Як використовувати Claude Code для автоматизації проєктів відеомаркетингу (повний посібник)

Що ви автоматизуєте (коротко)

Чому Claude Code для відеомаркетингу?

Архітектура автоматизації

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

Крок 1: Заповніть голос вашого бренду та креативні брифы

brand:
persona: "Прагматичний, але оптимістичний педагог"
audience: "B2B SaaS маркетологи та сольні творці"
pillars:
- "Практична автоматизація над теорією"
- "Рішення на основі даних"
- "Показуй, а не розповідай"
banned_phrases:
- "game‑changer"
- "disrupt"
style:
tone: "чіткий, стислий, доброзичливий"
reading_level: "8–9 клас"
ctas:
primary: "Підпишіться на щотижневі збірки автоматизації"
secondary: "Отримайте шаблон робочого процесу"

Ви старший відеомаркетолог і сценарист. Напишіть сценарій на 60–90 секунд, який:
- Захоплює за 3 секунди за допомогою точки даних
- Надає 1 корисний висновок
- Використовує голос бренду в brand_voice.yaml
- Виводить список сцен із мітками часу, запропонованим B-roll і текстом на екрані

Крок 2: Створення сценаріїв за допомогою Claude + локальних шаблонів

# витягніть аудіо
ffmpeg -y -i data/raw/input.mp4 -vn -acodec pcm_s16le data/processed/audio.wav
# запустіть whisper (приклад)
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

Крок 4: Автоматична нарізка довгих відео на короткі

# обрізка 00:02:10–00:02:40
ffmpeg -ss 00:02:10 -to 00:02:40 -i input.mp4 -c copy out_clip.mp4
# ефект збільшення (масштабування + обрізка)
ffmpeg -i out_clip.mp4 -filter:v "scale=iw*1.08:ih*1.08, crop=iw:ih" -c:a copy out_clip_zoom.mp4

Крок 5: Пакетне додавання субтитрів, заголовків, описів і хештегів

Крок 6: Мініатюри з текстовими варіантами

Крок 7: Завантаження та планування

Крок 8: Організуйте за допомогою Makefile або Task Runner

shorts: transcribe autoclip captions repurpose
@echo "Короткі відео створено в data/processed/shorts"
longform: generate_script captions
upload:
python scripts/schedule_upload.py --platform youtube --input data/processed/shorts

Крок 9: Контроль якості та аналітика

Приклад наскрізного потоку

Практичні шаблони підказок для Claude Code

Нотатки щодо інструментів і поради з налаштування

Приклад: мінімальна евристика Autoclip (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",
]
<a6></a7>
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)
<a15></a16>
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:

Масштабування системи

Варто зазначити: використання Sider для прискорення підказок і переглядів

Поширені помилки (і виправлення)

Ваші наступні кроки

FAQ