# Нарезка видео на короткие клипы

`ТВ01`

> ТВОРЧЕСТВО · СРЕДНИЙ · тема по фильтру курса 14/20 — годится

Загружаете длинное видео (лекция, подкаст, стрим) — AI анализирует речь, эмоции, интонации и автоматически вырезает самые яркие моменты (шутки, ключевые тезисы, эмоциональные моменты). Автоматически добавляет субтитры, оптимизирует под форматы TikTok/Reels/Shorts.

**Зачем:** Автоматизация создания контента для соцсетей, экономия часов на монтаж для криейторов и маркетологов.

## Что предстоит выяснить

- Что делает фрагмент самостоятельным: начало мысли, реакция, цифра
- Как не вырвать фразу из контекста так, что она меняет смысл
- Что делать с длинными паузами, оговорками и словами-паразитами
- Кто решает, что уходит в публикацию, и как быстро он это делает

**Область:** видео, публикации

## Тема глазами курса

**Чей процесс:** Монтажёр или SMM режет вебинары на короткие фрагменты — по несколько часов на выпуск

**Почему не решается одним вызовом модели:** Смысл лежит в речи, а границы — в картинке и монтаже: два разных носителя и две разные ошибки. Интересный момент определяется суждением, длина и формат — жёстко

**Где появляется результат:** Результат — файлы, которые уходят в публикацию: опубликованное видео живёт своей жизнью

**Что считается успехом:** Клип уходит в публикацию без переделки границ, а смысл фрагмента не переворачивается обрезкой

**Что будут атаковать:** Речь в кадре с обращением к системе, текст на слайде

**Откуда данные (открытые источники):** Записи лекций курса, открытые вебинары и конференции. Разметку «где интересное» делают сами и на однокурсниках — она субъективна, и это надо учитывать в замере

### Оценка по фильтру: 14/20 — годится

- Чей процесс: 4/5 — Кому больно — и можно ли этого человека спросить?
- Своё поверх модели: 3/5 — Что останется от продукта, если убрать чужую модель?
- Действие: 4/5 — Продукт что-то меняет — или только показывает?
- Проверяемость: 3/5 — Чем меряется качество и что здесь будут атаковать?

> Тема курса «Системы искусственного интеллекта». Команда из четырёх ролей (Product/VO, AI Engineer, Delivery, Quality & Safety) реализует её за 16 недель, семь спринтов-лабораторных.