Destaques

Leia uma transcrição e receba N escolhas editoriais, os momentos mais citáveis para clipar, gerar capítulos ou publicar nas redes sociais.

ModeloClaude Sonnet 4.6

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Receitas que usam este pipeline

Vídeo longo → vários clipes legendados, em um comando

Fatie qualquer vídeo longo em N clipes menores e legendados. Transcreva uma vez, escolha os melhores momentos automaticamente com IA, corte + legende cada um em paralelo. Opcionalmente reformate para vertical (9:16) para TikTok / Reels / Shorts, quadrado (1:1) para Instagram ou retrato (4:5) — a âncora da legenda se ajusta automaticamente.

6 pipelines · CLI

Artigos sobre este pipeline

Como fazer shorts: transformar um vídeo longo em cortes

API do Destaques

Chame este pipeline a partir do seu próprio código. Um pedido lança uma execução; o modelo é um campo de entrada, não um endpoint separado.

4 entradas

1 obrigatório

10 créditos

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

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

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

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

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

Obter um token de API →

Parâmetros

transcript_asset_id obrigatório: Transcript to find highlights in. Asset id returned by an upload. See /docs/api/ for the upload flow.

string
count: How many highlight moments to return.

integer predefinição 5
language: Transcript language. Leave unset to detect it automatically.

string predefinição en

Ver as 4 entradas

style: Dica em linguagem natural, "os momentos mais engraçados", "os argumentos mais fortes", "as opiniões polêmicas". Deixe vazio para o seletor padrão de momentos citáveis.

string

Use a partir de um agente de IA

Aponte qualquer cliente MCP para o pipe2 e o seu agente ganha estas ferramentas. Ele encontra este pipeline, lê o mesmo esquema acima e executa-o.

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" }
    }
  }
}

Referência completa da API Configuração de MCP Referência da CLI

Perguntas frequentes

Quais formatos de transcrição são suportados?

Apenas SRT, o formato padrão de legendas com marcações de tempo. Texto simples sem marcações de tempo não é aceito. Gere primeiro um SRT com o pipeline de Transcrição.

Como funciona a orientação de estilo?

Escreva uma diretriz em linguagem comum, 'os momentos mais engraçados', 'os argumentos mais fortes', 'as opiniões mais polêmicas', 'os picos emocionais'. Deixar em branco usa o padrão embutido: os momentos mais citáveis e cativantes, com opiniões fortes, fatos surpreendentes, histórias vívidas e argumentos claros.

Quantos momentos devo solicitar?

5 é um bom padrão para uma gravação de 30 a 60 minutos. Para um vídeo de 10 minutos, 2 a 3 costuma ser o ideal. Para uma palestra de conferência de várias horas, 8 a 10. O seletor se limita à quantidade de momentos distintos que existem, um clipe de 5 minutos com um único ponto principal retornará 1 escolha, mesmo que você peça 5.

Como isso funciona com a receita clip-factory?

A receita clip-factory roda os destaques automaticamente, você não precisa chamar este pipeline separadamente, a menos que queira inspecionar ou editar as escolhas antes de cortar. Passe --highlights-count e --highlights-style para a receita para ajustá-la.

Quanto custa?

10 créditos fixos, independentemente do comprimento da transcrição ou do número de escolhas. O custo vem da análise da IA, não do comprimento da transcrição.

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