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video-shots — 영상 컷 분해 & 拉片 리포트

완성 영상을 컷 단위로 분해해 시간·景별·카테고리·카메라 무빙·화면 설명이 담긴 촬영표와 단일 파일 인터랙티브 리포트를 만들어 줍니다.

이미지·영상중급★ 885⑂ 111AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 10. 9.

무엇을 해주나

  • ffmpeg 장면 검출로 컷 지점을 측정하고, 각 컷의 시작/종료·길이·프레임 간 실측 운동량을 자동 계산합니다.
  • 모델은 景별(샷 사이즈)·카테고리·카메라 무빙·화면 묘사·리듬만 판단하고, 나머지는 코드가 확정합니다.
  • 각 컷의 시작(15%)·종료(85%) 키프레임을 뽑아 **콘택트 시트(연락표)**로 합쳐 한 화면에서 20여 컷을 비교할 수 있게 합니다.
  • 15개 품질 게이트가 결정적으로 검증합니다. 특히 "팬/줌이라 적었는데 실측 움직임이 0"인 환각을 차단합니다.
  • 산출물: shots.json, 마크다운 촬영표, 단일 HTML 인터랙티브 리포트(플레이어 동기 하이라이트, 리듬 밴드, 검색·필터·정렬 가능한 컷 테이블, 분포 통계).
  • 검출 누락/과다 컷은 recut --split/--merge로 보정하면 번호와 길이가 자동 재계산됩니다.

이런 분께 추천

  • 레퍼런스 영상을 분석해 모방·기획하려는 영상 감독·편집자
  • 광고·숏폼 소재의 편집 리듬과 컷 구성을 정량적으로 파악해야 하는 마케터
  • 영화·영상 수업에서 샷 리스트 실습 자료가 필요한 교육자

활용 예시

  1. 3분짜리 브랜드 필름을 seed → frames → sheet 순으로 돌려 53컷 촬영표를 만들고, 평균 컷 길이와 분당 컷 수를 보고서로 정리.
  2. 경쟁사 숏폼을 분해해 "대화 58%, 고정 카메라 55%" 같은 구성 통계를 뽑아 기획서 근거로 사용.
  3. 디졸브 구간에서 누락된 컷을 recut --split 63.5로 보정하고 validate로 15개 게이트를 전부 통과시키기.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/eternityspring/reelbench-skills/HEAD/skills/video-shots/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 eternityspring/reelbench-skills 의 skills/video-shots 폴더를 내 ~/.claude/skills/video-shots/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/eternityspring/reelbench-skills.git /tmp/reelbench-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/reelbench-skills/skills/video-shots ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 사전 준비: 터미널에서 node -v(18 이상), ffmpeg -version, ffprobe -version이 모두 동작하는지 확인합니다. 없으면 macOS는 brew install node ffmpeg로 설치하세요.
  2. 저장소 클론: git clone https://github.com/eternityspring/reelbench-skills.git
  3. 스킬 폴더 복사: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r reelbench-skills/skills/video-shots ~/.claude/skills/
  4. 자체 테스트: node ~/.claude/skills/video-shots/scripts/selftest.mjs 를 실행해 449개 단언이 모두 통과하는지 확인합니다.
  5. Claude Code 재시작 후 "이 영상 拉片해줘" 또는 "컷 분해해줘"처럼 요청하면 스킬이 발동합니다.
  6. 분석할 영상 파일 경로를 함께 알려주고, 결과물은 새 출력 폴더에 생성되도록 지정하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: Apache-2.0