로컬 환경에서 작동하는 AI 비디오 처리 도구
kajisho5/ffmpeg-skill
GitHubAI 에이전트가 복잡한 미디어 처리를 수행하도록 설계된 로컬 스킬입니다. 28가지의 정교한 기능을 제공하며, FFmpeg과 ffprobe를 활용하여 전문적인 영상 편집을 지원합니다.
- 단순히 쉘 명령어를 나열하는 것이 아니라, 먼저 영상 메타데이터를 측정(Probe)하고 타입이 지정된 구조적 도구를 사용해 작업 정확성을 높이며 결과를 검증합니다.
- 클라우드나 API 키 없이 오직 로컬 환경에서 동작하는 전문 워크플로우 엔진입니다. 컷 편집부터 색 보정, 자막 처리까지 비디오 제작의 전 과정을 자동화할 수 있습니다.
- 사용을 위해 시스템에 FFmpeg과 Python 환경 구축이 필수적이며, 이 스킬은 실행(Hands)만 담당하고 작업의 기획이나 판단(Brain)은 에이전트가 수행해야 합니다.
ffmpeg-skill은 (Claude Code, Cursor 등)를 위한 스킬로, 로컬 환경에서 미디어 처리를 수행합니다. 이 도구는 프로브 → 손실 없이 편집(edit losslessly) → 확인(check) → 검증(verify)의 고정된 워크플로우를 에이전트에게 학습시키며, 컷, 자막, 색 보정, 오버레이 등 총 28가지의 기능을 제공합니다. 이 과정은 클라우드 연결이나 키 없이 로컬에서만 작동하도록 설계되었습니다.
이 스킬은 단순한 쉘 명령어 나열을 넘어, 작업의 정확성을 높이기 위해 구조화된 방식으로 동작합니다. 모든 작업은 `probe.py`를 통해 지속 시간, 프레임 속도, 해상도 등 메타데이터 측정에서 시작하며, 각 연산은 타입이 지정된 구조적 도구 스크립트로 실행됩니다. 또한, `contract --json`을 통해 입력/출력 스키마와 필요한 FFmpeg 구성 요소를 기계가 읽을 수 있는 계약 형태로 제공하여 신뢰성을 확보합니다.
ffmpeg-skill은 비디오 제작 과정에서 실제 파일 처리(Hands)를 담당하는 엔진입니다. 어떤 부분을 자를지나 결과물이 승인 가능한지 판단하는 역할(Brain)은 에이전트가 수행해야 합니다. 사용을 위해서는 `ffmpeg`와 `python3`가 시스템 PATH에 설정되어야 하며, 이 도구는 오프라인 환경에서도 작동할 수 있습니다.
용어 풀이
- AI 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
- API
- 프로그램끼리 기능을 주고받는 약속된 창구. AI 모델은 보통 API로 불러 써요.