长视频丢进去，爆款短视频吐出来！这个 Claude Code Skill 我真想藏着自己用

做短视频最费时间的是什么？

不是拍，是剪辑。找到高光时刻、裁成竖屏、加字幕，一套流程下来，半小时没了。

今天挖到一个 Skill，叫 Clipify，专门解决这个痛点——你只需要丢一个视频文件给它，它自动找出最值得剪的片段，生成带字幕的 9:16 竖版视频，全程本地跑，不用任何云 API。

它是怎么工作的？

Clipify 是 Claude Code 的一个 Skill，装好之后在 Claude Code 里打 /clipify 就能用。

整个流程分三步：

第一步：AI 找高光

用 OpenAI Whisper 把视频转成文字稿，然后扫描 transcript 里的”爆点”——笑声、反转、尴尬的停顿、音量峰值——自动推荐 3~5 个值得剪的片段，每个都带时间戳和标题。

第二步：智能裁切 16:9 → 9:16

选定片段后，Clipify 会识别人脸在哪，自动追踪说话的人，把画面裁成竖屏。没有用任何复杂的人脸检测模型，就是靠帧间运动能量差值判断谁在说话，然后用 ffmpeg 做”硬切平移”——效果意外地顺滑。双人对话还可以选分屏模式。

第三步：字幕烧进去

字幕样式可选：opus 风格（逐字变色高亮）、卡拉OK风格，或者极简风。也可以直接丢一张参考图让它匹配字体和颜色。

最终成品输出到原始视频目录下的 clipify_out/ 文件夹。

为什么值得用？

最打动我的是这三点：

• 快：在 Apple Silicon 上，一个 20 秒的片段只需要 ~20 秒处理。
• 本地跑：不用上传到任何云服务，隐私无顾虑，也没有任何 API 费用。
• 真的在用 AI 解决实际问题：不是那种”一键成片”的玩具，是真的帮内容创作者省时间的工具。

适合谁用？播客博主、知识类视频创作者、任何有长视频想产出短视频的人。

安装极简

git clone https://github.com/louisedesadeleer/clipify.git ~/.claude/skills/clipify

重启 Claude Code，输入 /clipify，粘贴视频路径就行了。依赖只有 ffmpeg + whisper + Python 3（macOS 自带 VideoToolbox 加速）。

GitHub：https://github.com/louisedesadeleer/clipify
Star：518

GitHub: https://github.com/louisedesadeleer/clipify