Когда на тест уходит по 20–30 роликов, ручной монтаж становится узким местом всей воронки проверки гипотез. Нарезка, титры, ресайз под плейсменты, бесконечные правки — на это может уйти целый день даже после того, как идея и хук готовы. Чтобы проверить, сколько этой рутины реально переложить на ИИ, два сетапа на базе Claude получили одинаковые исходники и пять задач из реального цикла производства креативов.
Два сетапа вместо одного
Готового платного «агента-монтажёра в коробке» авторы не брали. Вместо этого собрали два условно-бесплатных стека, где Claude выступает мозгом, а реальную работу с видео делают отдельные инструменты. Условно-бесплатных — потому что основной софт бесплатный, но подписку на Claude оплачивать всё же нужно. У ряда компонентов есть лицензионные нюансы.
Первый стек: Claude + OpenChatCut. OpenChatCut — открытый видеоредактор с таймлайном и диалоговыми агентами в одном окне. Не связан с коммерческим ChatCut. Подключение Claude идёт через внешний MCP-сервер: редактор поднимает его на локальном адресе, далее в терминале выполняется команда claude mcp add –transport http openchatcut http://localhost:5199/api/external-mcp/mcp, затем устанавливается скилл npx skills add 0xsline/OpenChatCut, и скилл-роутер подгружает 26 специализированных скиллов. Если редактор открывается в браузере, папку с исходниками нужно прописать в AGENT_IMPORT_ROOTS в файле .env.local. В manual-режиме Claude вносит правки в черновик, пользователь подтверждает их в редакторе. В auto-режиме правки применяются сразу, но генерацию, экспорт и удаление проектов через внешний MCP запустить нельзя — финальный MP4 экспортируется руками. Из ограничений: ранние неподписанные сборки под macOS, MCP-мост рассчитан на одного пользователя на одной машине, вход через подписку Claude не поддерживается — только API-ключ. Для запуска из исходников нужны Node.js 24 и npm.
Второй стек: Claude + FFmpeg + Remotion + Whisper. Таймлайна здесь нет. Claude пишет и запускает команды и код, каждый инструмент закрывает свой участок. FFmpeg обрабатывает файлы: перекодирование, обрезка, склейка, масштабирование, фильтры; ffprobe показывает параметры файла. Whisper от OpenAI, обученный на 680 тысячах часов многоязычного аудио, даёт текст и таймкоды; работает с 99 языками, выдаёт временны́е метки на уровне слов или сегментов, модели от tiny до large. Remotion собирает оформление: видео описывается кодом на React, сюда входят титры, плашки, анимация, переходы, шаблоны с подстановкой данных. Для частных лиц и компаний до 3 человек — бесплатно, дальше — платные условия. Пайплайн: Whisper расшифровывает исходник, Claude читает транскрипт и решает, какие фрагменты брать, FFmpeg режет и склеивает, Remotion накладывает титры и графику.
Что показали пять задач
Исходники для теста брались из реальной работы: длинная запись съёмки, готовый рабочий креатив как референс и материалы для замены. Результатом считались видеокреативы, готовые к отправке на модерацию без доработки. Каждая ручная правка фиксировалась отдельно.
Нарезка исходников. Агентам дали длинную запись стрима с геймплеем слотов и попросили собрать три рекламных видео в формате 9:16 для Facebook и Instagram с разными хуками и CTA. Первый стек (OpenChatCut) справился почти без замечаний за ~15 минут: агент вырезал области с геймплеем и реакцией стримера, разместил фрагменты на ярком фоне, ручных правок не потребовалось. Второй стек (FFmpeg + Remotion + Whisper) потратил 11 минут, но расходовал почти в 2 раза больше токенов и в первой итерации некорректно обрезал горизонтальное видео — топорно взял центральную часть. После серии уточняющих промптов агент вставил исходное видео в верхнюю часть вертикального крео, а свободное пространство заполнил заблюренным изображением.
Монтаж по референсу. Агентам давали готовый креатив и просили повторить структуру, темп, оформление и графические элементы на другом материале. Оба пайплайна в первых итерациях поступили одинаково: просто вырвали фрагменты из референса и нового крео и объединили их — первый наложил вырезанные области поверх, второй разделил экран на 4 части. После уточняющих промптов качество у первого стека оставалось низким, у второго — агент постепенно отклонялся от задачи, галлюцинировал, а видео становились хуже.
Адаптация креатива под другое ГЕО. За основу взяли крео с Lucky Jet под узбекистанскую аудиторию, адаптировать нужно было ролик с Aviator для польской — с переводом титров на польский. Первый агент (OpenChatCut) дал заметно лучший результат: увеличил скорость фрагмента с ростом множителя примерно на 5–6%, чтобы момент вывода средств и нажатие кнопки «ZAKŁAD» происходили примерно на 9,5-й секунде, как в референсе. Добавил туннель варп-эффекта с разделением RGB-каналов и размытием, при этом окно веб-камеры стримеров осталось на месте. В финальной заставке построчно появился переведённый заголовок в жёлто-белой стилистике шрифта из исходного крео.
Общий счёт и ограничения
Сетап Claude + OpenChatCut показал себя лучше на задачах, где нужна точная работа с таймингом и элементами оформления. Второй стек тратил больше токенов, чаще ошибался в первых итерациях и хуже держал задачу при длинном диалоге. Монтаж по референсу стал самой сложной задачей для обоих агентов: оба склонялись к механическому копированию элементов, а не к воспроизведению стиля на новом материале. Задачи вроде нарезки исходников по смысловым фрагментам первый стек закрыл фактически без участия человека.
По материалам PirateCPA.
