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VideoCut Skills

제작: Ceeon · Ceeon/videocut-skills

말로 영상 편집 — 클립 범위, 접합, 자막, 음량 정규화, 모두 내부적으로 FFmpeg를 사용하는 Claude로.

VideoCut Skills (Ceeon)은 가장 일반적인 영상 편집에 집중한 Claude Code 스킬 suite로 FFmpeg를 감쌉니다: 자르기, 클립 접합, 번인 자막 추가, 오디오 정규화, 플랫폼 변형 내보내기 (TikTok용 세로, Instagram용 정방형). 비편집자도 완성할 수 있도록 자연어 프롬프트 중심으로 제작되었습니다.

왜 쓰나요

핵심 기능

라이브 데모

실제 사용 모습

준비됨

설치

클라이언트 선택

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "videocut-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config 열기. 저장 후 앱 재시작.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "videocut-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor는 Claude Desktop과 동일한 mcpServers 스키마 사용. 프로젝트 설정이 전역보다 우선.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "videocut-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline 사이드바의 MCP Servers 아이콘 클릭 후 "Edit Configuration" 선택.

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "videocut-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop과 같은 형식. Windsurf 재시작 후 적용.

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "videocut-skills",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
        "~/.claude/skills/videocut"
      ]
    }
  ]
}

Continue는 맵이 아닌 서버 오브젝트 배열 사용.

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "videocut-skills": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/Ceeon/videocut-skills",
          "~/.claude/skills/videocut"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers에 추가. 저장 시 Zed가 핫 리로드.

claude mcp add videocut-skills -- git clone https://github.com/Ceeon/videocut-skills ~/.claude/skills/videocut

한 줄 명령. claude mcp list로 확인, claude mcp remove로 제거.

사용 사례

실전 활용법: VideoCut Skills

60분 팟캐스트를 5개의 세로 Shorts로 변환

👤 팟캐스트 프로듀서 / 크리에이터 ⏱ ~60 min intermediate

언제 쓸까: 긴 에피소드가 있고 TikTok/Shorts/Reels용 짧은 클립이 필요할 때.

사전 조건
  • 스킬 설치됨 — git clone https://github.com/Ceeon/videocut-skills ~/.claude/skills/videocut
  • FFmpegbrew install ffmpeg 또는 apt-get 동등 명령
  • 소스 영상 — 전체 에피소드가 있는 .mp4 파일
흐름
  1. 대본 작성 + 하이라이트 식별
    VideoCut: ep07.mp4를 대본으로 작성하세요. 각각 하나의 자기 완결된 통찰을 담은 5개의 후보 Shorts (60-90초)를 식별하세요.✓ 복사됨
    → 클립별 근거가 있는 5개 타임스탬프 범위
  2. 자르기 + 자막 추가
    클립을 ./shorts/에 자르세요. 자막 번인, 세로 9:16, 음량 정규화.✓ 복사됨
    → 업로드 준비가 된 5개의 mp4 파일
  3. 스팟 체크
    클립 3의 처음 5초를 보여주세요 — 자막이 읽힐 수 있나요? 음량 수준 괜찮나요?✓ 복사됨
    → 게시 전 빠른 상태 확인

결과: Premiere에서의 저녁 대신 30분 만에 하루치 콘텐츠 배치

함정
  • 문장 중간에 클립이 잘림 — 문장 경계에 맞추는 대본 인식 트리밍 사용
  • 자막이 발화자 얼굴을 가림 — 자막 위치 지정; 기본값은 중앙 하단
함께 쓰기: filesystem

녹화된 강의 정리 (음, 정규화, 테이크 접합)

👤 교육자, 코스 제작자 ⏱ ~45 min intermediate

언제 쓸까: 재테이크가 있는 45분 강의를 녹화했을 때; 폴리시된 내보내기가 필요할 때.

흐름
  1. 대본 작성
    VideoCut: lecture-raw.mp4를 대본으로 작성하세요. '[retake]'로 표시된 섹션과 재테이크 시작을 나열하세요.✓ 복사됨
    → 대본 마커로 식별된 컷 포인트
  2. 접합 + 정리
    재테이크 전 모든 것을 자르세요; 유지할 것을 접합하세요. 1.5초 이상의 침묵을 제거하세요. 정규화하세요.✓ 복사됨
    → 더 타이트한 컷 생성됨

결과: 강의가 45분에서 타이트한 35분으로 줄어듦

함정
  • 공격적인 침묵 제거가 끊기는 느낌 줌 — min_silence를 0.5가 아닌 1.5-2초로 설정

하나의 마스터에서 TikTok + Instagram + YouTube 변형 내보내기

👤 플랫폼 전체에 배포하는 크리에이터 ⏱ ~20 min beginner

언제 쓸까: 마스터가 16:9일 때; 세로와 정방형 내보내기가 필요할 때.

흐름
  1. 변형 패스
    VideoCut: master.mp4에서 tiktok.mp4 (9:16), reels.mp4 (9:16), instagram-feed.mp4 (1:1), youtube-shorts.mp4 (9:16)를 내보내세요.✓ 복사됨
    → 4개 파일 생성됨; 주체에 맞게 자르기

결과: 하나의 마스터에서 멀티 플랫폼 패키지

함정
  • 1:1에서 주체 프레이밍이 깨짐 — 얼굴 추적 자동 자르기 사용

조합

다른 MCP와 조합해 10배 효율

videocut-skills + filesystem

워크스페이스의 소스/목적지 경로

/raw/episode.mp4 읽기. Shorts를 /shorts/에 자르기.✓ 복사됨
videocut-skills + humanizer-zh-skill

자막 텍스트 변형을 인간적인 목소리로 생성

중국어 대본 가져오기, 휴머나이즈하기, 그런 다음 자막 재번인.✓ 복사됨

도구

이 MCP가 노출하는 것

도구입력언제 호출비용
transcribe video_path, language? 대본 인식 편집의 1단계 0 + Whisper time
trim input, start, end, output 단일 범위 자르기 0
splice inputs[], output, crossfade_ms? 클립 결합 0
burn_captions video, srt, position? 하드코딩된 자막 0
normalize_loudness video, target_lufs? 음량 균일화 0
remove_silences video, min_silence_ms 토킹 헤드 타이트하게 0
export_variant video, target_aspect, output 플랫폼 내보내기 0

비용 및 제한

운영 비용

API 쿼터
해당 없음 — 로컬 FFmpeg
호출당 토큰
낮음 (주로 오케스트레이션)
금액
무료; FFmpeg는 무료; Whisper는 로컬 또는 클라우드 요금
비용에 민감하다면 대본 작성에 로컬 Whisper 사용; 클라우드가 더 빠르지만 요금 청구됨

보안

권한, 시크릿, 파급범위

최소 스코프: filesystem-read filesystem-write execute ffmpeg
자격 증명 저장: 없음
데이터 외부 송신: 로컬; 클라우드 대본 작성 서비스를 선택할 경우에만 클라우드

문제 해결

자주 발생하는 오류와 해결

FFmpeg를 찾을 수 없음

brew install ffmpeg / apt-get install ffmpeg

확인: ffmpeg -version
접합 후 오디오 드리프트

복사 대신 재인코딩; 스킬은 속도를 위해 기본적으로 복사

자막 싱크 안 맞음

VAD로 재대본 작성; 원본 SRT가 잘못됐을 수 있음

세로 자르기가 주체를 놓침

얼굴 추적 자르기 모드 활성화

대안

VideoCut Skills 다른 것과 비교

대안언제 쓰나단점/장점
Premiere / DaVinci Resolve최종 폴리시 작업수동; LLM 기반 아님
Descript대본 우선 편집 UISaaS; 구독
OpenMontage완전한 에이전트 영상 제작더 무거움; 더 큰 범위

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리소스

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