GitHub-радар
Hypit: клонировать вирусное видео с помощью ИИ-агента
Открытый инструмент, который даёт ИИ-агентам язык для создания видео. Скинь ссылку на вирусный ролик — агент воспроизведёт его как полноценный рабочий процесс: видеоряд, субтитры, B-roll.
Hypit — независимый открытый инструмент команды hypit-ai, который даёт ИИ-агентам (в том числе Claude Code и Codex) язык и систему для создания видео. В основе — формат SVML, в котором каждый элемент ролика (видеоряд, субтитры, B-roll, эффекты) привязан к словам, а не к секундам, поэтому агент редактирует структуру как код. Скидываешь вирусный ролик — агент строит его клонируемый рабочий процесс. Дальше генерируешь варианты: меняешь ведущего, тему, персонажей или создаёшь другое видео с нуля в том же формате. Конвейер может опционально вызывать сторонние API: примеры в README используют модели Seedance, GPT Image 2 от OpenAI и Google Video Intelligence для отслеживания лиц в субтитрах. Сам инструмент бесплатный; платить нужно за выбранные модельные сервисы. По примерам из README, 20-секундное видео с Seedance и GPT Image обошлось автору в $1.15. Отдельно: GitHub-автоматизация проекта для сортировки обращений от контрибьюторов использует DeepSeek Chat Completions API — это внутренний сервисный процесс, не часть видеоконвейера.
Зачем это вайб-кодеру
Собирать короткое видео вручную, даже с ИИ-инструментами, — значит работать с монтажным редактором, настраивать тайминги и вручную расставлять субтитры. Hypit позволяет агенту взять на себя работу со структурой, и ты переходишь от исходного видео к нескольким вариантам, не открывая монтажку.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Установи Hypit отсюда: https://github.com/hypit-ai/hypit — действуй по README, подключи модельный сервис (или скажи, какой API использовать), возьми один из примеров из папки examples/ и собери вирусный ролик, спроси меня, если нужны API-ключи.
Обычный ноутбук — ставится через npm, тяжёлые генерации уходят в облачные модели (можно и без них, тогда только монтаж без нейросетевой генерации)
Открыть на GitHub▌ Ещё находки