mi? Evet. Her platformun 'sini kimlik bilgileri, platforma özgü meta veriler ve kuru çalıştırma modu ile bir zamanlayıcı komut dosyasında sarmalayın. , istemci saplamaları, yeniden denemeler ve şema kontrolleri oluşturabilir.

S5:Marka sesini senaryolar ve altyazılar arasında nasıl tutarlı tutarım? Sesinizi ve stil kurallarınızı bir brand_voice.yaml içinde saklayın ve istemlerde buna başvurun. , başlıklar, açıklamalar ve ekranda metin oluştururken yasaklanmış ifadeler, okuma düzeyi ve yerleşimi gibi kısıtlamaları uygulayabilir.