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🎬 clipkly

clipkly es una herramienta CLI para developers, creadores técnicos y equipos de contenido que quieren extraer los mejores momentos de un video horizontal o vertical sin perder tiempo.

Le das un .json con los momentos clave (puedes generarlos desde los subtítulos), y te devuelve:

  • Clips recortados con precisión quirúrgica (gracias a FFmpeg)

  • Un archivo .xlsx con metadatos listos para planificar publicaciones

  • Una estructura de carpetas clara para organizar horizontal vs. vertical

  • Limpieza de video: elimina segmentos no deseados (intros, charlas off-topic, problemas técnicos) y genera un video limpio con solo el contenido principal

¿Usas Twitch, YouTube o TikTok? ¿Subes contenido técnico, educativo o de comunidad? Entonces clipkly es tu nuevo asistente para postproducción.


🚀 Instalación

pip install clipkly

Para usar extraccion de subtitulos con Whisper:

pip install "clipkly[srt]"

⚡ Comandos disponibles

clipkly funciona con subcomandos:

Comando Descripción
clipkly clips Genera clips desde un video usando un JSON de timecodes
clipkly clean Limpia un video removiendo segmentos no deseados
clipkly srt Extrae subtitulos .srt desde un MP4 con faster-whisper

🎬 clipkly clips — Generar clips

Extrae clips de un video a partir de un JSON con timecodes.

Uso básico

clipkly clips --vertical video_v.mp4 --offset 403.025 --json clips.json

También puedes incluir la versión horizontal:

clipkly clips --horizontal video_h.mp4 --vertical video_v.mp4 --offset 403.025

Resultado

Se generarán clips automáticamente en:

clips/
├── horizontal/    ← Clips del video horizontal (sin offset)
├── vertical/      ← Clips del video vertical (con offset)
└── estado_clips.xlsx  ← Metadatos editoriales en Excel

Formato del archivo clips.json

[
  {
    "start": "01:46:31.760",
    "end": "01:47:17.199",
    "slug": "titulo_del_clip",
    "titulo": "Título optimizado para SEO",
    "descripcion": "Descripción breve del contenido",
    "feeling": "emocion o tono del clip",
    "category": "categoría del clip"
  }
]

Argumentos

Argumento Descripción
--horizontal Ruta al archivo horizontal (opcional)
--vertical Ruta al archivo vertical (opcional)
--json Ruta al archivo JSON con los clips (default: clips.json)
--offset Desfase (en segundos) aplicado al video vertical
--offset-v Alias de --offset para video vertical
--offset-h Desfase (en segundos) aplicado al video horizontal
--accurate Recodificar para corte preciso por fotograma (en vez de -c copy)
--filter Filtrar por categoría (inspiracional, educativo, etc)
--duracion Filtrar por duración: muy_corto, ideal, largo, muy_largo
--dry-run Muestra lo que se haría sin ejecutar FFmpeg
--out-dir Directorio de salida para los clips (default: clips/)
--zip Comprime los clips en un archivo ZIP al finalizar

🧹 clipkly clean — Limpiar video

Remueve segmentos no deseados de un video (intros, charlas off-topic, problemas técnicos) y genera un video limpio con solo el contenido principal.

Uso básico

clipkly clean --video stream.mp4 --json cortes.json

Preview (solo reporte, sin procesar)

clipkly clean --video stream.mp4 --json cortes.json --preview

Salida de ejemplo:

🧹 LIMPIEZA DE VIDEO — Reporte
============================================================
📹 Video fuente:       stream.mp4
⏱️  Duración total:     02:10:45.000
✂️  Cortes a remover:   2
🗑️  Duración removida:  00:13:05.000
✅ Duración final:     01:57:40.000
📊 Contenido conservado: 89.9%

🗑️  Segmentos REMOVIDOS:
   1. [00:00:00 → 00:11:30] (00:11:30.000) — Intro musical, problemas técnicos...
   2. [00:36:45 → 00:38:20] (00:01:35.000) — Charla off-topic...

✅ Segmentos CONSERVADOS:
   1. [00:11:30.000 → 00:36:45.000] (00:25:15.000)
   2. [00:38:20.000 → 02:10:45.000] (01:32:25.000)

Opciones avanzadas

# Salida personalizada
clipkly clean --video stream.mp4 --json cortes.json -o video_final.mp4

# Margen de 2 segundos extra en cada corte
clipkly clean --video stream.mp4 --json cortes.json --margin 2

# Crossfade de 0.5 segundos entre segmentos
clipkly clean --video stream.mp4 --json cortes.json --fade 0.5

# Dry run (ver comandos ffmpeg sin ejecutar)
clipkly clean --video stream.mp4 --json cortes.json --dry-run

Formato del archivo cortes.json

{
  "cortes_sugeridos": [
    {
      "inicio": "00:00:00",
      "final": "00:11:30",
      "razon": "Intro musical, espera, configuración de problemas técnicos."
    },
    {
      "inicio": "00:36:45",
      "final": "00:38:20",
      "razon": "Charla off-topic no relacionada con el tema principal."
    }
  ]
}

Argumentos

Argumento Descripción
--video Ruta al video fuente (requerido)
--json Archivo JSON con cortes_sugeridos (requerido)
--output/-o Ruta del video de salida (default: <nombre>_limpio.mp4)
--margin Segundos de margen extra en cada corte (amplía los cortes)
--fade Segundos de crossfade entre segmentos (0 = sin fade)
--dry-run Solo mostrar los comandos FFmpeg sin ejecutar
--preview Solo generar reporte sin procesar el video

🧩 Argumentos globales

Argumento Descripción
--version / -v Muestra la versión instalada
--help / -h Muestra la ayuda de uso

📝 clipkly srt — Extraer subtitulos .srt

Genera un archivo SRT desde un video (por ejemplo .mp4) usando faster-whisper.

Uso basico

clipkly srt --video stream.mp4

Esto genera por defecto stream.srt en la misma carpeta del video.

Ejemplos

# Forzar idioma espanol
clipkly srt --video stream.mp4 --language es

# Deteccion automatica de idioma
clipkly srt --video stream.mp4 --language auto

# Elegir modelo y salida personalizada
clipkly srt --video stream.mp4 --model medium -o subtitulos.srt

# CPU optimizado (default recomendado en Windows)
clipkly srt --video stream.mp4 --device cpu --compute-type int8

# Activar VAD para reducir bloques de silencio
clipkly srt --video stream.mp4 --vad-filter

Argumentos

Argumento Descripción
--video Ruta al archivo fuente (requerido)
--output / -o Ruta del .srt de salida (default: <video>.srt)
--model Modelo Whisper (tiny, base, small, medium, large-v3)
--language Idioma (es, en, etc.) o auto
--device Dispositivo: auto, cpu, cuda (default: auto)
--compute-type Precisión (ej: float16 en CUDA, int8 en CPU; default: auto-detectado)
--beam-size Beam size para decodificacion
--vad-filter Activa Voice Activity Detection
--word-timestamps Habilita timestamps por palabra durante inferencia

🚀 Aceleración por GPU (CUDA) y Solución de Problemas

Clipkly soporta inferencia acelerada por GPU mediante faster-whisper (backend CTranslate2).

  • --device auto (por defecto): Si hay una GPU NVIDIA visible, utiliza CUDA con precisión float16. Si las bibliotecas CUDA no están presentes o fallan, realiza fallback automático e informado a CPU (int8), registrando el motivo en consola y en el resultado.
  • --device cuda: Solicita GPU de forma estricta. Si la GPU o sus bibliotecas no están disponibles, no hace fallback silencioso y reporta un diagnóstico con las acciones sugeridas.
  • --device cpu: Inferencia exclusiva en CPU utilizando int8 optimizado.

Requisitos para GPU en Windows

Si utilizas Windows y deseas transcribir con --device cuda, asegúrate de tener una GPU NVIDIA con controladores actualizados y las bibliotecas cuBLAS y cuDNN en tu entorno:

pip install nvidia-cublas-cu12 nvidia-cudnn-cu12

O instala el NVIDIA CUDA Toolkit v12 y añade su directorio bin a tu variable de entorno PATH.


🐍 Uso programático desde Python

Clipkly expone funciones directamente importables:

from clipkly import procesar_clips, limpiar_video, extraer_srt

# 1. Generar subtítulos
info_srt = extraer_srt(
    video="mi_video.mp4",
    model="small",
    device="auto", # auto-detecta cuda o cpu
)
print("Dispositivo utilizado:", info_srt["effective_device"])

# 2. Cortar clips
resultado_clips = procesar_clips(
    archivo_json="clips.json",
    video_h="horizontal.mp4",
    video_v="vertical.mp4",
    offset=12.5,
    accurate=True, # corte preciso por fotograma
)

# 3. Limpiar video
resultado_limpieza = limpiar_video(
    archivo_json="cortes.json",
    video="stream.mp4",
)

Requisitos del sistema

  • Python >= 3.8
  • ffmpeg disponible en PATH
  • Dependencias opcionales de transcripción: pip install "clipkly[srt]"

🧾 Excel generado

🙌 Créditos

Este proyecto fue creado por Julian Dario Luna Patiño, ingeniero de software, arquitecto de soluciones en la nube y creador de contenido en TryCatch.tv.

clipkly nació como una herramienta práctica para automatizar la creación de clips a partir de transmisiones en vivo, especialmente útil para quienes trabajan con contenido en plataformas como YouTube, TikTok e Instagram.

📫 Contacto: judlup@trycatch.tv

✨ Dedicado con cariño a Nikol Daniela ❤️

Metadata

Release files for clipkly 0.2.0

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for clipkly 0.2.0
File Size Uploaded
clipkly-0.2.0.tar.gz 26.8 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for clipkly 0.2.0
File Interpreter ABI Platform
clipkly-0.2.0-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 48.5 kB

Release files / clipkly-0.2.0.tar.gz

Download URL clipkly-0.2.0.tar.gz
Size 26.8 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
b9d8111934c01e5202ea8b304c506261fec76fb7ac77909f89a558dbdc62db58
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
92a9d4c8a13ca1c292f74fe205486e249ee33e043c20f97f9f4e9313f61cb9d6
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.13.14

Release files / clipkly-0.2.0-py3-none-any.whl

Download URL clipkly-0.2.0-py3-none-any.whl
Size 21.7 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
87ab4ee27be18c999764927f1a29d1be5139895391f1f6d98374de992dbfcfd2
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
6c46562bdf332a4358506478fc0280a8d9159f4f5069a9060cfe5ed653b0ec12
Upload date
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What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.13.14

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