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# 🛠️ Kapitel 13 – Clipper (Tutorial)
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## Einleitung
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Clips sind der beste Weg, lange Streams in kurze, teilbare Highlights zu verwandeln. Unser Ziel in diesem Kapitel: Wir bauen ein System, das neue Videos automatisch erkennt, sinnvolle Stellen analysiert, passende Highlights schneidet und die Ergebnisse in Nextcloud ablegt – inklusive Titeln und Hashtags für jede Plattform. Der Clipper selbst übernimmt dabei die technische Verarbeitung, während **n8n** für Steuerung, Analyse und Benachrichtigungen sorgt. Das System bleibt dadurch flexibel, ressourcenschonend und jederzeit erweiterbar.
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## Voraussetzungen
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- **Proxmox LXC** mit Debian 12 (Bookworm)
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- **Nextcloud** (Pflicht, Zielort für Clips & Metadaten)
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- **n8n-Instanz** (Automatisierung, Steuerung Clipper, Analyse, Metadaten-Erzeugung)
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- **Twitch-Entwickler-Account** inkl. API-Key (für VOD- und Clip-Zugriff)
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- **Optional**: RTMP-Server, falls VODs lokal aufgezeichnet werden
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- **Ressourcen für den LXC**: 1 vCPU, 1–2 GB RAM, 10 GB Speicher reichen aus
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- **Grundwissen**: SSH-Verbindung, Nano-Editor, Basiskenntnisse in n8n
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## Vorbereitung
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Wir beginnen mit einem frischen Debian‑12‑LXC in Proxmox, benennen ihn `clipper` und vergeben die im Abschnitt oben genannten Ressourcen. Danach bringen wir das System auf Stand und installieren die Grundwerkzeuge:
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```bash
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apt update && apt upgrade -y
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apt install -y curl nano unzip ffmpeg inotify-tools
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```
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Eine korrekte Systemzeit ist entscheidend, da Schnittmarken später auf exakten Sekunden basieren. Prüfe die Zeit mit:
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```bash
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timedatectl status
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```
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Wenn hier UTC steht und du lieber „Europe/Berlin“ nutzen willst:
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```bash
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timedatectl list-timezones | grep Europe
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timedatectl set-timezone Europe/Berlin
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timedatectl status
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```
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Die Zeit wird sofort angepasst, Logs und Schnittzeiten passen damit zur lokalen Umgebung.
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Zum Schluss legen wir die Arbeitsordner an:
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```bash
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mkdir -p /srv/clipper/{watch,out,temp,logs}
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```
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- `watch` – Eingangsordner für neue Videos (egal ob von Twitch oder RTMP)
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- `out` – fertige Clips und Metadaten
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- `temp` – Zwischenspeicher für Analyse
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- `logs` – Protokolle aller Abläufe
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Damit ist das Fundament gelegt.
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## Abschnitt 2 – Clipper-LXC einrichten (Basisdienste & Einstiegsskripte)
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Jetzt richten wir Clipper so ein, dass er klare Einstiegspunkte zum **Analysieren** und **Schneiden** hat. Die eigentliche Logik füllen wir in Abschnitt 4 und 5, hier bauen wir das Gerüst.
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### Benutzer und Verzeichnisse
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Zuerst legen wir den Service-Benutzer an und weisen ihm die Arbeitsordner zu:
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```bash
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adduser clipper
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mkdir -p /etc/clipper
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chown root:clipper /etc/clipper
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chmod 750 /etc/clipper
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```
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### Pakete installieren
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```bash
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apt install -y ffmpeg jq python3 python3-venv curl unzip inotify-tools sudo
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```
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- **ffmpeg** für Analyse und Schnitt
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- **jq** für JSON-Verarbeitung
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- **python3/venv** für optionale Analyse-Tools (z. B. Szenenerkennung, Face-Detection)
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- **inotify-tools** für Dateisystem-Events
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- **sudo** damit der Benutzer clipper bei Bedarf Rechte anheben kann
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Anschließend geben wir dem Benutzer clipper Sudo-Rechte:
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```bash
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usermod -aG sudo clipper
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```
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### Konfiguration anlegen
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Wir legen eine Konfigurationsdatei an, die von allen Skripten geladen wird:
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```bash
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nano /etc/clipper/clipper.env
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```
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Inhalt:
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```
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CLIPPER_IN=/srv/clipper/watch
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CLIPPER_OUT=/srv/clipper/out
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CLIPPER_TMP=/srv/clipper/temp
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CLIPPER_LOG=/srv/clipper/logs/clipper.log
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```
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Datei speichern und mit `chown root:clipper /etc/clipper/clipper.env && chmod 640 /etc/clipper/clipper.env` die Rechte setzen.
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### Python-Umgebung vorbereiten
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Die eigentliche Analyse binden wir erst in Abschnitt 4 ein. Damit die Basis steht, richten wir jetzt schon eine virtuelle Umgebung ein:
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```bash
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su - clipper
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python3 -m venv /srv/clipper/.venv
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source /srv/clipper/.venv/bin/activate
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pip install --upgrade pip
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pip install numpy opencv-python-headless
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```
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So haben wir erste Bibliotheken, mit denen Szenen- und Gesichtserkennung später möglich wird.
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### Einstiegsskripte (Stubs)
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Wir erstellen zwei Einstiegspunkte, die n8n direkt aufruft. Sie tun noch nichts außer Logging und Validierung.
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**Analyse-Stub**
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```bash
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nano /srv/clipper/bin/clipper-analyze
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```
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Inhalt:
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```bash
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#!/usr/bin/env bash
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set -euo pipefail
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source /etc/clipper/clipper.env
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IN="$1"
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JOBID="${2:-manual}"
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mkdir -p "$CLIPPER_TMP/$JOBID"
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echo "$(date '+%F %T') [ANALYZE] job=$JOBID file=$IN" | tee -a "$CLIPPER_LOG"
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OUT_JSON="$CLIPPER_TMP/$JOBID/candidates.json"
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echo '[]' > "$OUT_JSON"
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echo "$OUT_JSON"
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```
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**Schneid-Stub**
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```bash
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nano /srv/clipper/bin/clipper-cut
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```
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Inhalt:
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```bash
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#!/usr/bin/env bash
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set -euo pipefail
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source /etc/clipper/clipper.env
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IN="$1"
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RANGES_JSON="$2"
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JOBID="${3:-manual}"
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mkdir -p "$CLIPPER_OUT/$JOBID"
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echo "$(date '+%F %T') [CUT] job=$JOBID file=$IN ranges=$RANGES_JSON" | tee -a "$CLIPPER_LOG"
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exit 0
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```
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Rechte setzen:
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```bash
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chmod +x /srv/clipper/bin/clipper-*
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chown -R clipper:clipper /srv/clipper/bin
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```
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### Direktaufruf und Tests
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Wir verzichten bewusst auf systemd-Templates und rufen die Skripte direkt über n8n oder manuell auf. Beispiel:
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```bash
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su - clipper
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/srv/clipper/bin/clipper-analyze /srv/clipper/watch/demo.mp4 job-001
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/srv/clipper/bin/clipper-cut /srv/clipper/watch/demo.mp4 /srv/clipper/temp/job-001/ranges.json job-001
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tail -n 50 /srv/clipper/logs/clipper.log
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```
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Wenn alles passt, siehst du Einträge `[ANALYZE]` und `[CUT]` mit deiner Job-ID.
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### Logrotation
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Zum Schluss sorgen wir dafür, dass Logs nicht unendlich wachsen:
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```bash
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nano /etc/logrotate.d/clipper
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```
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Inhalt:
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```
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/srv/clipper/logs/*.log {
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rotate 14
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daily
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missingok
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notifempty
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compress
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delaycompress
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copytruncate
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}
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Damit ist der Clipper-LXC vorbereitet: Benutzer, Verzeichnisse, Pakete, Konfiguration und Einstiegsskripte sind eingerichtet. In den nächsten Abschnitten bauen wir die Anbindung an Twitch/n8n, implementieren die Analyse-Logik (inklusive Facecam, Hochformat und Untertitel) und fügen den eigentlichen Schnitt hinzu, bevor alles sauber in Nextcloud abgelegt wird.
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