O PrimeClip é grátis?

Sim. É open source, com licença MIT. Se você usar Claude, OpenAI ou OpenRouter, paga o uso da API direto pra esses provedores; com o Ollama local não tem custo de API.

Meu vídeo sai do meu computador?

O vídeo não. Extração de áudio, transcrição com Whisper, detecção de cenas, rastreio de rosto e renderização rodam localmente. Na escolha dos cortes, a transcrição em texto vai pro LLM que você escolher: com o Ollama tudo fica na sua máquina, com um provedor na nuvem o texto da transcrição é enviado pra ele.

Funciona em quais sistemas?

É um app Tauri pra macOS, Windows e Linux. Na v0.1.1, a variante Full saiu só pra Mac com Apple Silicon; a Lite tem builds pra Mac com Apple Silicon, Windows (x64) e Linux (x64).

Qual versão eu baixo, Full ou Lite?

A Full é pra quem quer abrir e usar: já vem com FFmpeg e o modelo base do Whisper. A Lite é pra quem já tem as ferramentas instaladas e usa o FFmpeg do sistema. Em nenhuma das duas o Ollama vem junto: se quiser LLM local, instale ele separado.

É uma alternativa ao OpusClip?

É a proposta: o repositório se descreve como alternativa ao OpusClip, com a diferença de rodar no seu computador e deixar você escolher o modelo de IA.

O que preciso pra rodar pelo código?

Python 3.12+, uv, Node.js 20+, Rust (pro Tauri) e FFmpeg 6+ com libass. O Ollama é opcional. O backend roda com make dev-api e a interface com make dev-desktop.

PrimeClip

Cortes verticais com IA a partir de vídeo longo, no seu computador

macOS
Windows
Linux
Grátis
Open source · MIT
v0.1.1

Baixar v0.1.1

Ver no GitHub

O que é o PrimeClip?

O PrimeClip é um app desktop que transforma vídeos longos em cortes verticais pra Shorts, Reels e TikTok. Ele transcreve com Whisper, detecta cenas, usa um LLM pra escolher os melhores trechos, acompanha o rosto pra fazer o enquadramento vertical e renderiza com legenda no FFmpeg, tudo rodando na sua máquina.

É open source com licença MIT. A versão v0.1.1 tem instaladores pra macOS (.dmg), Windows (.exe e .msi) e Linux (.deb, .rpm e .AppImage), em duas variantes: Full, com FFmpeg e o modelo base do Whisper inclusos, e Lite, que usa o FFmpeg do sistema.

O que ele faz

01Pipeline completo: extrai o áudio, transcreve com Whisper, detecta cenas, escolhe os cortes com IA, rastreia o rosto, recorta na vertical, legenda e renderiza
02Escolha do LLM: Ollama local, Claude, OpenAI, OpenRouter ou qualquer API compatível com OpenAI
03Chaves de API guardadas no chaveiro do sistema
04Importa vídeo do computador, de um link do YouTube ou Vimeo (via yt-dlp) ou do Google Drive
05Cortes de 30 a 90 segundos, com nota e motivo da escolha
06Editor de legendas com timeline, forma de onda e preview
07Download de cada corte em MP4
08Interface em português e inglês

Perguntas frequentes

O PrimeClip é grátis?: Sim. É open source, com licença MIT. Se você usar Claude, OpenAI ou OpenRouter, paga o uso da API direto pra esses provedores; com o Ollama local não tem custo de API.
Meu vídeo sai do meu computador?: O vídeo não. Extração de áudio, transcrição com Whisper, detecção de cenas, rastreio de rosto e renderização rodam localmente. Na escolha dos cortes, a transcrição em texto vai pro LLM que você escolher: com o Ollama tudo fica na sua máquina, com um provedor na nuvem o texto da transcrição é enviado pra ele.
Funciona em quais sistemas?: É um app Tauri pra macOS, Windows e Linux. Na v0.1.1, a variante Full saiu só pra Mac com Apple Silicon; a Lite tem builds pra Mac com Apple Silicon, Windows (x64) e Linux (x64).
Qual versão eu baixo, Full ou Lite?: A Full é pra quem quer abrir e usar: já vem com FFmpeg e o modelo base do Whisper. A Lite é pra quem já tem as ferramentas instaladas e usa o FFmpeg do sistema. Em nenhuma das duas o Ollama vem junto: se quiser LLM local, instale ele separado.
É uma alternativa ao OpusClip?: É a proposta: o repositório se descreve como alternativa ao OpusClip, com a diferença de rodar no seu computador e deixar você escolher o modelo de IA.
O que preciso pra rodar pelo código?: Python 3.12+, uv, Node.js 20+, Rust (pro Tauri) e FFmpeg 6+ com libass. O Ollama é opcional. O backend roda com make dev-api e a interface com make dev-desktop.

Documentação

README do repositório lucianodiisouza/PrimeClip, atualizado a cada deploy. O texto original é em inglês.

Local-first, AI-powered video clipping tool. Turn long-form video into vertical Shorts/Reels/TikTok clips using Claude, OpenAI, OpenRouter, or local Ollama.

Features

Upload long-form video → automatic clip generation
Pipeline: audio extract → Whisper transcription → scene detection → LLM clip selection → face tracking → vertical crop → captions → motion → FFmpeg render
Pluggable LLM providers (Ollama, Claude, OpenAI, OpenRouter, custom OpenAI-compatible APIs)
Tauri desktop app (macOS, Windows, Linux) with OS keychain for API keys
Full and Lite distribution variants

Prerequisites

Python 3.12+
uv
Node.js 20+
Rust (for Tauri)
FFmpeg 6+ with libass
Ollama (optional, for local LLM)

Quick Start (Development)

# Install backend deps
uv sync --all-extras

# Install frontend deps
cd apps/desktop && npm install && cd ../..

# Copy env
cp .env.example .env

# Terminal 1 — API
make dev-api

# Terminal 2 — Desktop UI
make dev-desktop

API docs: http://127.0.0.1:8765/docs (when PRIMECLIP_DEBUG=true)

Which build should I download?

Variant	Best for	Includes
Full	Creators wanting one-click setup	Bundled FFmpeg, Whisper `base` model
Lite	Developers with existing toolchain	App + Python sidecar only; uses system FFmpeg

Ollama is never bundled — install separately for local LLM.

Project Structure

backend/          FastAPI sidecar + pipeline services
apps/desktop/     Tauri 2 + React UI
scripts/          Build & dependency scripts
resources/        Vendored binaries (Full builds)
outputs/          Runtime uploads, artifacts, clips (gitignored)

API

Method	Path	Description
GET	`/api/health`	Health + dependency status
GET	`/api/providers`	List LLM providers
POST	`/api/providers/test`	Test provider connection
POST	`/api/upload`	Upload video
POST	`/api/generate-clips`	Start clip generation job
GET	`/api/jobs/{id}`	Job progress
GET	`/api/clips/{video_id}`	List clips
GET	`/api/download/{clip_id}`	Download MP4

Testing

make test
make lint
make check-deps

Building Releases

make bundle-backend   # PyInstaller sidecar
make build-lite       # Lite desktop build
make build-full       # Full desktop build (vendored FFmpeg)

License

MIT — see LICENSE