3줄 요약
- AutoClip은 긴 영상을 넣으면 자막을 읽고 하이라이트를 골라 쇼츠용 클립과 모음 영상으로 잘라 주는 MIT 오픈소스입니다.
- Qwen·OpenAI·Gemini부터 Ollama 같은 로컬 모델까지 설정에서 바꿀 수 있고, 로컬 모델을 쓰면 클라우드 API 요금이 들지 않습니다.
- v1.3.2부터 12개 SNS에 바로 올리거나 예약할 수 있고, 데스크톱 앱이나 docker compose 한 줄로 시작합니다.
긴 영상을 쇼츠로 만들 때마다 구독형 편집기에 원본을 올리고 클립을 고르는 과정이 번거롭다면 AutoClip을 살펴볼 만합니다. 로컬 파일이나 YouTube·Bilibili 영상을 불러오면 자막에서 하이라이트를 찾고, 짧은 클립과 모음 영상으로 내보냅니다. GitHub에서 MIT 라이선스로 공개된 무료 오픈소스이며, 2026년 9월 27일 기준 스타 8,974개와 포크 1,651개를 기록했습니다. 이번 주에만 스타 1,541개가 늘었고 9월 21일 GitHub Trending 전체 3위에 올랐습니다. 중국의 1인 개발자 zhouxiaoka가 여가 시간에 관리하며, 앱과 README는 한국어를 포함해 8개 언어를 지원합니다.
GitTrend.io는 9월 23일 03:25(한국 시간) 자막 분석과 하이라이트 점수, 로컬·YouTube·Bilibili 입력을 소개했습니다.
출처: X @gittrend_io
1. 자막에서 하이라이트를 찾아 클립으로
작업 흐름은 영상 가져오기, 자막 준비, AI 분석, 클립 편집, 내보내기 순서입니다. SRT가 있으면 함께 넣고, 없으면 로컬 faster-whisper가 음성을 글자로 바꿉니다. LLM은 자막을 읽어 영상 개요와 주제별 타임라인을 정리하고 후보 구간에 하이라이트 점수를 매기며 클립 제목을 만듭니다. 기본 점수 기준은 0.7입니다. 결과가 너무 적으면 0.5로 낮춰 후보를 더 넓게 잡을 수 있습니다.
FFmpeg가 선택한 구간을 잘라 클립을 만들고, 여러 클립을 묶은 추천 모음도 생성합니다. 모음 영상의 순서는 직접 조정할 수 있습니다. 자막 내용을 중심으로 분석하므로 인터뷰·팟캐스트·강의·라이브 다시보기처럼 말이 중요한 영상에 특히 잘 맞습니다.
2. 로컬 영상이나 링크를 그대로 넣기
입력은 로컬 MP4·MOV·MKV 영상, YouTube와 Bilibili 링크, 선택 사항인 SRT 자막입니다. 자막이 없는 경우 데스크톱 앱 설정의 전사 메뉴에서 Whisper를 준비하면 됩니다. 첫 전사 때 음성 인식 모델을 다운로드한 뒤 영상 음성을 자막으로 만듭니다.
3. 모델은 설정 하나로 바꾸기
클라우드 제공자로 Qwen, OpenAI, Gemini, DeepSeek, Doubao Seed, Kimi, GLM, Grok을 선택할 수 있습니다. OpenAI 호환 API는 제공자의 Base URL과 모델 정보를 입력해 연결합니다. 로컬 모델은 Ollama와 LM Studio를 지원합니다.
| 방식 | 설정 예 | 비용·조건 |
|---|---|---|
| Ollama | http://localhost:11434/v1, qwen2.5:7b | API 키 없이 사용, 모델을 돌릴 PC 필요 |
| LM Studio | http://localhost:1234/v1 | 로컬에서 모델 실행 |
| 클라우드 API | 제공자와 Base URL·모델 지정 | 자기 API 키와 제공자 요금 적용 |
로컬 모델을 쓰면 클라우드 추론 API 요금은 0원이고, 대신 PC의 메모리와 연산 성능을 사용합니다. 영상 자르기와 렌더링은 내 컴퓨터에서 처리됩니다. 클라우드 모델을 선택하면 분석에 필요한 자막 텍스트가 해당 회사로 전송됩니다.
4. 게시하거나 플랫폼별로 내보내기
v1.3.2부터 Upload-Post 계정을 연결해 TikTok, Instagram, YouTube, Facebook, LinkedIn, X, Pinterest, Bluesky, Discord, Telegram, Google Business 등 12개 플랫폼에 바로 게시하거나 예약할 수 있습니다. Upload-Post는 무료 등급도 제공합니다. Bilibili는 설정에서 계정 로그인 Cookie를 붙여 넣는 별도 연결 방식입니다. 게시하지 않고 파일만 내보내도 됩니다.
게시할 때 자막 번인, 약 4초 제목 카드, 자동 커버 옵션을 사용할 수 있으며 기본 게시 상태는 비공개입니다. 출력 프리셋은 Douyin, Xiaohongshu, YouTube Shorts, Bilibili를 제공합니다.
5. 설치하고 첫 클립 만들기
① 데스크톱 앱
GitHub Releases에서 macOS Apple Silicon용 .dmg 또는 Windows 10·11용 -setup.exe를 받습니다. Python과 FFmpeg가 앱에 포함되어 별도로 설치할 필요가 없습니다. 설치 후 설정에서 LLM 제공자와 모델을 선택하고 연결 테스트를 한 뒤 영상을 가져오세요. macOS에서 처음 열 때는 앱을 우클릭해 ‘열기’를 선택하고, Windows SmartScreen이 나타나면 ‘추가 정보’ → ‘실행’을 누릅니다. 자막이 없는 영상은 설정의 전사 메뉴에서 Whisper를 준비합니다. 첫 전사 때 음성 인식 모델을 내려받습니다.
② Docker 웹앱
서버로 돌릴 때는 설정 파일을 만든 뒤 docker compose up 한 줄이면 됩니다. Docker와 Compose v2를 준비한 뒤 저장소에서 아래 명령을 실행합니다. .env에 LLM 제공자와 모델, 필요한 경우 API 키를 설정합니다.
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip
cp env.example .env
# .env에서 LLM_PROVIDER, 모델명, API 키 설정
mkdir -p data logs uploads
docker compose up -d --build
# 브라우저에서 http://localhost:3000 열기③ CLI
Python 3.10 이상(3.11 권장)과 PATH에 등록된 FFmpeg가 필요합니다. Ollama 예시는 다음과 같습니다.
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -e .
ollama pull qwen2.5:7b
python -m pip install faster-whisper
autoclip doctor --provider ollama
autoclip run talk.mp4 --provider ollama --json
# SRT 자막이 있으면: autoclip run talk.mp4 --provider ollama --srt talk.srt --json
# 프로젝트 ID를 확인한 뒤 내보내기
autoclip export PROJECT_ID --preset shortsCLI 로컬 실행에는 Redis가 필요하지 않습니다. MCP 클라이언트에서도 AutoClip을 도구로 연결할 수 있습니다.
④ Claude Code 등 MCP 클라이언트
가상환경에 설치된 autoclip 실행 파일의 절대 경로를 설정에 넣고 MCP 서버를 실행합니다.
{"mcpServers":{"autoclip":{"command":"/절대경로/autoclip/venv/bin/autoclip","args":["mcp"]}}}clip_video, start_clip_job, get_job_status, export_clip 등의 도구를 쓸 수 있습니다. 자세한 클라이언트별 설정은 CLI·MCP 안내를 참고하세요.
6. AutoClip과 OpusClip 비교
| 항목 | AutoClip | OpusClip |
|---|---|---|
| 요금 | 앱 무료(MIT). 내 API 키 또는 로컬 모델 사용 | Free $0/월·60크레딧, Starter $15/월·150크레딧, Pro $29/월·300크레딧(연 결제 월 환산 $14.50, 연 $174) |
| 모델 | 클라우드 제공자나 Ollama·LM Studio 직접 선택 | 서비스에 포함된 AI 기능 |
| 영상 처리 | 내 컴퓨터에서 클립 생성·렌더 | 웹 서비스 흐름으로 편집 |
| 게시 | Upload-Post 또는 Bilibili 계정 연결, 파일 내보내기도 가능 | 플랜별 내보내기·게시 기능 |
| 편집·협업 | 클립 편집과 순서 조정 중심 | 유료 플랜에서 편집·팀 기능 제공 |
OpusClip Free는 월 60크레딧을 제공하지만 워터마크가 있고 편집이 제한되며, 3일 뒤에는 내보낼 수 없습니다. Starter는 월 결제 $15, Pro는 월 결제 $29 또는 연간 $174입니다. 편집기와 B-roll·팀 기능까지 한곳에서 쓰려면 OpusClip이 편하고, 구독료 없이 직접 모델을 골라 내 컴퓨터에서 클립을 만들려면 AutoClip이 맞습니다.
Alex Verem은 9월 23일 23:58(한국 시간) 2시간짜리 영상을 로컬에서 짧은 클립으로 만드는 AutoClip을 소개했습니다.
출처: X @alex_verem
7. 최근 업데이트
- v1.3.1 · 9월 22일 00:47(한국 시간): 8개 언어 지원
- v1.3.2 · 9월 23일 00:51: 게시·예약과 자동 커버 추가
- v1.3.3 · 9월 23일 14:18: 안정성 개선
- v1.3.4 · 9월 24일 13:07: 안정성 개선
- v1.3.5 · 9월 26일 02:40: 안정성 개선
- v1.4.0 · 9월 27일 16:31: 게임 녹화 영상 분석 추가. 직접 설정한 멀티모달 모델로 화면 속 장면을 찾아 하이라이트와 홍보 초안을 만들며, 자막 분석도 함께 선택할 수 있습니다.
긴 영상을 매주 쇼츠로 자르고 있다면 AutoClip 데스크톱 앱을 받아 Ollama 로컬 모델로 먼저 한 편 잘라 보세요.
