
VideoDB from affaan-m’s ECC project. Use it to ingest, understand, search, edit, and monitor video or audio from files, URLs, live streams, or desktop sessions. Build visual and speech indexes, find moments by timestamp, generate clips and subtitles, transcode media, add overlays or audio, and create alerts for live events. Powered by the VideoDB SDK and API.

보통 속도로 찍은 영상을 프레임 보간(움직임 보상)으로 2·4·8배 슬로모션으로 만듭니다. 단순히 느리게 재생하면 뚝뚝 끊기지만, 이 스킬은 프레임 사이 움직임을 계산해 새 프레임을 채우기 때문에 부드럽습니다. 원하는 구간만 느려지는 속도 램프, 슬로우 없이 60fps 로 부드럽게 만드는 모드도 있습니다. Big Buck Bunny 예고편 2.2초(55프레임)를 4배로 돌려 213프레임 8.5초가 됐고 처리에 약 40초 걸렸습니다. ffmpeg 만 있으면 되고 API 키가 필요 없습니다.

Fix SRT subtitle timing with precise offset, FPS conversion, and two-anchor drift correction. Deterministic, local, and fail-safe — no AI guessing.

TikTok, Reels, Shorts를 위한 AI 숏폼 리텐션 최적化 엔진. 영상 초반 3초 이탈 요인을 정밀 진단하고 고전환 후크 변형 및 스토리보드 대본을 자동 생성.

영상에서 원하는 구간을 지정하면 고화질 GIF(팔레트 최적화)·애니메이션 WebP·무음 mp4 루프 세 가지를 한 번에 만들어 드립니다. 카카오톡·디스코드·슬랙 같은 목표 용량을 지정하면 fps·해상도·색상 수를 자동으로 낮춰가며 그 용량 이하가 되는 가장 좋은 화질을 찾습니다. 한글 밈 캡션(상단/하단), 부메랑(정방향+역방향), 배속 조절, 정사각/세로 크롭도 같은 파이프라인에서 적용됩니다. API 키 없이 로컬(uv + ffmpeg)에서 전부 처리합니다.

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.

주제나 원고를 장면별 대본과 영어 영상 프롬프트로 바꿉니다. 화살표·링·국소 강조의 위치와 타이밍, 카메라 동작, 장면 간 일관성, 자막 공간까지 설계합니다. 실제 영상 생성·자동발행은 포함하지 않는 텍스트 제작 도구입니다.

주제나 상품만 입력하면 첫 2초 후킹부터 15·30·60초 쇼츠 대본, 영상 생성 프롬프트, 제목, 설명, 해시태그까지 한 번에 제작합니다.

Turn "the site feels slow" into a Core Web Vitals repair plan your team can execute. This download skill helps choose the right measurement surface, establish LCP / INP / CLS baselines, separate lab data from field data, classify root causes, ICE-rank fixes, and write each P0 action with verification method, expected metric movement, and a performance-budget guardrail. Built for conversion drops, launch regressions, and stakeholder pressure where a prettier Lighthouse score is not enough.