하이라이트 추출

10 크레딧부터

SRT 자막을 분석해 숏클립, 챕터, 소셜 게시물로 활용하기 좋은 하이라이트 N개를 골라냅니다.

자막 파일(SRT)

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하이라이트 수

1 – 20

선정 기준(선택 사항)

언어

입력이 필요합니다: 자막 파일(SRT)

하이라이트 추출 API

직접 작성한 코드에서 이 파이프라인을 호출하세요. 요청 한 번으로 실행이 시작되며, 모델은 별도의 엔드포인트가 아니라 입력 필드입니다.

API 토큰 발급

개 입력: 4
필수: 1
요금: 10 크레딧

언어

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

파이프라인 실행

import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "highlights",
  input: {
    transcript_asset_id: "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002",
  },
});

pip install pipe2

파이프라인 실행

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="highlights",
    input={
        "transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002",
    },
))

go get github.com/pipe2-ai/sdk-go

파이프라인 실행

client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002"
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "highlights", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

brew install pipe2-ai/tap/pipe2

파이프라인 실행

pipe2 pipelines run \
  --pipeline highlights \
  --input-json '{"transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002"}' \
  --wait

페이지당

입력	유형	기본값	설명
`transcript_asset_id`필수	string	기본값—	하이라이트를 찾을 타임스탬프 포함 SRT 자막입니다. 업로드 후 반환된 자산 ID를 사용하세요. 업로드 방법은 /docs/api/에서 확인할 수 있습니다.
`count`	integer	기본값5	받을 하이라이트 장면 수입니다.
`language`	string	기본값en	자막 언어입니다. 비워 두면 자동으로 감지합니다.
`style`	string	기본값—	“가장 웃긴 순간”, “가장 설득력 있는 주장”, “논쟁적인 발언”처럼 찾고 싶은 구간을 자연어로 설명하세요. 비워 두면 인용 가치가 높은 장면을 자동으로 찾습니다.

MCP 클라이언트를 pipe2에 연결하면 에이전트가 이 도구들을 사용할 수 있습니다. 이 파이프라인을 찾아 위와 동일한 스키마를 읽고 실행합니다.

list_pipelines
get_pipeline_schema
run_pipeline
get_pipeline_run_status
request_upload

https://mcp.pipe2.ai/mcp

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

MCP 설정

전체 API 레퍼런스 CLI 레퍼런스

이 파이프라인을 사용하는 레시피

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긴 영상 하나로 자막이 들어간 클립 여러 개 만들기

긴 영상을 자막이 들어간 짧은 클립 N개로 나눕니다. 전체 영상은 한 번만 전사하고, AI가 주요 장면을 고른 뒤 각 클립의 트리밍과 자막 작업을 병렬로 처리합니다. TikTok, Reels, Shorts용 세로 화면(9:16), Instagram용 정사각형(1:1)이나 세로형(4:5)으로도 바꿀 수 있으며, 자막 위치는 화면 비율에 맞춰 자동 조정됩니다.

파이프라인 6개 CLI 명령어 하나로

레시피 열기
1. 1 영상·오디오 전사
2. 2 하이라이트 추출
3. 3 영상 구간 자르기
4. 4 영상 화면 비율 변환
5. 5 영상 자막
6. 6 영상 워터마크
레시피 열기

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자주 묻는 질문

어떤 자막 형식을 지원하나요?

타임스탬프가 포함된 표준 SRT만 지원합니다. 타임스탬프가 없는 일반 텍스트는 사용할 수 없으므로 먼저 Transcription으로 SRT를 생성하세요.

선정 기준은 어떻게 지정하나요?

“가장 웃긴 순간”, “가장 설득력 있는 주장”, “가장 논쟁적인 의견”, “감정이 가장 고조되는 부분”처럼 원하는 기준을 자연어로 적으세요. 비워 두면 강한 의견, 놀라운 사실, 생생한 이야기, 명확한 논리가 담긴 인용 가치 높은 순간을 우선 선택합니다.

하이라이트는 몇 개를 요청해야 하나요?

30~60분 녹음은 5개부터 시작하는 것이 좋고, 10분 영상은 보통 2~3개면 충분합니다. 여러 시간짜리 강연이라면 8~10개를 시도해 보세요. 서로 독립적인 하이라이트가 요청 수보다 적으면 실제 결과도 더 적게 반환됩니다.

clip-factory와는 어떻게 함께 사용하나요?

clip-factory는 highlights를 자동으로 실행합니다. 추천 구간을 먼저 검토하거나 수정하려는 경우에만 이 파이프라인을 따로 실행하면 됩니다. --highlights-count와 --highlights-style 플래그로 개수와 선정 방향을 조절할 수 있습니다.

비용은 얼마인가요?

SRT 길이나 결과 개수와 관계없이 10 크레딧으로 고정됩니다. 비용은 자막 분량이 아니라 AI 분석에 책정됩니다.