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Clip Picker: 긴 영상을 자막 있는 쇼츠로

팟캐스트, 인터뷰, 라이브, 강연 영상을 보내면 완성된 세로 클립을 돌려드립니다. 혼자서도 통하는 순간을 골라 9:16으로 자르고, 단어별 자막, 화자를 따라가는 화면 구성, 음량 조정까지 끝낸 뒤 제목, 첫 문장, 게시글도 함께 드립니다. 대본은 필요 없습니다. 영상을 업로드하거나 파일 직접 링크를 붙여 넣으세요.

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CutEZ — 긴 영상을 클릭 한 번으로 짧은 클립으로

긴 영상의 링크나 업로드한 파일을 전달하세요. 원본을 읽고, 잘라낼 가치가 있는 구간을 스스로 판단해 자막이 있는 짧은 클립을 생성한 뒤 결과를 검토합니다. 통과한 클립만 추천 제목, 도입부 훅, 해시태그와 함께 전달합니다.

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쇼츠 클립 메이커 | 긴 영상에서 세로 클립 3개

한국어 강의·인터뷰·팟캐스트·브이로그 MP4·MOV 한 편에서 내용이 독립적으로 통하는 15~60초 구간 3~5개를 골라 9:16 MP4로 만듭니다. 한글 자막과 상단 제목을 영상에 넣고 SRT도 따로 드립니다. 얼굴이 잡히면 위치를 표본 추적해 세로 크롭하고, 없으면 원본과 흐린 배경을 함께 씁니다. 각 클립의 제목·선정 이유·해시태그를 TXT로 정리하며 음량은 -14 LUFS로 맞춥니다. 최대 10분이며 받아쓰기와 선택 결과는 게시 전에 확인해 주세요.

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글숏 | 글 한 편이 60초 세로 쇼츠가 됩니다

블로그 글이나 기사 텍스트를 주시면 훅 한 줄과 5~8개 비트로 재구성한 대본을 써 드립니다. 나머지는 로컬 파이썬 스크립트 두 개가 처리합니다. edge-tts로 문장별 음성을 합성하고, Ken Burns 배경(사용자 이미지 또는 자동 그라디언트)과 키워드 강조 자막, 스토리형 진행 바를 Pillow와 ffmpeg로 합성해 1080x1920 세로 영상으로 뽑습니다. 실측 샘플은 870자 원문이 48.3초 영상으로 나왔습니다. API 키 없이 동작하고, BGM을 넣으면 사이드체인 더킹도 자동 적용됩니다.

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숏베틀 | 긴 영상 올리면 세로 쇼츠가 나옵니다

긴 영상을 채팅에 올리면 9:16 세로 쇼츠가 돌아옵니다. 소리 크기, 말소리 비율, 화면 움직임으로 쓸 만한 구간을 고르고, 말 사이 공백을 잘라내고, 얼굴을 따라가는 크롭이나 블러 채움으로 1080x1920 에 맞추고, 단어 단위 자막을 입힙니다. 클라우드에서 돌아가서 파이썬도 ffmpeg 도 설치할 필요가 없습니다. 실측: 2분 25초 영화 클립에서 자막 쇼츠 3개까지 32초(2 CPU), 9분 40초 영상에서 쇼츠 5개까지 62초.

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밸겜 쇼츠 — 질문 목록이 VS 밸런스 게임 영상이 됩니다

"평생 라면만 vs 평생 치킨만" 같은 밸런스 게임 쇼츠를 질문 목록만으로 만듭니다. 위아래 VS 화면, 카운트다운 막대와 틱 소리, 결과 비율이 차오르는 애니메이션, 댓글 투표를 부르는 '?' 마무리까지 1080x1920 세로 영상으로 나옵니다. 선택지마다 사진도 넣을 수 있고, 질문은 에이전트가 주제만 듣고 써 줍니다. API 키·구독 없음.

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말큐 클라우드 | 영상 올리면 SRT 자막·번역·자막 입힌 영상

영상이나 음성 파일을 채팅에 올리면 SRT·VTT 자막과 자막을 입힌 MP4가 돌아옵니다. 영어·일본어 등 번역 자막도 같이 만들 수 있고, 번역 API 키는 필요 없습니다. 받아쓴 문장을 줄 길이·초당 글자 수 기준으로 다시 나눠 읽기 편하게 만들고, 번역본의 큐 수나 타임코드가 원본과 다르면 파일을 만들지 않습니다. 설치 없이 Capafy 클라우드에서 돌아갑니다. 2분 25초 영상은 음성 인식 9초, 자막 입히기 29초 걸렸습니다(2 CPU).

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첫컷체크 | 쇼츠 첫 3초 점검표

쇼츠·릴스의 첫 3초를 수치로 살펴봅니다. 말 시작과 첫 컷 시각, 0.5초 단위 움직임, 화면 글자와 플랫폼 UI 가림 구역, 얼굴 유무와 크기, 첫 3초 음량과 이후 대비, 시작 무음, 화면비를 재서 한글 PDF·JSON 점검표를 만듭니다. 측정값과 첫 3초 받아쓰기만 바탕으로 고칠 점 3개와 바꿔 볼 첫 문장 5개를 적습니다. 조회수·이탈률은 예측하지 않습니다.

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말큐 | 영상 하나가 다국어 자막 완성본이 됩니다

영상 하나를 넣으면 faster-whisper로 단어 단위 STT를 뽑고, 방송 자막 가이드 수준 규칙(최대 2줄, 줄당 글자수, 초당 글자수 CPS, 최소·최대 노출시간)으로 큐를 다시 나눕니다. 실측 샘플(41.78초)에서 whisper 원시 세그먼트 7개(최대 51자 한 줄)가 재세그먼트 큐 12개(최대 18자, 2줄)로 바뀌었고 STT 단어 정확도는 98.4%였습니다. 번역은 에이전트가 작업지를 채우는 방식이라 API 키가 필요 없고, 원본과 큐 개수·타임코드를 스크립트가 기계적으로 대조 검증해 하나라도 어긋나면 파일을 만들지 않습니다. 완성된 자막은 outline/box 스타일로 Pillow+ffmpeg overlay 번인까지 만들고, QC 스크립트로 줄 겹침·CPS 초과·좁은 간격을 검사해 세 언어 모두 위반 0건(PASS)을 받았습니다.

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