用途：Clipify 是面向 Claude Code 的技能（skill），把长视频自动处理成社媒短片。它转写视频、识别值得剪的片段，将 16:9 重构为 9:16 并做人脸跟踪平移，再烧录 opus 风格逐词字幕。
主要能力：通过 Whisper 转写自动检测笑点、反转和尴尬停顿；用运动能量（非 ML 模型）实现 9:16 竖版的人脸跟踪平移；支持 opus/karaoke/minimal 字幕风格与逐词高亮；macOS 上支持 VideoToolbox 硬件加速渲染，Apple Silicon 上 20 秒片段约 20 秒渲染。
安装（保持原样）： git clone https://github.com/louisedesadeleer/clipify.git ~/.claude/skills/clipify brew install ffmpeg pip install openai-whisper numpy 要求：macOS（Linux/Windows 需从 SKILL.md 移除 -hwaccel videotoolbox）、带 libx264 的 ffmpeg、含 numpy 的 Python 3、openai-whisper。安装后重启 Claude Code，可用 /clipify 斜杠命令。
使用方式：在 Claude Code 中输入 /clipify，按提示提供源视频路径；Clipify 转写并给出 3-5 个候选片段（含时间戳、标题/描述、理由）；选择片段后指定宽高比（9:16、16:9、1:1）、重构方式（pan 或分屏）与字幕风格（opus、karaoke、minimal 或粘贴参考图）；成品保存到 /clipify_out/clip_.mp4。也可直接调用独立 Python 脚本：analyze.py 由运动能量生成说话人时间线，build_pan.py 生成 ffmpeg crop 表达式，build_ass.py 从 Whisper JSON 生成 ASS 字幕，audio_align.py 用音频互相关查找片段在源视频中的偏移。
适用场景：长访谈、播客等长视频剪成竖版社媒短片，支持批处理与自定义工作流（EDL 导出、外部编辑器集成）。
限制：人脸裁剪坐标需人工校准，否则可能检测不到运动；Whisper 在长视频上时间戳可能漂移；平移可能切换过频；macOS 默认启用 VideoToolbox，其他平台需移除相关参数或改用其他硬件加速。资料未提供收费、价格或平台信息。