VideoNov 7, 2026@donghyeok99Staff

rea-video: 영상을 숏마다 뜯어 만든 법을 알려 주는 스킬

상품을 바꾼 AI 리메이크 광고를 넣으니 「전부 AI, 8숏은 3번 생성이면 된다」고 갈라 낸 스킬

필름을 훑으며 숏을 자르고 실사·AI·코드로 가른 뒤, 목소리와 음악을 나누고 report.html에 비율을 적는 장면이에요.

누가: JuneYaooo가 만든 오픈소스(Apache-2.0). 잘 만든 영상을 보고 어떻게 만들었는지 알고 싶은 크리에이터와 마케터용이에요.
언제: 2026년 10월 29일 공개, 아직 정식 릴리스 없이 매일 고쳐지는 중이에요(11월 7일 기준).
어디서: Claude Code, Codex처럼 명령을 실행하는 에이전트에서, 내 PC의 ffmpeg와 Python 3.10+로 돌아가요. 시각 모델은 선택이에요.

이게 불편했어요

잘 만든 숏폼 광고를 보면 따라 만들고 싶어지는데, 어디까지 찍은 거고 어디부터 AI인지 눈으로는 잘 안 보여요. 플랫폼에서 받은 영상은 재압축돼 단서도 지워져 있고, 자막 타이밍이나 배경음악 BPM은 하나하나 재 봐야 했어요.

그래서 이렇게 풀어요

영상 하나를 주면 숏을 나누고 목소리·음악·효과음을 갈라낸 뒤, 숏마다 실사·AI 영상·3D·코드 렌더 등 11가지 중 무엇인지 증거와 함께 판정해요. 핵심은 「그럴듯해 보인다」보다 프레임 주기, 센서 노이즈, 메타데이터의 AIGC 표시 같은 측정값을 먼저 믿는다는 점이에요. 판정이 엇갈린 숏은 에이전트가 직접 이미지를 보고 다시 검토하고, 끝에 찍을 것·생성할 것·코드로 만들 것을 나눈 리메이크 계획을 줘요.

왼쪽은 폰으로 찍은 틱톡 광고, 오른쪽은 상품을 바꾼 AI 리메이크예요.

분해한 뒤 다시 만든 영상: 원본과 리메이크 네 버전을 맞춰 틀었어요. — 왼쪽은 폰으로 찍은 틱톡 광고, 오른쪽은 상품을 바꾼 AI 리메이크예요.

이걸로 만든 사람들

GitHub@wusanjay2026-11-05

123초짜리 더우인 토킹헤드 영상을 돌려 에이전트가 15개 숏을 하나씩 다시 봤어요. 어두운 배경의 실사 근경이 AI로 남는 문제를 찾아 고친 PR까지 냈어요.

一条 123s 的抖音口播视频（暗背景、单侧灯条、近景、无运镜），agent 看图复核后对 15 个镜头逐镜给出 label_probs

GitHub ↗

안에서는 이렇게 돌아가요

1
나 → Claude Code
저장소 주소와 영상 경로 한 줄README의 한 줄을 붙이면 에이전트가 CLI를 설치하고 작업 순서를 익혀요.README.md
2
Claude Code → rea-video 스킬 (SKILL.md)
표준 흐름 읽기분해, 요약, 이미지 검토, 반영 순서와 「확실하지 않으면 확인 필요라고 쓰기」 원칙을 읽어요.skills/rea-video/SKILL.md
3
Claude Code → rea-video CLI
rea-video decompose ref.mp4 -o out/refCLI가 분해 명령을 받아 파이프라인을 시작해요.rea_video/cli.py
4
rea-video CLI → breakdown.json
숏 경계와 목소리·음악 분리장면 전환으로 숏을 자르고 오디오를 목소리, 음악, 효과음 트랙으로 나눠요.rea_video/shots.py
5
rea-video CLI → breakdown.json
숏마다 11가지 중 판정AIGC 표시와 프레임 주기 같은 강한 증거를 「그럴듯해 보임」보다 먼저 써서 확률을 매겨요.rea_video/classify.py
6
Claude Code → breakdown.json
rea-video review → apply-review확신이 낮은 숏은 에이전트가 이미지를 직접 보고 답을 적어 결과에 합쳐요.rea_video/review.py
7
breakdown.json → report.html
숏별 증거·프롬프트·리메이크 계획무엇을 찍고, 무엇을 생성하고, 무엇을 코드로 만들지 나눈 보고서를 써요.rea_video/report.py

넣으면 이렇게 나와요

폰으로 찍은 틱톡 광고전부 실사, 세트 하나에 카메라 위치 두 곳

상품을 바꾼 AI 리메이크전부 AI, 8숏을 3번 생성으로

70초 제품 홍보 영상83%가 코드 모션그래픽, Remotion 프로젝트 하나로

165초 AI 뮤직비디오노래를 AI 생성으로 판정(실제로 Suno 제작)

나한테 맞을까요

이럴 때 좋아요

잘 된 숏폼 광고가 어떻게 찍혔는지 배우고 싶을 때
실사인지 AI인지 근거를 갖고 판단해야 할 때
리메이크 전에 촬영, 생성, 코드 작업을 나눠 견적을 내고 싶을 때
자막 타이밍을 SRT나 ASS로 뽑고 싶을 때

이건 안 돼요

상세 문서는 아직 중국어예요(README 기준). 보고서는 중국어나 영어로 나와요.
플랫폼에서 받은 재압축 영상은 도구만으로 88.6%라서, 시각 모델이나 에이전트 검토를 더하는 게 좋아요(README 기준).
영상을 직접 렌더하지는 않아요. 자동 생성은 capsule-cinema 쪽이고 유료 모델을 불러요.
남의 영상 소재를 그대로 다시 올리는 용도가 아니에요. 권리가 있는 소재로 다시 만들라고 해요.

rea-video: a skill that tells how each shot was made

Given an AI remake of a TikTok ad, it answered: all AI, and its 8 shots take 3 generations

A playhead runs over the film, cuts it into shots tagged filmed, AI and code, splits voice from music, and writes the mix into report.html.

Who: Open source by JuneYaooo (Apache-2.0), for creators and marketers who see a good video and want to know how it was made.
When: Published on 29 October 2026; no tagged release yet, with commits landing daily (as of 7 November).
Where: Runs in Claude Code, Codex or any agent that runs commands, on your own machine with ffmpeg and Python 3.10+. A vision model is optional.

What was hard

A good short ad makes you want to try one yourself, but you can't tell by eye which parts were filmed and which were generated. Downloads from the platform are recompressed, so the clues are gone, and caption timing or the music's tempo had to be measured by hand.

What it does about it

Give it a video and it cuts it into shots, separates voice, music and effects, and labels each shot as one of 11 kinds, from live footage and AI video to 3D and code renders, with the evidence. Measurements come first: frame cadence, sensor noise and AIGC tags in the metadata outrank how a shot looks. Shots where the signals disagree go to your agent to look at, and the result is a remake plan split into what to film, what to generate and what to code.

Left: a TikTok ad shot on a phone. Right: an AI remake with another product.

After the breakdown, a remake: original and remakes playing in sync. — Left: a TikTok ad shot on a phone. Right: an AI remake with another product.

What people made with it

GitHub@wusanjay2026-11-05

Ran a 123-second Douyin talking-head video and had the agent review all 15 shots, found that dark close-ups of a real person stayed labelled AI, and sent a fix.

一条 123s 的抖音口播视频（暗背景、单侧灯条、近景、无运镜），agent 看图复核后对 15 个镜头逐镜给出 label_probs

GitHub ↗

How it runs inside

1
You → Claude Code
One line: the repo and a video pathWith the README's line, the agent installs the CLI and learns the workflow.README.md
2
Claude Code → rea-video skill (SKILL.md)
Reads the standard flowDecompose, summary, visual review, apply, and the rule to write 'unconfirmed' rather than guess.skills/rea-video/SKILL.md
3
Claude Code → rea-video CLI
rea-video decompose ref.mp4 -o out/refThe CLI takes the command and starts the pipeline.rea_video/cli.py
4
rea-video CLI → breakdown.json
Shot cuts, voice and music apartIt cuts at scene changes and separates the audio into voice, music and effects.rea_video/shots.py
5
rea-video CLI → breakdown.json
One of 11 kinds per shotHard evidence such as AIGC tags and frame cadence outranks 'looks like' when it scores each shot.rea_video/classify.py
6
Claude Code → breakdown.json
rea-video review, then apply-reviewFor low-confidence shots the agent looks at the frames itself and its answers are merged in.rea_video/review.py
7
breakdown.json → report.html
Evidence, prompts and a remake planThe report splits the remake into what to film, what to generate and what to code.rea_video/report.py

What goes in, what comes out

A TikTok ad shot on a phoneAll live footage, one set, two camera positions

Its AI remake with another productAll AI, 8 shots in 3 generations

A 70-second product promo83% code-driven motion graphics, one Remotion project

A 165-second AI music videoSong flagged as AI-generated (it was made with Suno)

Is it for you

Good for

Learning how a well-performing short ad was shot
Deciding with evidence whether footage is real or generated
Splitting a remake into filming, generation and code before you price it
Pulling caption timing out as SRT or ASS

Not for

The detailed docs are in Chinese for now; reports come out in Chinese or English (per the README).
On recompressed platform downloads the tools alone reach 88.6%, so add a vision model or agent review (per the README).
It doesn't render video; automatic generation is capsule-cinema's job and calls paid models.
It isn't for reposting other people's footage; remake with material you have the rights to.

RepositoryJuneYaooo/rea-video ↗

Stars3.2k

LicenseApache-2.0

바로 써 보기

필요한 것

Python >=3.10근거: pyproject.toml
ffmpeg근거: README.md

설치 스크립트는 bash예요. 시각 모델(Gemini, Doubao)은 선택이고, 없어도 오프라인으로 무료로 돌아가요.

있는지 확인하는 명령

python3 --version
ffmpeg -version

설치

brew install ffmpeg            # or: sudo apt install ffmpeg
git clone https://github.com/JuneYaooo/rea-video && cd rea-video
bash scripts/install_skill.sh  # installs the CLI (pip, or pipx / a local .venv if pip is blocked) and links the skill into ~/.claude, ~/.codex, ~/.agents
rea-video --help

에이전트에게

Install https://github.com/JuneYaooo/rea-video, then break down this video: /path/to/video.mp4

원본: github.com/JuneYaooo/rea-video · ⭐ 3.2k, 2026-11-07 기준 · Apache-2.0

에이전트에게 붙여 넣기

빈 폴더에서 Claude Code나 Codex를 열고 그대로 붙여 넣으세요.

처음 붙여 넣을 것

https://github.com/JuneYaooo/rea-video 를 설치해 주세요. 먼저 `python3 --version`으로 Python 3.10 이상인지, `ffmpeg -version`으로 ffmpeg가 있는지 확인하고, 없으면 무엇을 설치하면 되는지 알려 주세요. 그다음 README의 「Install by hand」대로 `git clone https://github.com/JuneYaooo/rea-video && cd rea-video`로 받은 뒤 scripts 폴더의 설치 스크립트를 실행하고, `rea-video --help`가 뜨는지 확인해 주세요. 끝나면 스킬이 어느 폴더에 연결됐는지 알려 주세요.

설치가 끝나면

rea-video로 이 영상을 숏별로 분해해 주세요: {영상 파일 경로}. 숏마다 실사인지 AI인지 코드인지, 배경음악이 AI인지 기존 음원인지, 따라 만들려면 무엇을 찍고 무엇을 생성해야 하는지 한국어로 정리해 주고, 마지막에 report.html 경로를 알려 주세요.

Try it

What it needs

Python >=3.10from: pyproject.toml
ffmpegfrom: README.md

The install script is bash. A vision model (Gemini or Doubao) is optional; without one it runs offline and free.

Commands to check

python3 --version
ffmpeg -version

Install

brew install ffmpeg            # or: sudo apt install ffmpeg
git clone https://github.com/JuneYaooo/rea-video && cd rea-video
bash scripts/install_skill.sh  # installs the CLI (pip, or pipx / a local .venv if pip is blocked) and links the skill into ~/.claude, ~/.codex, ~/.agents
rea-video --help

Ask your agent

Install https://github.com/JuneYaooo/rea-video, then break down this video: /path/to/video.mp4

Source: github.com/JuneYaooo/rea-video · ⭐ 3.2k as of 2026-11-07 · Apache-2.0

Paste into your agent

Open Claude Code or Codex in an empty folder and paste this as it is.

Paste first

Please install https://github.com/JuneYaooo/rea-video. First check `python3 --version` shows 3.10 or later and `ffmpeg -version` works; if not, tell me what to install. Then follow the README's "Install by hand": run `git clone https://github.com/JuneYaooo/rea-video && cd rea-video`, then the install script in scripts/, and make sure `rea-video --help` prints. When it's done, tell me which folders the skill was linked into.

Once it is installed

Use rea-video to break this video down shot by shot: {path to the video}. For each shot tell me whether it was filmed, AI-generated or built in code, whether the music is AI or library music, and what I'd film versus generate to remake it. End with the path to report.html.

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rea-video: 영상을 숏마다 뜯어 만든 법을 알려 주는 스킬

이게 불편했어요

그래서 이렇게 풀어요

이걸로 만든 사람들

안에서는 이렇게 돌아가요

넣으면 이렇게 나와요

나한테 맞을까요

이럴 때 좋아요

이건 안 돼요

rea-video: a skill that tells how each shot was made

What was hard

What it does about it

What people made with it

How it runs inside

What goes in, what comes out

Is it for you

Good for

Not for

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