kurmann-internetfilm-manager 2.3.1

Automatisierter YouTube Archiver mit Claude AI

🎬 Internetfilm Manager

"Entschleunigung durch Archivierung"

Dieses Tool dient nicht dem massenhaften Ansammeln von Videos, sondern dem bewussten Kuratieren, Veredeln und Archivieren wertvoller Inhalte aus dem Internet. Es transformiert flüchtige Streams in beständige, private Medienbibliotheken.

Letzte Änderungen

2.3.1

• Verbesserung Szenenerkennung: Die Prompts für die K.I.-Bildauswahl wurde verbessert: Bessere Berücksichtigung von Gesichtsausdrücken und Posen des Hauptsubjekts

2.3.0

• Claude-Auto-Kuratierung robuster: Titel, Beschreibungen und Transkript-Auszüge mit eingebetteten Anführungszeichen werden im Prompt sauber escaped, und fehlerhaftes JSON von Claude wird in typischen Quote-Fällen toleranter geparst
• video-thumbnail-creator 1.6.1: Upgrade auf die aktuelle PyPI-Version mit verfeinertem Internet-Poster-Layout
  • Neues ThumbnailSession-API für schrittweise Thumbnail-Erstellung
  • create_thumbnail() Convenience-Funktion für vollautomatische Thumbnail-Generierung
  • Drei Integrationsstufen: High-Level (create_thumbnail), Mid-Level (ThumbnailSession), Low-Level (Einzelfunktionen)
  • Lange Titel bleiben im Internet-Stil besser innerhalb des Titelbereichs und drängen Datum oder Notiz unten nicht mehr zusammen
  • Overlay-Notiz und Datum erhalten einen reservierten Bereich im unteren Poster-Teil, was Lesbarkeit und visuelle Balance verbessert
  • Der Kategorie-Header oben ist größer und ausgewogener proportioniert, skaliert aber weiterhin automatisch für längere Labels
  • Header-Band oben und Textfläche unten wurden neu austariert und sorgen für ruhigere Abstände im Gesamtbild
• Phase 2 Poster-Format: Wechsel von 16:9 Landscape auf 2:3 Poster-Format mit Overlays (Titel, Kanal, Upload-Datum)
• Refactoring module_mosaic.py: Komplette Überarbeitung der Poster-Erstellung – von ~460 Zeilen eigenem Code auf ~80 Zeilen via ThumbnailSession

2.1.0

• HandBrake mit ffmpeg ersetzt für das Video-Encoding, vereinfachter Build-Workflow

2.0.0

• Veröffentlichung auf PyPI

🎯 Sinn & Zweck

Der Internetfilm Manager ist eine intelligente, KI-gestützte Pipeline für macOS, die einen klaren Fokus hat:

Archivierung mit Qualität: Statt Videos einfach herunterzuladen und zu sammeln, veredelt dieses Tool jeden Inhalt professionell. Es erstellt hochwertige, dauerhaft archivierte Medien mit vollständigen Metadaten, die sowohl auf Media-Servern (Emby/Plex) perfekt funktionieren als auch als langfristige Cold-Storage-Archive (DMG) gesichert werden.

Weniger Ablenkungen, mehr Fokus: Das Tool hilft dabei, bewusst mit digitalen Inhalten umzugehen. Anstatt in der unendlichen Flut von Online-Videos verloren zu gehen, kuratierst du gezielt wertvolle Inhalte für deine private Mediathek. Einmal archiviert, sind die Videos jederzeit verfügbar – ohne Algorithmen, ohne Ablenkungen, ohne die Versuchung endlos weiterzuscrollen.

Digitale Souveränität: Du behältst die Kontrolle über deine Inhalte. Keine Abhängigkeit von Plattformen, die Videos löschen oder ändern können. Deine Mediathek gehört dir.

✨ Features

📥 Download & Queue-Management

• Smart Fetch: Einzelne Videos oder ganze Playlists in eine Warteschlange packen
• Auto-Download Playlists (NEU): Vordefinierte Playlists automatisch zur Queue hinzufügen – keine manuelle URL-Eingabe mehr nötig (Details)
  • Konfigurierbar über Einstellungsmenü
  • Jede Playlist mit eigener Kategorie (Patrick, Eltern, Kathrin, Kinder)
  • Automatische Prüfung gegen Archiv – nur neue Videos werden heruntergeladen
• Automatische Pausen: Intelligente Rate-Limiting für YouTube (60 Sekunden zwischen Downloads)
• Multi-Target-Support: Sortierung nach Zielgruppen (Patrick, Kinder, Eltern, Kathrin, Musikvideos)
• Höchste Qualität: Lädt Videos, Audio, Untertitel und Metadaten in bestmöglicher Qualität via yt-dlp
• Auto-Pipeline (NEU): Download + Auto-Kuratierung + Auto-Deployment in einem Durchgang
  • [d] Nur Download (Standard)
  • [c] Download + Auto-Kuratierung
  • [cd] Download + Auto-Kuratierung + Auto-Deployment (Vollautomatisch bis zur Server-Bereitstellung)

🧠 Anthropic Claude AI Integration (Kernstück)

Die KI-Integration ist der Herzschlag des Tools und macht jedes Video zu einem professionellen Medienprodukt:

• Intelligente Metadaten-Bereinigung:

  • Entfernt Clickbait, Emojis (🚀), Hashtags (#) und "Schreihals"-Elemente
  • Korrigiert Groß-/Kleinschreibung automatisch (keine ALL CAPS mehr)
  • Entfernt störende Zusätze wie "Official Video", "4K", "HD"
  • Ersetzt Pipe-Zeichen ( | ) durch sinnvolle Trennzeichen
  • Unterstützt mehrsprachige Titel mit korrekter Grammatik (Englisch: Title Case, Deutsch: Normale Rechtschreibung)

• Kontrolliertes Vokabular für Keywords (NEU):

  • Archivarische Verschlagwortung: Konsistente und homogene Keywords für langfristiges Archiv
  • Masterlist: ~600 standardisierte Keywords aus Masterlist_keywords.txt
  • Trichter-Prinzip: Genre → Thematische Keywords aus Vokabular → Neue Keywords nur bei Bedarf
  • Blacklist-Filterung: Automatische Entfernung von Kanalnamen, Qualitätsangaben (4K, HD), technischen Begriffen
  • Deduplizierung: Case-insensitive Entfernung von Dubletten
  • Beispiele: "Tata Signa 4018" → "LKW", "Nicole" (Kanalname) → "Finanzen" (Thema)
  • Substantiv-Singular-Regel: Übergeordnete Kategorien statt spezifischer Markennamen

• Mehrstufige Beschreibungsgenerierung:

  • Kurzbeschreibung: Kompakte, sachliche Zusammenfassung (max. 150 Zeichen) für Übersichtslisten
  • Langbeschreibung: Ausführliche Inhaltsangabe basierend auf Video-Beschreibung UND vollständigem Transkript
  • Analyse der tatsächlichen Sprache des Videos (nicht nur der Metadaten)

• Strikte Genre-Klassifizierung (Single-Choice):

  • 12 vordefinierte Standard-Genres für konsistente Kategorisierung
  • Automatische Validierung der AI-Antworten gegen Genre-Liste
  • Trennung von Genre (Thema) und Format (z.B. Tutorial, Vlog → Keywords)
  • Fallback zu "Unkategorisiert" bei ungültigen Genres
  • Siehe Genre-Klassifizierung für Details

• Automatische Kapitelgenerierung:

  • Analysiert das VTT-Transkript (gesprochenes Wort) mit Zeitstempeln
  • Erstellt 5-15 logische Kapitelmarken (keine 1:1-Kopie des Transkripts)
  • Kapitel werden direkt in die M4V-Datei eingebettet (FFMETADATA)
  • Respektiert die Originalsprache für Kapiteltitel

• Spracherkennung:

  • Automatische Erkennung der tatsächlichen Video-Sprache durch Transkript-Analyse
  • Korrigiert fehlerhafte Metadaten von YouTube
  • Mehrsprachige Untertitel-Verwaltung (Hauptsprache + Englisch als Fallback)

🎨 Professionelle Poster-Erstellung

• 16:9 Format: Perfekt für moderne Media-Server (Emby/Plex)
• 4x5 Mosaik: 20 Vorschaubilder aus dem Video
• Blurred-Background-Technik: Verhindert schwarze Balken bei nicht-16:9-Videos
• Interaktive Auswahl: Wähle manuell das beste Bild aus 19 Optionen oder verwende das Original
• KI-gestützte Auswahl: Claude AI analysiert alle Bilder und wählt automatisch das beste Poster (niemals das Original-Thumbnail)
• Automatische Beschriftung: Nummerierte Kacheln mit Tastenkürzel-Info

🤖 Auto-Kuratierung

• Vollautomatischer Modus: K.I. trifft alle Entscheidungen ohne Nutzer-Interaktion
• Intelligente Auswahl: Automatische Wahl von Titeln, Beschreibungen, Kapiteln und Poster
• Transparenz: Zeigt alle getroffenen Entscheidungen in der Konsole an
• Fallback: Bei Fehlern wird Abbruch empfohlen und manuelle Kuratierung vorgeschlagen
• Nachbearbeitung möglich: Auch nach Auto-Kuratierung kann der Job manuell nachbearbeitet werden

🎵 Spezieller Musikvideo-Modus

• ID3-Tags: Korrekte Artist-, Album-, Track-, Disk-Metadaten
• Compilation-Support: Sampler/Alben mit mehreren Künstlern
• Automatische Sortierung: Nach Album organisiert statt nach Kanal

📦 Import

• Restore-Funktion: Suche im Master-Archiv nach ID oder Titel und hole alte Videos zurück
• DMG→MP3 Extraktion: Audio aus Archiv-DMGs per ID oder Titel extrahieren und in Apple Music importieren
• Direkte Kuratierung: Nach Import sofort zur Bearbeitung springen

🔨 Professionelle Verarbeitung

Audio

• Loudnorm-Filter: Gleichmäßige Lautstärke nach TV-Standard (I=-16, TP=-1.5, LRA=11)
• AAC-Encoding: 256 kbit/s, 48 kHz, Stereo
• Resampling: Asynchrone Audio-Synchronisation für problemfreie Wiedergabe

Video

• H.265 10-bit Encoding: Höchste Qualität bei minimaler Dateigröße
• VideoToolbox Acceleration: Hardware-beschleunigte Encodierung auf macOS (vt_h265_10bit)
• Adaptives Encoding: Automatische Qualitätsanpassung bei zu hoher Bitrate (Zielqualität → Bitratenprüfung → ggf. erneutes Encoding mit reduzierter Qualität)
• Konstante Framerate: CFR für optimale Kompatibilität
• Intelligente Keyframes: Alle 30 Frames für präzises Seeking

Container & Tagging

• M4V-Container: Vollständig kompatibel mit Apple-Ökosystem, Emby und Plex
• mutagen: Professionelles MP4-Atom-Tagging für alle Metadaten (pure Python)
• Eingebettete Untertitel: Mehrsprachige VTT-Untertitel direkt im Container
• Kapitelmarken: FFMETADATA-Format mit Millisekunden-Präzision
• Komplette Metadaten: Titel, Künstler, Album, Jahr, Genre, Beschreibungen (kurz & lang), Sprache, Artwork

🚀 Automatisches Deployment

Media-Deployment (Hot Storage)

• Ziel: Media-Server (Emby/Plex) via Rclone
• Struktur: /Zielgruppe/Kanal/Video.m4v
• Beispiel: /Patrick/SpaceX/2025-05-15_Starship_Launch.m4v
• Musikvideos: /Musikvideos/Album-Name/001 - Artist - Title.m4v

Master-Archivierung (Cold Storage)

• DMG-Format: Read-only Disk Images für macOS
• Vollständiger Inhalt:
  • Original-Video (MKV/WebM/MP4)
  • Alle Original-Metadaten (JSON)
  • Original-Thumbnail
  • Kuratiertes Poster
  • VTT-Untertitel (alle Sprachen)
  • Chat-Logs der KI-Interaktion
• Struktur: /Jahr/YYYY-MM-DD_platform_id.dmg
• Beispiel: /2025/2025-05-15_youtube_xYz123Ab.dmg
• Vorteil: Perfekt für Cold Storage auf NAS – kompakt, schreibgeschützt, macOS-nativ mountbar

Robuster Transfer

• Rclone: Zuverlässiger Upload mit Fortschrittsanzeige
• Checksum-Skip: Umgeht SFTP-Probleme mit Synology NAS
• Cleanup: Automatische Löschung des Arbeitsverzeichnisses nach erfolgreichem Upload

🛠️ Installation

Voraussetzungen

Das Tool ist für macOS optimiert und nutzt native macOS-Features wie hdiutil für DMG-Erstellung.

System-Anforderungen:

• macOS 10.14 oder neuer
• Python 3.9 oder höher
• Mindestens 20 GB freier Speicherplatz (SSD empfohlen für work_dir)
• Internetverbindung für Downloads und KI-Anfragen

1. System-Tools installieren

Alle erforderlichen Tools via Homebrew installieren:

brew install ffmpeg yt-dlp rclone

Was wird wofür genutzt?

• ffmpeg / ffprobe: Audio/Video-Analyse, -Verarbeitung und H.265 10-bit Video-Encoding (VideoToolbox HW)
• yt-dlp: Video-Download von YouTube und anderen Plattformen
• rclone: Remote-Dateitransfer zum NAS/Cloud

2. Rclone konfigurieren

Richte ein Rclone-Remote für dein NAS/Cloud-Ziel ein:

rclone config

Beispiel-Konfiguration:

• Name: lys-nas
• Type: sftp (oder webdav, ftp, etc.)
• Host: 192.168.1.100:22
• User: dein-username
• Password: dein-password (oder SSH-Key)

Teste die Verbindung:

rclone lsd lys-nas:/

3. Repository klonen & Installation

Option A: Installation mit uv (empfohlen)

uv ist ein schneller Python-Paketmanager, der die Installation vereinfacht:

# uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Repository klonen
git clone https://github.com/kurmann/internetfilm_manager.git
cd internetfilm_manager

# Abhängigkeiten mit uv installieren
uv pip install -e .

# Anwendung starten
internetfilm-manager

Mit uv wird automatisch eine virtuelle Umgebung erstellt und das Tool ist sofort über den Befehl internetfilm-manager verfügbar.

Option B: Klassische Installation mit pip

# Repository klonen
git clone https://github.com/kurmann/internetfilm_manager.git
cd internetfilm_manager

# Python Virtual Environment erstellen
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Abhängigkeiten installieren (aus pyproject.toml)
pip install -e .

# Anwendung starten
internetfilm-manager

CLI-Befehl global verfügbar machen (macOS)

Um internetfilm-manager von überall im Terminal aufrufen zu können, kannst du einen symbolischen Link (Symlink) in deinem lokalen Bin-Verzeichnis erstellen. Dies ist der empfohlene Weg auf macOS:

# 1. Sicherstellen, dass run.sh ausführbar ist
chmod +x run.sh

# 2. Symlink in /usr/local/bin erstellen (erfordert Admin-Passwort)
sudo ln -s "$(pwd)/run.sh" /usr/local/bin/internetfilm-manager

Nun kannst du die Anwendung einfach durch Eingabe von internetfilm-manager in jedem beliebigen Terminal-Fenster starten.

Hinweis: Bei Installation mit uv oder pip install -e . ist der Befehl internetfilm-manager automatisch verfügbar, sodass der Symlink nicht mehr nötig ist.

4. Anthropic Claude API Key holen

Das Tool nutzt Anthropic Claude für KI-Funktionen. Hier erfährst du, wie du einen API Key erhältst:

1. Gehe zu Anthropic Console
2. Erstelle einen neuen API Key
3. Kopiere den Key

Wichtig: Der API Key wird beim ersten Start abgefragt und in config.json gespeichert.

Konfigurationsspeicherort:

• macOS/Linux: ~/.config/internetfilm_manager/config.json
• Windows: %APPDATA%\internetfilm_manager\config.json

Bei Upgrade von einer älteren Version wird eine vorhandene config.json im Projektverzeichnis automatisch in das neue Verzeichnis migriert.

5. Erste Schritte

# Anwendung starten (interaktives Menü)
internetfilm-manager

# Oder direkt via Skript
./run.sh

Beim ersten Start wird automatisch eine config.json erstellt. Du wirst nach folgenden Pfaden gefragt:

• Work Directory: Lokales Arbeitsverzeichnis (sollte auf SSD liegen, z.B. ~/Movies/Internetfilme/Work)
• Rclone Media Root: Ziel für Media-Server (z.B. lys-nas:/Emby/media/Internetfilme)
• Rclone Master Root: Ziel für DMG-Archive (z.B. lys-nas:/Archive)
• Claude API Key: Dein Anthropic API Key

🚀 Workflow & Nutzung

Das Tool führt einen "Job" durch 5 aufeinanderfolgende Phasen. Jeder heruntergeladene Video-Link wird zu einem Job im work_dir.

📋 Hauptmenü

Beim Start siehst du das interaktive Cockpit:

========================================
🎬 INTERNETFILM MANAGER - COCKPIT
========================================
1. ⬇️  Neues Video herunterladen (Queue)
2. 📦 Importieren (Archiv/Lokal)
3. 🎨 Vorhandene Jobs kuratieren
4. 🚀 Jobs deployen
5. 📊 Analyse und Bestandspflege
6. ⚙️  Einstellungen
q. Beenden

Phase 0: 📊 Analyse und Bestandspflege

Menü-Navigation: 5

Dieses Menü bietet Tools zur Analyse und zur aktiven Bestandspflege (z.B. Suchen, Verschieben, Löschen von Videos uvm.):

1. Video analysieren: Analysiere einzelne M4V/MP4-Dateien auf technische Details (Codec, Bittiefe, Faststart, Metadaten)
2. Metadata-Indexierung: Erstelle eine vollständige CSV-Übersicht aller Videos auf dem Server (Details)
3. Video-Suche: Suche nach Videos anhand von Metadaten (Titel, Schlüsselwörter, Beschreibung, Album) (Details)
4. Klassifikationsregeln lernen: Analysiere die Metadaten und lerne Regeln für automatische Kategoriezuweisung (Details)
5. Kategorie ändern: Verschiebe Videos zwischen Kategorien (z.B. von "Patrick" nach "Kinder") (Details)
6. Video löschen: Lösche Videos sicher vom Media-Server und Archiv (Details)

Metadata-Indexierung

Die Metadata-Indexierung scannt alle Videos auf dem Server und extrahiert deren Metadaten in eine CSV-Datei:

--- METADATA-INDEXIERUNG ---
Erstellt eine CSV-Datei mit allen Metadaten der Videos auf dem Server.

Indexierung starten? [Y/n]: y

🔍 Suche nach Videos auf lyssach-nas:/Internetfilme...
✅ 342 Videos gefunden

📝 Erstelle CSV-Datei: video_metadata_index.csv
📊 Analysiere 342 Videos...
[1/342] Patrick/SpaceX/2024-11-23_Starship_IFT6.m4v... ✅
...
✅ CSV-Datei erstellt

Die CSV enthält alle Metadaten: Titel, Künstler, Genre, Beschreibung, Auflösung, Codec, Dauer, Dateigröße, etc.

Nutzen:

• Vollständiger Katalog aller Videos
• Basis für Suche und Filterung
• Statistiken und Berichte
• Backup der Metadaten

Siehe Metadata-Indexierung für Details.

Video-Suche (Metadaten)

Mit der Video-Suche kannst du schnell Videos in deiner Mediathek finden:

--- VIDEO-SUCHE ---

Suchoptionen:
1. 📝 Volltextsuche (Titel) - Default
2. 🏷️  Schlüsselwörter (Keywords/Tags)
3. 📄 Beschreibung (kurz + lang)
4. 💿 Album
5. 🔍 Erweiterte Suche (mehrere Felder)

Auswahl: 1
Suchbegriff: Starship

🔍 Suche nach 'Starship' in Titeln...

================================================================================
🔍 SUCHERGEBNISSE: 1 Video(s) gefunden
================================================================================

[1] SpaceX Starship IFT-6: Full Launch and Landing
    Pfad:        lyssach-nas:/Internetfilme/Patrick/SpaceX/2024-11-23_Starship_IFT6.m4v
    Künstler:    SpaceX Official
    Genre:       Dokumentation
    Jahr:        2024
    Dauer:       20:45 min
    Keywords:    SpaceX / Raketen / Raumfahrt / Starship / IFT-6

Suchfunktionen:

• Volltextsuche (Titel): Durchsucht nur die Videotitel (Standard/Default)
• Schlüsselwörter: Durchsucht das Grouping-Feld mit Keywords (getrennt durch "/")
• Beschreibung: Durchsucht sowohl Kurz- als auch Langbeschreibung
• Album: Sucht nach Album-/Kanal-Namen
• Erweiterte Suche: Durchsucht alle Felder gleichzeitig

Voraussetzung: Die CSV-Datei muss zuerst über die Metadata-Indexierung erstellt werden. Falls diese nicht existiert, wird automatisch gefragt, ob eine Indexierung durchgeführt werden soll.

Kategorie ändern

Die Kategorie-Änderungsfunktion ermöglicht es, bereits deployed Videos zwischen verschiedenen Kategorien zu verschieben:

--- 📂 KATEGORIE ÄNDERN ---

Suche nach Titel oder ID, um die Kategorie zu ändern.

Suchbegriff (Titel oder ID) oder 'z' für Zurück: Starship

🔍 Suche nach 'Starship'...

📹 Video gefunden:
   Titel:    SpaceX Starship IFT-6: Full Launch and Landing
   Aktuelle Kategorie: Patrick

📂 Verfügbare Kategorien:
   1. Kinder
   2. Eltern
   3. Kathrin
   z. Zurück

Kategorie wählen (1-3): 2

📦 Verschiebe Video von 'Patrick' nach 'Eltern'...
   ✅ Datei erfolgreich verschoben
   ✅ CSV-Index aktualisiert

Wichtig: Die Kategorie-Änderung:

• Verschiebt die Datei im Zielverzeichnis (rclone_root) in das neue Unterverzeichnis
• Aktualisiert die video_metadata_index.csv mit dem neuen Pfad
• Lässt das DMG-Archiv unverändert (da die Kategorie dort nicht abgebildet ist)

Siehe Kategorie-Änderung für Details.

Phase 1: ⬇️ Fetch (Download)

Menü-Navigation: 1 → URLs eingeben → Zielgruppe wählen → ENTER

--- ⬇️  DOWNLOAD QUEUE ---

URL eingeben (oder [ENTER] zum Starten): https://youtube.com/watch?v=xyz123
   Ziel wählen:
   1. Patrick
   2. Kinder
   3. Eltern
   4. Kathrin
   5. Musikvideos
   Auswahl (1-5) [Default: Patrick]: 1
   ✅ Zur Queue hinzugefügt. (Aktuell: 1 Videos)
   [ENTER] startet Download, oder nächste URL eingeben...

URL eingeben (oder [ENTER] zum Starten): https://youtube.com/watch?v=abc456
   Ziel wählen:
   1. Patrick
   ...
   Auswahl (1-5) [Default: Patrick]: 2
   ✅ Zur Queue hinzugefügt. (Aktuell: 2 Videos)

URL eingeben (oder [ENTER] zum Starten): [ENTER]

🚀 Starte Download von 2 Videos...
[1/2] https://youtube.com/watch?v=xyz123 -> Patrick
   📥 Lade Video, Audio, Subs, Metadaten...
   ⏳ Warte 60 Sekunden (YouTube Rate-Limit)...
[2/2] https://youtube.com/watch?v=abc456 -> Kinder
   📥 Lade Video, Audio, Subs, Metadaten...

✅ Alle Downloads abgeschlossen. [ENTER]...

Was passiert:

• yt-dlp lädt höchste verfügbare Qualität (Video + Audio getrennt)
• Automatischer Download aller verfügbaren Untertitel (VTT)
• Metadaten (JSON) mit allen Infos (Titel, Beschreibung, Upload-Datum, Kanal, etc.)
• Original-Thumbnail
• Automatische Pause zwischen Downloads (60 Sek. gegen Rate-Limiting)
• Job wird im work_dir angelegt: job_YYYY-MM-DD_HH-MM-SS_platform_id/

Phase 2: 📦 Import

Menü-Navigation: 2 → Restore oder MP3-Extraktion wählen

--- 📦 IMPORT ---
1. 🔙 Restore aus bestehendem Archiv (DMG)
2. 🎵 MP3 aus DMG extrahieren
z. Zurück

Option 1: Restore

Suche ein bereits archiviertes Video anhand der ID und erstelle eine neue Arbeitskopie:

--- RESTORE (Kopie erstellen) ---
Gezielte Suche im Archiv (z.B. nach ID '5fk8XXCw').
Suchbegriff (Pflicht): 5fk8XXCw

🔍 Suche nach '5fk8XXCw' in lys-nas:/Archive...
✅ Gefunden: 2024-03-15_youtube_5fk8XXCw.dmg
📥 Lade DMG und entpacke...
✨ Import erfolgreich: job_2024-03-15_youtube_5fk8XXCw

   👉 Direkt kuratieren (Titel, Musik-Tags, etc.)? [Y/n]: y

Phase 3: 🎨 Kuratieren (Der Herzschlag)

Menü-Navigation: 3 → Modus wählen → Job auswählen

Dies ist die wichtigste Phase – hier passiert die kreative Arbeit und KI-Magie:

Offene Jobs:
1. ⭕️ SpaceX Starship IFT-7 Full Launch and Landing
2. ✅ Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz
3. ⭕️ Nyan Cat [original]

   Kuratierungs-Modus:
   [m] Manuell (mit Bestätigungen)
   [a] Automatisch (K.I. trifft Entscheidungen)
   [z] Zurück

   Modus wählen: m

Job wählen: 1

Manueller Modus (Standard)

Im manuellen Modus wirst du bei jedem Schritt um Bestätigung gebeten und kannst Anpassungen vornehmen.

Automatischer Modus (Auto-Kuratierung)

Im automatischen Modus trifft die K.I. alle Entscheidungen selbstständig:

• Wählt automatisch den besten Titel aus den Vorschlägen
• Akzeptiert alle AI-generierten Beschreibungen
• Wählt automatisch das beste Poster-Bild per K.I.-Analyse
• Zeigt alle Entscheidungen in der Konsole an
• Bei Fehlern wird abgebrochen und manuelle Kuratierung empfohlen

Beispiel: Manueller Modus für Internet-Videos (Vlogs, Dokus, Tutorials):

--- 🎨 Kuratierung: SpaceX Starship IFT-7 Full Launch... ---

📋 Original-Infos:
   Titel: SPACEX STARSHIP IFT-7 | FULL LAUNCH AND LANDING 🚀
   Kanal: SpaceX Official
   Sprache (Metadata): en

   🤖 [1/3] Analysiere Video-Sprache (Transkript)...
   ✅ Erkannte Sprache: English (87% Konfidenz)

   🤖 [2/3] Generiere Titel-Variationen (English)...
   🤖 [3/3] Generiere Beschreibungen (English → German)...

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🎯 TITEL-VORSCHLÄGE
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. SpaceX Starship IFT-7: Full Launch and Landing
2. Starship IFT-7 Complete Mission Coverage
3. SpaceX IFT-7 - Integrated Flight Test Full Video

Auswahl (1-3) oder eigener Titel: 1
✅ Titel: SpaceX Starship IFT-7: Full Launch and Landing

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📝 BESCHREIBUNGEN
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
KURZ: Vollständige Aufzeichnung des siebten Integrated Flight Test...
LANG: Der siebte Testflug des SpaceX Starship Systems zeigt...

Beschreibungen ändern? [y/N]: n

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🏷️  GENRE
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Vorschlag: Dokumentation
Genre ändern? [y/N]: n

   🤖 Generiere Kapitel (Originalsprache)...
   ✅ 8 Kapitel erstellt.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📑 KAPITEL (Optional bearbeiten)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
00:00:00 - Introduction and Countdown
00:02:30 - Liftoff and Ascent
00:05:45 - Stage Separation
...

Kapitel bearbeiten? [y/N]: n

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🖼️  POSTER AUSWAHL (16:9)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
   Erstelle 4x4 Mosaik mit Blurred Background...
   
   [Zeigt ASCII-Art des Mosaiks oder Info über Bildauswahl]
   
   Bild wählen (1-15, ENTER für Original): 7
   ✅ Poster ausgewählt: Bild 7

✅ Kuratierung abgeschlossen!
   Status: ✅ Bereit für Deployment

Für Musikvideos:

--- 🎨 Kuratierung: Nyan Cat [original] ---

🎵 MUSIK-MODUS erkannt (Ziel: Musikvideos)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎤 KÜNSTLER
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Aktuell: daniwell (aus Metadaten)
Künstler: Nyan Cat

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🎵 TITEL
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Aktuell: Nyan Cat [original]
Titel: Nyan Cat

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💿 ALBUM / COMPILATION
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Album-Name: Internet Classics

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🔢 TRACK
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Track-Nummer [1]: 5

   [Poster-Auswahl wie bei Internet-Videos]

✅ Musikvideo kuratiert!
   Dateiname: 005 - Nyan Cat - Nyan Cat.m4v

Phase 4: 🔨 Build (Verarbeitung)

Passiert automatisch beim Deployment. Diese Phase wird nicht manuell aufgerufen.

📀 --- PHASE 1: MASTER ARCHIVIERUNG (DMG) ---
   📦 Erstelle DMG-Inhalt...
   ✅ Quelle: original.mkv
   ✅ Metadaten: original.info.json
   ✅ Poster: poster_curated.jpg
   ✅ Untertitel: original.en.vtt, original.de.vtt
   
   🔨 Erstelle schreibgeschütztes DMG...
   ✅ DMG erstellt: 2025-05-15_youtube_xYz123.dmg

🎬 Ziel-Datei: 2025-05-15_Starship_IFT7.m4v

🔊 --- PHASE 2: AUDIO NORMALISIERUNG ---
   🎚️  Extrahiere Audio-Spur...
   🎚️  Wende Loudnorm-Filter an (I=-16, TP=-1.5, LRA=11)...
   ✅ Audio: 256 kbit/s AAC, 48 kHz Stereo

🎞️ --- PHASE 3: VIDEO ENCODING (Adaptiv) ---
   ⚙️  Ziel-Qualität: 70
   ⚙️  Bitrate-Limite: 100 Mbit/s (Video+Audio)
   🎬 Encoding mit Qualität 70...
   ⏳ Encoding... [██████████████░░░░] 75% ETA 2:30
   📊 Gesamtbitrate (Video+Audio): 85.3 Mbit/s (Limite: 100 Mbit/s)
   ✅ Bitrate OK – unter 100 Mbit/s

📦 --- PHASE 4: MUXING ---
   🔍 Suche Untertitel...
   ✅ Hauptsprache: English (eng)
   ✅ Zusätzlich: Deutsch (ger)
   
   📑 Füge Kapitelmarken ein (FFMETADATA)...
   🖼️  Füge Poster als Cover-Art ein...
   
   🏷️  Schreibe Metadaten mit mutagen:
      • Titel: SpaceX Starship IFT-7: Full Launch and Landing
      • Künstler: SpaceX Official
      • Album: SpaceX Official
      • Jahr: 2025
      • Genre: Dokumentation
      • Beschreibung (kurz): Vollständige Aufzeichnung...
      • Beschreibung (lang): Der siebte Testflug...
      • Sprache: eng
   
   ✅ M4V erstellt: 2025-05-15_Starship_IFT7.m4v (2.3 GB)

Phase 5: 🚀 Deploy (Upload & Cleanup)

Menü-Navigation: 4 → Job wählen oder ENTER für alle kuratierten Jobs

Jobs bereit zum Deployen:
1. ✅ SpaceX Starship IFT-7: Full Launch and Landing
2. ⚠️  Noch nicht kuratiert
3. ✅ Nyan Cat

[ENTER] für ALLE deployen (nur kuratierte!).
Oder Nummer wählen: [ENTER]

🚀 Starte Deployment für 2 kuratierte Jobs...

⚙️  [1/2] Verarbeite: SpaceX Starship IFT-7: Full Launch and Landing
   [Build-Phase läuft wie oben...]

🚀 Upload Video nach: lys-nas:/Emby/media/Internetfilme/Patrick/SpaceX Official
   ⬆️  Übertrage 2025-05-15_Starship_IFT7.m4v... [████████] 100%
   ✅ Video hochgeladen

   Archiviere Master nach: lys-nas:/Archive/2025
   ⬆️  Übertrage 2025-05-15_youtube_xYz123.dmg... [████████] 100%
   ✅ Master archiviert

   Räume Arbeitsverzeichnis auf...
   ✅ Job abgeschlossen & gelöscht.

⚙️  [2/2] Verarbeite: Nyan Cat
   [...]

✅ Fertig. [ENTER]...

⚙️ Einstellungen

Menü-Navigation: 5

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1. 🔑 Claude API Key:     sk-ant-api...******
2. 🤖 Claude Modell:      claude-sonnet-4-20250514
3. 📂 Work Directory:     /Users/patrick/Movies/Internetfilme/Work
4. 📡 Rclone Media-Pfad:  lys-nas:/Emby/media/Internetfilme
5. 📦 Rclone Master-Pfad: lys-nas:/Archive
z. Zurück

Auswahl: 1

Aktuell: sk-ant-api...
Neuer API Key: [neue Eingabe]
✅ Konfiguration gespeichert.

🎯 Batch-Modus (CLI)

Für Automatisierung kannst du auch direkte Kommandos nutzen:

# Einzelnes Video herunterladen
internetfilm-manager fetch "https://youtube.com/watch?v=xyz" Patrick

# Job kuratieren (manuell)
internetfilm-manager curate /path/to/job_dir

# Job kuratieren (automatisch mit K.I.)
internetfilm-manager curate /path/to/job_dir --auto

# Master-DMG erstellen
internetfilm-manager build_master /path/to/job_dir

# Dist-M4V bauen
internetfilm-manager build_dist /path/to/job_dir

# Deployen
internetfilm-manager deploy /path/to/job_dir

📂 Archiv-Struktur

Media Server (Hot Storage)

Videos für die aktive Mediathek (Emby/Plex):

/Internetfilme
    /Patrick
        /SpaceX Official
            2025-05-15_Starship_IFT7.m4v
            2025-04-10_Starship_IFT6.m4v
        /Kurzgesagt – In a Nutshell
            2025-03-20_Was_ist_Bewusstsein.m4v
        /Veritasium
            2025-02-14_Warum_Gold_wertvoll_ist.m4v
    /Kinder
        /Peppa Wutz
            2024-01-01_Matschpfuetzen.m4v
            2024-01-08_Dinosaurier.m4v
        /Die Sendung mit der Maus
            2024-12-25_Weihnachtsspecial.m4v
    /Musikvideos
        /Internet Classics
            001 - Nyan Cat - Nyan Cat.m4v
            002 - Rick Astley - Never Gonna Give You Up.m4v
            003 - PSY - Gangnam Style.m4v
        /80s Hits
            001 - A-ha - Take On Me.m4v
            002 - Queen - Bohemian Rhapsody.m4v

Struktur-Logik:

• Internet-Videos: /Zielgruppe/Kanal-Name/YYYY-MM-DD_Titel.m4v
• Musikvideos: /Musikvideos/Album-Name/TTT - Artist - Title.m4v
  • TTT = Track-Nummer (dreistellig)

Master Archiv (Cold Storage)

Vollständige Originale für Langzeitarchivierung:

/Archive
    /2025
        2025-05-15_youtube_xYz123Ab.dmg
        2025-04-10_youtube_aBc456Xy.dmg
        2025-03-20_youtube_dEf789Gh.dmg
    /2024
        2024-12-25_youtube_jKl012Mn.dmg
        2024-01-08_youtube_pQr345St.dmg
        2024-01-01_youtube_uVw678Xy.dmg

DMG-Inhalt (Beispiel):

youtube_xYz123Ab.dmg (mounted) enthält:
├── original.mkv                    # Original-Video in höchster Qualität
├── original.info.json              # Vollständige Metadaten von yt-dlp
├── original.jpg                    # Original-Thumbnail von Plattform
├── original.en.vtt                 # Englische Untertitel
├── original.de.vtt                 # Deutsche Untertitel (falls vorhanden)
├── poster_curated.jpg              # Handverlesenes Poster (16:9)
└── curate_chat_log.json            # Log der KI-Interaktion (optional)

Struktur-Logik:

• Sortiert nach Upload-Jahr (YYYY)
• Dateiname: YYYY-MM-DD_plattform_id.dmg
• Read-only Format (schreibgeschützt)
• Perfekt für NAS Cold-Storage oder externe Archiv-Festplatten
• Kann jederzeit mit "Restore"-Funktion zurückgeholt werden

Temporäre Arbeitsdateien

Während der Verarbeitung im work_dir:

~/Movies/Internetfilme/Work
    /job_2025-05-15_12-30-45_youtube_xYz123Ab
        original.mkv                       # Original-Download
        original.info.json                 # Metadaten
        original.jpg / .webp / .png        # Original-Thumbnail
        original.en.vtt                    # Untertitel (Englisch)
        original.de.vtt                    # Untertitel (Deutsch)
        audio_norm.m4a                     # Normalisiertes Audio (Build-Phase)
        video_enc.mp4                      # Encodiertes Video (Build-Phase)
        chapters.txt                       # Kapitel-Liste (KI-generiert)
        poster.jpg                         # Ausgewähltes Poster
        job_state.json                     # Kuratierungs-Status
        dmg_content/                       # Temp für DMG-Erstellung
        temp_mosaic_frames/                # Temp für Poster-Mosaik
        2025-05-15_Starship_IFT7.m4v      # Finales Video (vor Upload)
        2025-05-15_youtube_xYz123Ab.dmg   # Master-DMG (vor Upload)

Nach erfolgreichem Deployment wird der komplette Job-Ordner gelöscht.

🔧 Technische Details

Video-Encoding-Pipeline

INPUT (original.mkv/webm/mp4)
    ↓
[Phase 2: Audio]
    • Extraktion: ffmpeg -i input -vn
    • Resampling: aresample=async=1
    • Normalisierung: loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11
    • Codec: AAC 256 kbit/s, 48 kHz, Stereo
    ↓
[Phase 3: Video – Adaptives Encoding]
    • Encoder: ffmpeg hevc_videotoolbox (VideoToolbox HW)
    • Codec: H.265 (HEVC) 10-bit
    • Ziel-Qualität: 70 (konfigurierbar, Skala 0-100, höher = besser)
    • Framerate: CFR (Constant Frame Rate)
    • Keyframes: Alle 30 Frames
    • Bitratenprüfung: Video+Audio Gesamtbitrate
    • Adaptive Anpassung: Falls Bitrate > Limite (Standard 100 Mbit/s),
      wird Qualitätswert um 2 erhöht und erneut encodiert
      (höherer RF-Wert = stärkere Kompression)
    ↓
[Phase 4: Muxing]
    • Container: M4V (MP4 kompatibel)
    • Video: Copy (kein Re-Encoding)
    • Audio: Copy (kein Re-Encoding)
    • Untertitel: VTT → MOV_TEXT (mehrsprachig)
    • Kapitel: FFMETADATA → MP4 Atoms
    • Cover-Art: JPEG Poster → MP4 Atom
    ↓
[Phase 5: Tagging]
    • Tool: mutagen (Python)
    • Metadaten: Titel, Künstler, Album, Jahr, Genre,
                  Beschreibung (kurz + lang), Sprache,
                  Track/Disk (bei Musik), Cover-Art
    ↓
OUTPUT (final.m4v)
    • Perfekte Kompatibilität: macOS, iOS, Emby, Plex, Infuse
    • Dateigröße: ~30-50% kleiner als Original (H.265 10-bit)
    • Qualität: Visuell verlustfrei
    • Metadaten: Vollständig und sauber

KI-Prompt-Strategie

Die Claude-Integration verwendet mehrere spezialisierte Prompts:

1. Spracherkennung (Transkript-Analyse):

   • Analysiert ersten Teil des VTT-Transkripts
   • Erkennt tatsächliche Sprache (nicht nur Metadaten)
   • Gibt ISO 639-2 Code + Konfidenz zurück

2. Titel-Bereinigung (Metadaten-Cleanup):

   • Entfernt Clickbait-Elemente
   • Korrigiert ALL CAPS → Title Case / normale Rechtschreibung
   • Entfernt | → : oder - oder ()
   • Mehrere Vorschläge zur Auswahl

3. Beschreibungs-Generierung (Transkript + Metadata):

   • Kurz: Max. 250 Zeichen, sachlich, für Listen
   • Lang: Ausführlich und detailliert, basierend auf vollem Transkript
   • Deutschsprachig (auch bei englischen Videos)

4. Genre-Klassifikation:

   • Automatische Einordnung basierend auf Inhalt
   • Kategorien: Dokumentation, Tutorial, Vlog, Interview, Comedy, Musikvideo, Gaming, Review, usw.

5. Kapitel-Generierung (Transkript mit Timestamps):

   • 5-15 logische Abschnitte
   • Keine 1:1-Kopie des Transkripts
   • Titel in Originalsprache
   • Korrekte Groß-/Kleinschreibung (sprachabhängig)

Besonderheiten

Blurred Background für Poster: Wenn Videos nicht 16:9 sind (z.B. 4:3, Vertical), verwendet das Tool einen speziellen FFmpeg-Filter:

# Hintergrund: Skaliert Video auf 16:9 (mit Crop) → Weichzeichnen (Blur)
[0:v]scale=640:360:force_original_aspect_ratio=increase,crop=640:360,boxblur=20[bg];
# Vordergrund: Skaliert Video passend ein (ohne Crop)
[0:v]scale=640:360:force_original_aspect_ratio=decrease[fg];
# Overlay: Legt scharfes Bild mittig auf unscharfen Hintergrund
[bg][fg]overlay=(W-w)/2:(H-h)/2

Ergebnis: Perfektes 16:9 Bild ohne schwarze Balken, ohne Verzerrung.

Mehrsprachige Untertitel: Das Tool bevorzugt die Video-Hauptsprache + Englisch (wenn nicht bereits Englisch). Automatische Auswahl der besten VTT-Dateien basierend auf Dateinamen-Patterns.

Rclone Konfiguration: Für Synology NAS-Systeme sollte --ignore-checksum in der rclone-Konfiguration gesetzt werden, da SFTP oft keine Checksummen liefert. Dies ist eine Umweltbedingung und wird nicht mehr im Code verwendet.

DMG vs. TAR/ZIP: DMGs haben gegenüber TAR/ZIP mehrere Vorteile:

• Native macOS-Integration (Doppelklick zum Mounten)
• Read-only (schreibgeschützt gegen versehentliche Änderungen)
• Kompression auf Dateisystem-Ebene
• Schnelleres Mounten als Entpacken

💡 Tipps & Best Practices

Qualität vs. Speicherplatz

• H.265 10-bit spart ~30-50% Speicher gegenüber H.264 bei gleicher Qualität
• Qualität 70 ist der Standard-Qualitätswert (konfigurierbar über video_quality, Skala 0-100, höher = besser)
• Adaptives Encoding: Falls die Gesamtbitrate (Video+Audio) den Schwellenwert überschreitet (Standard: 100 Mbit/s), wird das Video automatisch mit reduzierter Qualität neu encodiert (Qualitätswert -2 pro Versuch). Dies betrifft vor allem hochauflösende 4K-Videos.
• Konfiguration in config.json:

  {
    "video_quality": 70,
    "bitrate_threshold_mbps": 100,
    "adaptive_quality_step": 2
  }
  

  • video_quality: Ziel-Qualitätswert (Standard: 70, Skala 0-100, höher = bessere Qualität)
  • bitrate_threshold_mbps: Maximale Gesamtbitrate in Mbit/s (Standard: 100)
  • adaptive_quality_step: Qualitätsreduktion pro Versuch (Standard: 2)
• Typische Dateigrößen:
  • 10-Min-Video (1080p): ~200-400 MB
  • 30-Min-Video (1080p): ~600-1200 MB
  • 60-Min-Video (4K): ~2-4 GB

Workflow-Optimierung

1. Queue nutzen: Lade mehrere Videos auf einmal herunter (nachts)
2. Batch-Kuratierung: Kuratiere mehrere Jobs hintereinander
3. Batch-Deployment: ENTER im Deploy-Menü verarbeitet alle kuratierten Jobs automatisch
4. SSD für work_dir: Encoding ist 3-5x schneller auf SSD vs. HDD

KI-Nutzung

Die Anwendung nutzt Anthropic Claude für K.I. Aufgaben (Spracherkennung, Titel-Bereinigung, Beschreibungen, Kapitel, Musik-Analyse, Titelbild-Auswahl).

Modell-Konfiguration: Das Modell kann in der config.json oder über die Einstellungen konfiguriert werden:

{
  "claude_model": "claude-sonnet-4-20250514"
}

API-Limits:

• Token-Kosten: Pro Video ca. 50.000-100.000 Tokens (abhängig von Transkript-Länge)
• Tipp: Bei vielen Videos über den Tag verteilen, um Limits nicht zu überschreiten

Kontrolliertes Vokabular anpassen: Die Keyword-Extraktion nutzt ein kontrolliertes Vokabular aus Masterlist_keywords.txt. Du kannst diese Datei erweitern oder anpassen:

1. Öffne Masterlist_keywords.txt im Repository-Root
2. Füge neue Keywords hinzu (ein Keyword pro Zeile)
3. Beachte die Regeln:
   • Substantive, Singular
   • Keine Eigennamen
   • Keine technischen Begriffe (4K, HD, etc.)
   • Thematisch gruppiert (mit # === KATEGORIE === Überschriften)
4. Speichern - wird beim nächsten Start automatisch geladen

Beispiel für eigene Keywords:

# === MEINE SPEZIALTHEMEN ===
Drohnenfotografie
Zeitraffer
Makrofotografie

Die AI wird diese Keywords bei der Verschlagwortung bevorzugen.

Archivierungs-Strategie

3-2-1-Regel:

1. 3 Kopien: Original (DMG), Media (M4V), Backup
2. 2 Medientypen: NAS (Hot) + externe HDD (Cold)
3. 1 Offsite: Cloud oder externe HDD an anderem Ort

Empfehlung:

• Media (M4V): Emby/Plex auf NAS (schneller Zugriff)
• Master (DMG): NAS + jährliches Backup auf externe HDD
• Zusätzlich: Wichtige Videos auch in Cloud (rclone → Google Drive / OneDrive)

Netzwerk-Performance

Bei langsamer Verbindung zum NAS:

# In config.json oder rclone config anpassen:
rclone ... --transfers=1 --checkers=1  # Weniger parallele Verbindungen

Bei schneller Verbindung (Gigabit+):

rclone ... --transfers=4 --checkers=8  # Mehr Parallelität

Fehlerbehandlung

Video lässt sich nicht herunterladen:

• Prüfe, ob yt-dlp aktuell ist: brew upgrade yt-dlp
• Manche Videos sind geo-blocked oder privat
• VPN kann helfen (aber Rate-Limit beachten)

Encoding schlägt fehl:

• Prüfe, ob genug Speicherplatz vorhanden ist (mindestens 3x Originalgröße)
• VideoToolbox-Fehler → Neustart von macOS
• ffmpeg-Update: brew upgrade ffmpeg

KI-Fehler (Claude):

• API Key gültig? Prüfe in Anthropic Console
• Rate-Limit erreicht? Warte einige Minuten
• Transkript zu lang (>100k Tokens)? → Wird automatisch gekürzt

Rclone-Upload hängt:

• SFTP-Timeout → --timeout 30s in config hinzufügen
• Netzwerk unterbrochen → Rclone resumed automatisch
• Checksummen-Fehler → --ignore-checksum in der rclone-Konfiguration für betroffene Remotes setzen

🔐 Sicherheit & Datenschutz

API Keys

• Claude Key: Wird lokal in config.json gespeichert (nicht in Git!)
• Rclone Credentials: Gespeichert in ~/.config/rclone/rclone.conf (verschlüsselt mit Passwort möglich)

Datenfluss

1. Download: YouTube → Lokal (via yt-dlp)
2. KI-Analyse: Transkript & Metadaten → Anthropic Claude API (nur Text und Bilder, kein Video)
3. Verarbeitung: Komplett lokal (FFmpeg)
4. Upload: Lokal → eigenes NAS (via Rclone)

Wichtig: Das Video selbst wird NICHT an Anthropic gesendet, nur Text (Titel, Beschreibung, Transkript) und Mosaik-Bilder für die Titelbild-Auswahl.

Berechtigungen

• Netzwerk: Für Downloads (yt-dlp) und Uploads (rclone)
• Dateisystem: Lese-/Schreibzugriff auf work_dir und temporäre Ordner
• Keine Root-Rechte nötig

📚 Weiterführende Dokumentation

Detaillierte Anleitungen befinden sich im docs/ Verzeichnis:

Dokument	Beschreibung
Genre-Klassifizierung	Die 12 Standard-Genres und das Klassifizierungssystem
Klassifikationsregeln	Automatische Kategoriezuweisung basierend auf gelernten Regeln
Metadata-Indexierung	CSV-Export aller Video-Metadaten vom Server
Video-Suche	Suche nach Videos anhand verschiedener Metadaten
Kategorie-Änderung	Videos zwischen Kategorien verschieben
Video-Löschung	Videos sicher vom Server und Archiv entfernen
Auto-Download Playlists	Vordefinierte Playlists automatisch herunterladen

🤝 Credits

Entwickelt als privates Tool für digitale Souveränität und bewussten Medienkonsum.

Powered by:

• yt-dlp – Flexibler Video-Downloader
• FFmpeg – Audio/Video-Verarbeitung & H.265 Hardware-Encoding
• Anthropic Claude – KI-Metadaten & Analyse
• mutagen – MP4-Tagging (pure Python)
• Rclone – Cloud/NAS-Transfer
• Python – Orchestrierung & CLI
• Pillow – Bildverarbeitung

Entwicklung: Diese Anwendung wurde in Handarbeit und in enger Zusammenarbeit mit KI-Unterstützung entwickelt. Die KI half bei der Architektur, Code-Implementierung und Dokumentation.

📄 Lizenz

Dieses Projekt ist für den persönlichen Gebrauch entwickelt. Beim Verwenden dieses Tools musst du die Nutzungsbedingungen der jeweiligen Plattformen (YouTube, etc.) und lokale Urheberrechtsgesetze beachten.

Hinweis: Das Tool dient der privaten Archivierung von Inhalten, die du berechtigt bist herunterzuladen. Verwende es nicht für illegale Zwecke oder zur Massenverteilung urheberrechtlich geschützter Inhalte.

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Made with ❤️ for conscious digital archiving and less distraction.