ClipsAI-JP

注意: このパッケージはClipsAIの日本語専用フォーク版です。whisperxをfaster-whisperに置き換え、依存関係の問題を解決しています。

クイックスタート

Clips AIは、長い動画を自動的にクリップに変換するオープンソースのPythonライブラリです。数行のコードで、動画を複数のクリップに分割し、アスペクト比を16:9から9:16にリサイズできます。

注意: Clips AIは、ポッドキャスト、インタビュー、スピーチ、説教などの音声中心のナラティブ動画向けに設計されています。

完全なドキュメントについては、Clips AI Documentationをご覧ください。

インストール

前提条件:

Python >= 3.10
libmagic（Windows: pip install python-magic-bin、Mac: brew install libmagic）
ffmpeg（Windows: ffmpeg.orgからダウンロード、Mac: brew install ffmpeg）

推奨: 依存関係の競合を避けるため、仮想環境（venvなど）の使用を強く推奨します。

pip install clipsai-jp

オプショナル依存関係:

MeCab（日本語の文分割精度向上のため推奨）: pip install clipsai-jp[mecab]
- MeCabがインストールされていない場合、自動的にNLTKにフォールバックします
- MeCab本体も含まれており、Windows、Mac、Linuxすべてでpip installのみで使用可能
- 公式サイト: https://pypi.org/project/mecab/
GPUメモリ監視: pip install clipsai-jp[gpu]
開発・テスト用: pip install clipsai-jp[dev]

LLM によるクリップ検出（任意）

デフォルトはローカルの TextTiling のみです。OpenAI / Anthropic / Gemini / OpenAI互換 API（Ollama、Groq など）を併用すると、意味の切れ目での分割精度が上がります。キーはコードに書かず、環境変数で渡してください。ライブラリ本体は .env を読み込みません。

プロバイダ	環境変数	デフォルトモデル
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`	`gpt-5.6-terra`
Anthropic	`ANTHROPIC_API_KEY`	`claude-sonnet-5`
Gemini	`GEMINI_API_KEY`	`gemini-3.8-flash`
OpenAI互換	`LLM_API_KEY`（ローカルなら不要）	`llm_model` 必須

from clipsai_jp import ClipFinder

clipfinder = ClipFinder(
    use_llm=True,
    llm_provider="openai",  # openai / anthropic / gemini / openai_compatible
    llm_model="gpt-5.6-terra",
    llm_priority=0.7,
)

キーの優先順位は 引数 llm_api_key → プロバイダ専用の環境変数 → LLM_API_KEY です。キーが無い、または API 呼び出しに失敗した場合は警告を出して TextTiling のみで動作します。詳細は docs/sample-code.md を参照してください。

ドキュメント

使用方法、サンプルコード、パラメータ設定などの詳細については、docs/sample-code.mdを参照してください。

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

clipsai_jp-1.1.0.tar.gz (109.0 kB view details)

Uploaded Sep 6, 2026 Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

The dropdown lists show the available interpreters, ABIs, and platforms. Enable javascript to be able to filter the list of wheel files.

clipsai_jp-1.1.0-py3-none-any.whl (107.0 kB view details)

Uploaded Sep 6, 2026 Python 3

File details

Details for the file clipsai_jp-1.1.0.tar.gz.

File metadata

Download URL: clipsai_jp-1.1.0.tar.gz
Upload date: Sep 6, 2026
Size: 109.0 kB
Tags: Source
Uploaded using Trusted Publishing? Yes
Uploaded via: twine/7.0.0 CPython/3.13.14

File hashes

Hashes for clipsai_jp-1.1.0.tar.gz
Algorithm	Hash digest
SHA256	`13a490a2e2c7591328b323690a77ea2d414961dbed655d86777ac7355b8fea02`
MD5	`3a145b5f199a3cd49404279244c7224e`
BLAKE2b-256	`b28a4839d698a094ab54b3aa2f73e6eafe2977e4f7b80e36df4f607b9339620b`

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for clipsai_jp-1.1.0.tar.gz:

Publisher: python-publish.yml on enprocode/clipsai-jp

Attestations: Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.

Statement:
- Statement type: https://in-toto.io/Statement/v1
- Predicate type: https://docs.pypi.org/attestations/publish/v1
- Subject name: clipsai_jp-1.1.0.tar.gz
- Subject digest: 13a490a2e2c7591328b323690a77ea2d414961dbed655d86777ac7355b8fea02
- Sigstore transparency entry: 2744149500
- Sigstore integration time: Sep 6, 2026
Source repository:
- Permalink: enprocode/clipsai-jp@181bc345f0b43a6fd6f89cdf38c77a9eb5193118
- Branch / Tag: refs/heads/main
- Owner: https://github.com/enprocode
- Access: public
Publication detail:
- Token Issuer: https://token.actions.githubusercontent.com
- Runner Environment: github-hosted
- Publication workflow: python-publish.yml@181bc345f0b43a6fd6f89cdf38c77a9eb5193118
- Trigger Event: workflow_run