vakovalskii

Videro Skill — AI skill for Claude Code

AI community

AI-разметка видео (главы/хайлайты/субтитры/HLS) одной командой поверх NeuralDeep Hub.

How to install Videro Skill

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open vakovalskii/videro-skill and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What Videro Skill does

AI-разметка видео (главы/хайлайты/субтитры/HLS) одной командой поверх NeuralDeep Hub. Скилл для Claude Code и Codex.

Alternatives in AI

System Prompts Leaks — Extracted system prompts from ChatGPT (GPT-5.4, GPT-5.3, Codex), Claude (Opus 4.6, Sonnet 4.6, Claude Code), G 38.6k ★
AI Engineering Hub — In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications 37.2k ★
AIHawk — Open-source AI browser agent: describe any task in plain language and it autonomously browses, clicks, types a 30.3k ★

README

Videro — AI-разметка видео одной командой

Превращает видеофайл в:

timeline.json — сцены/главы, хайлайты, транскрипт с таймкодами;
subtitles.srt — субтитры;
hls/master.m3u8 — адаптивный HLS-стрим для веб-плеера;
poster.jpg — обложка.

Вся «магия» (распознавание сцен, оглавление, хайлайты, коррекция терминов) считается на инфраструктуре **NeuralDeep Hub** по твоему `sk-`ключу через OpenAI-совместимый API. Локально нужен только `ffmpeg`. Ни базы, ни S3, ни серверов — чистый CLI.

Это open-source выжимка пайплайна из «Мастерской» на hub.neuraldeep.ru — того, что размечает видео-уроки. Здесь — только препроцессор, чтобы любой мог гонять то же самое у себя, оплачивая модели на Hub.

Живой пример (прод)

Этот же пайплайн крутится в проде и разметил, например, урок **[«Настройка рабочего места разработчика с Claude Code»](https://neuraldeep.ru/learn/lessons/claude-code-setup)** (1:34:27 → **64 главы**, **132 хайлайта**, транскрипт, субтитры — всё автоматически):

![Разметка урока: плеер, панель «сейчас в кадре» и главы с таймкодами](examples/assets/lesson-markup.png)

Справа — автоматически сгенерированные **главы с таймкодами и подписями**, панель «сейчас в кадре» с AI-описанием текущего фрагмента, вкладки Хайлайты / Транскрипт / «Спросить». Всё это — из `timeline.json`.

А в [`examples/timeline.sample.json`](examples/timeline.sample.json) — **реальный вывод** этого скрипта на коротком демо-ролике (5 сцен с captions/OCR/topic/highlights), чтобы сразу видеть формат.

Как это работает

видео.mp4
  ├─ ffmpeg  → HLS (720/480/360) + poster.jpg          [локально]
  └─ ffmpeg scene-detect → окна сцен
       ├─ 3 кадра/сцена → vision-модель (qwen3.6-fp8)  → caption/topic/highlight  [Hub /v1]
       ├─ аудио → SpeechCore (whisperX) → транскрипт+диаризация                    [Hub]
       └─ коррекция субтитров по OCR-контексту          → subtitles.srt            [Hub /v1]
  → timeline.json