# 🛠️ Kapitel 13 – Clipper (Tutorial) --- ## Einleitung Clips sind der beste Weg, lange Streams in kurze, teilbare Highlights zu verwandeln. Das Ziel dieses Kapitels: Wir bauen ein System, das neue Videos automatisch erkennt, sinnvolle Stellen analysiert, passende Highlights schneidet und die Ergebnisse in Nextcloud ablegt – komplett mit Titeln und Hashtags für jede Plattform. Der Clipper selbst übernimmt dabei nur die technische Verarbeitung. Alles rund um Steuerung, Analyse und Benachrichtigungen läuft über **n8n** – so bleibt das System flexibel, ressourcenschonend und jederzeit erweiterbar. --- ## Voraussetzungen - **Proxmox LXC** mit Debian 12 (Bookworm) - **Nextcloud** (Pflicht, Zielort für Clips & Metadaten) - **n8n-Instanz** (Automatisierung, Steuerung Clipper, Analyse, Metadaten-Erzeugung) - **Twitch-Entwickler-Account** inkl. API-Key (für VOD- und Clip-Zugriff) - **Optional**: RTMP-Server, falls VODs lokal aufgezeichnet werden - **Ressourcen für den LXC**: 1 vCPU, 512 MB RAM, 10 GB Speicher reichen aus - **Grundwissen**: SSH-Verbindung, Nano-Editor, Basiskenntnisse in n8n --- ## Vorbereitung Bevor wir Clipper installieren, richten wir den Container sauber ein: 1. **LXC erstellen** - Debian 12, Name `clipper` - Ressourcen wie oben (1 vCPU, 512 MB RAM, 10 GB Speicher) 2. **System aktualisieren und Basis-Tools installieren** ```bash apt update && apt upgrade -y apt install -y curl nano unzip ffmpeg inotify-tools ``` 3. **Zeitsynchronisation prüfen** ```bash timedatectl status ``` Eine saubere Zeitbasis ist entscheidend, da Clips später anhand exakter Sekundenmarken geschnitten werden. Wenn der Container standardmäßig auf UTC läuft, kann man die Zeitzone so ändern: ```bash timedatectl list-timezones | grep Europe timedatectl set-timezone Europe/Berlin timedatectl status ``` Damit springt die Systemzeit sofort auf Europe/Berlin, und alle Logs sowie Schnittzeiten passen zur lokalen Zeit. 4. **Ordnerstruktur vorbereiten** ```bash mkdir -p /srv/clipper/{watch,out,temp,logs} ``` - `watch` → Eingangsordner für neue Videos (über Nextcloud oder Twitch-Import) - `out` → fertige Clips + Metadaten - `temp` → Zwischenablagen für Analyse - `logs` → Protokolle aller Abläufe Damit ist das Fundament gelegt: Der LXC ist vorbereitet, das System auf Stand, und die Ordnerstruktur für Clipper ist vorhanden. --- ## Hinweis zu späteren Schritten (Analyse & Schneiden) Im weiteren Verlauf des Tutorials berücksichtigen wir: - **Facecam-Erkennung**: Falls eine Facecam im Stream vorhanden ist, wird sie automatisch erkannt und als Overlay (z. B. Kreis, Rechteck oder wechselnde Form) in den Clip eingeblendet. - **Format-Anpassung**: Clips können zusätzlich ins **Hochformat (9:16)** umgewandelt werden, damit sie ohne Nachbearbeitung für TikTok, Instagram Reels oder YouTube Shorts nutzbar sind. - **Varianten**: Optional werden sowohl Querformat (16:9) als auch Hochformat exportiert, um alle Plattformen optimal zu bedienen. - **Untertitel-Steuerung**: In n8n gibt es ein Auswahlfeld mit drei Modi: 1. **Aus** – keine Untertitel. 2. **SRT** – es wird eine `.srt` erzeugt und neben dem Clip abgelegt. 3. **Generiert nach Preset** – STT erzeugt Text + Timing, und n8n rendert sie mit einem Style-Preset direkt ins Video. Presets können zentral (z. B. Nextcloud `/presets/subtitles.json`) gepflegt werden. **Pipeline-Auswirkung:** - Modus **SRT** → `.srt` speichern, Clip bleibt „clean“. - Modus **Preset** → `.srt` + gerenderte Untertitel im Video; optional `.srt` zusätzlich. --- ## Einrichten des Clipper-LXC Nun richten wir Clipper selbst im vorbereiteten Container ein: Installation von ffmpeg, grundlegende Services und Basis-Konfiguration. (Details folgen in diesem Abschnitt.) Ziel: Der LXC enthält alles Nötige, damit n8n ihn bei Bedarf starten kann und klare Einstiegspunkte zum **Analysieren** und **Schneiden** vorhanden sind. Die eigentliche Logik füllen wir später (Abschnitt 4/5) – jetzt legen wir nur das **saubere Gerüst** an. ### Service‑Benutzer & Verzeichnisse ```bash # Systemnutzer ohne Login useradd --system --create-home --shell /usr/sbin/nologin clipper mkdir -p /srv/clipper/{watch,out,temp,logs,bin} chown -R clipper:clipper /srv/clipper # Ort für Konfiguration/Secrets mkdir -p /etc/clipper chmod 750 /etc/clipper ``` ### Pakete installieren ```bash apt update && apt install -y ffmpeg jq python3 python3-venv curl unzip inotify-tools ``` > **Warum diese Pakete?** > **ffmpeg** für Analyse/Schnitt, **jq** für JSON‑Handling, **python3/venv** für optionale Analyse‑Hilfen (z. B. Szenen/Facedetect in Abschnitt 4), **inotify-tools** für eventuelle lokale Hooks. ### Konfiguration (env) ```bash nano /etc/clipper/clipper.env ``` Inhalt (minimal, erweiterbar in späteren Abschnitten): ``` CLIPPER_IN=/srv/clipper/watch CLIPPER_OUT=/srv/clipper/out CLIPPER_TMP=/srv/clipper/temp CLIPPER_LOG=/srv/clipper/logs/clipper.log # Standard-Exportformate; Details folgen in Abschnitt 5/6 EXPORT_VARIANTS="16x9,9x16" ``` Rechte setzen: ```bash chown root:clipper /etc/clipper/clipper.env chmod 640 /etc/clipper/clipper.env ``` ### Python‑Umgebung vorbereiten (für Analyse‑Tools, Abschnitt 4) ```bash clipper python3 -m venv /srv/clipper/.venv clipper /srv/clipper/.venv/bin/pip install --upgrade pip # Pakete für spätere Analyse; konkrete Libs folgen in Abschnitt 4 clipper /srv/clipper/.venv/bin/pip install numpy opencv-python-headless ``` > Wir installieren nur Basis‑Bausteine. STT/KI o. Ä. binden wir erst in Abschnitt 4 an. ### Entrypoints (noch „stubs“) Wir erstellen zwei **CLI‑Einstiegspunkte**, die n8n aufruft. Sie tun jetzt noch nichts Schweres – nur Validierung & Logging. Die echte Logik folgt in Abschnitt 4/5. **Analyse‑Stub** ```bash nano /srv/clipper/bin/clipper-analyze ``` Inhalt: ```bash #!/usr/bin/env bash set -euo pipefail source /etc/clipper/clipper.env IN="$1" # absolute Datei JOBID="${2:-manual}" mkdir -p "$CLIPPER_TMP/$JOBID" echo "$(date '+%F %T') [ANALYZE] job=$JOBID file=$IN" | tee -a "$CLIPPER_LOG" # Platzhalter: Wir erzeugen vorerst nur eine leere Kandidatenliste OUT_JSON="$CLIPPER_TMP/$JOBID/candidates.json" echo '[]' > "$OUT_JSON" echo "$OUT_JSON" ``` **Schneid‑Stub** ```bash nano /srv/clipper/bin/clipper-cut ``` Inhalt: ```bash #!/usr/bin/env bash set -euo pipefail source /etc/clipper/clipper.env IN="$1" # absolute Datei RANGES_JSON="$2" # Zeitbereiche (kommt später aus Abschnitt 4) JOBID="${3:-manual}" mkdir -p "$CLIPPER_OUT/$JOBID" echo "$(date '+%F %T') [CUT] job=$JOBID file=$IN ranges=$RANGES_JSON" | tee -a "$CLIPPER_LOG" # Platzhalter: noch kein Schnitt; wir protokollieren nur exit 0 ``` Ausführbar machen: ```bash chmod +x /srv/clipper/bin/clipper-* chown -R clipper:clipper /srv/clipper/bin ``` ### Systemd‑Dienst (on‑demand) Wir wollen Clipper „auf Zuruf“ starten/stoppen. Für einfache Integrationen setzt n8n **SSH/Command** ab. Optional ergänzen wir später einen Webhook. ```bash nano /etc/systemd/system/clipper.target ``` Inhalt: ```ini [Unit] Description=Clipper Target (on-demand services) ``` ```bash nano /etc/systemd/system/clipper@.service ``` Inhalt: ```ini [Unit] Description=Clipper Job %i After=network.target Wants=clipper.target [Service] Type=oneshot User=clipper Group=clipper EnvironmentFile=/etc/clipper/clipper.env ExecStart=/srv/clipper/bin/%i StandardOutput=append:/srv/clipper/logs/systemd-%i.log StandardError=append:/srv/clipper/logs/systemd-%i.log [Install] WantedBy=clipper.target ``` Aktualisieren & testen: ```bash systemctl daemon-reload # Beispiel: Analyse-Stub einmalig ausführen systemctl start "clipper@clipper-analyze" ``` > In Abschnitt 3/4 ruft n8n die EntryPoints mit Parametern auf (Dateipfad, JOBID usw.). ### Log‑Rotation ```bash nano /etc/logrotate.d/clipper ``` Inhalt: ``` /srv/clipper/logs/*.log { rotate 14 daily missingok notifempty compress delaycompress copytruncate } ``` Damit ist der **Clipper‑LXC** vorbereitet: Benutzer, Verzeichnisse, Pakete, Konfiguration und Systemd‑Skelett sind vorhanden. In den nächsten Abschnitten hängen wir **Twitch/n8n** an, füllen die **Analyse‑Logik** (inkl. Facecam/Hochformat/Untertitel‑Option) und implementieren das **Schneiden** samt sauberer Ablage in Nextcloud.