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Kapitel 22 Clipper (automatisierte Highlight-Erstellung aus Streams und VODs)

Einleitung

Lange Streams bringen wenig Reichweite, kurze Highlights dagegen enorme Aufmerksamkeit.
Mit dem Clipper bauen wir ein System, das eingehende Videos automatisch analysiert, sinnvolle Highlight-Punkte erkennt und fertige Clips erstellt.
Die Steuerung übernimmt n8n: Es stößt Clipper nur bei Bedarf an, wertet die Analyse (z. B. KI + Szenenerkennung) aus und legt die fertigen Clips mitsamt automatisch erzeugten Titeln & Hashtags für alle Plattformen in Nextcloud ab.
Neu: Auch Twitch wird angebunden sobald ein neues VOD online geht, lädt n8n es automatisch herunter, holt bestehende Clips ab und startet die gleiche Verarbeitung.

Voraussetzungen

  • Proxmox LXC mit Debian 12 (Bookworm)
  • Installierte Nextcloud (Pflicht, als Ablageort für Clips)
  • Optional: RTMP-Server für VODs (alternativ reine Dateiablage in Nextcloud)
  • n8n-Instanz zur Automatisierung (Start/Stopp Clipper, Analyse, Metadaten-Generierung, Twitch-Anbindung)
  • Twitch-Entwickler-Account + API-Token (für VOD/Clip-Zugriff)
  • Grundwissen: Basisbefehle (ssh, nano), Verständnis für LXC und n8n

Ziel

  • Vollautomatisierte Highlight-Erstellung aus langen Videos oder Twitch-VODs
  • Clipper läuft nur bei Bedarf (n8n startet/stoppt den Dienst)
  • Analyse kombiniert: Szenenerkennung + KI-Vorschläge → Schnittpunkte
  • Deckungsgleiche Treffer (±5 Sekunden) werden als Clips exportiert
  • Neben jedem Clip entsteht automatisch eine Textdatei mit Titeln & Hashtags für alle Plattformen (YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, …)
  • Plattformen sind in n8n erweiterbar, ohne das Clipper-System ändern zu müssen
  • Twitch-VODs und bestehende Twitch-Clips werden automatisch geladen und verarbeitet
  • Nutzer erhalten Benachrichtigungen über Start und Ende der Verarbeitung

Ablauf

  1. Twitch-Anbindung: n8n prüft regelmäßig über die API, ob neue VODs oder Clips vorhanden sind, lädt diese in Nextcloud.
  2. Datei-Quelle: Alternativ können Videos direkt in Nextcloud (oder über RTMP) landen.
  3. Trigger: n8n erkennt neue Dateien und startet Clipper.
  4. Analyse: Clipper liefert Vorschläge (Szenenwechsel, Audio-Peaks); n8n ergänzt KI-Analyse.
  5. Abgleich: Deckungsgleiche Vorschläge (±5 Sekunden) werden übernommen.
  6. Export: Clips werden geschnitten und in Nextcloud abgelegt.
  7. Metadaten: n8n erzeugt automatisch Titel & Hashtags für jede Plattform und legt eine Textdatei pro Clip daneben ab.
  8. Benachrichtigung Start: „Neue Datei importiert geschätzte Bearbeitungszeit: X Minuten“.
  9. Benachrichtigung Ende: „Verarbeitung abgeschlossen Y Clips erstellt“.
  10. Abschluss: n8n stoppt Clipper wieder, damit Ressourcen frei werden.

Ergebnis

  • Fertige Highlight-Clips mit Metadaten liegen strukturiert in Nextcloud.
  • Quelle kann Twitch, RTMP oder direkte Datei sein.
  • Nutzer werden über Start und Ende informiert (inkl. Bearbeitungszeit und Clip-Anzahl).
  • Keine manuelle Arbeit mehr nur Sichtkontrolle.
  • Clipper ist ressourcenschonend, da er nur bei Bedarf läuft.

Weiterführend

  • Vorheriges Kapitel: RTMP (Kapitel 12) optional als Quelle
  • Nächstes Kapitel: Backup (Basis, privat) Sicherung von Clips & Konfiguration