Code
โค้ดจริงบางส่วน
Real code excerpts
โค้ดทั้งหมดเขียนโดย Claude Code ตามที่ผมสั่ง ผมอ่านแล้วอธิบายได้ว่าแต่ละท่อนทำอะไร และทำไมต้องเขียนแบบนี้ (ข้อมูลลับอย่างรหัสผ่านและที่อยู่เครื่องถูกตัดออก)
All code was written by Claude Code under my direction. I can explain what each part does and why it's written that way. (Secrets such as keys and machine paths are removed; code comments are in Thai.)
ตัดช่วงเงียบ แต่ปากต้องตรงเสียง
Cut the silence, keep lips in sync
รวมช่วงที่มีคนพูดเข้าด้วยกัน ถ้าช่องว่างระหว่างประโยคสั้นกว่าที่ตั้งไว้ก็ไม่ตัด จุดที่สำคัญคือบรรทัดท้าย: ภาพถูกตัดทีละเฟรม แต่เสียงถูกตัดตามเวลาจริง ถ้าไม่ปัดจุดตัดให้ตรงเฟรม ความคลาดจะสะสมทุกรอยตัด จนท้ายคลิปปากไม่ตรงเสียง
Merge the spoken segments; gaps shorter than the threshold are kept. The key is the last line: video is cut frame by frame but audio by exact time, so unless every cut is snapped to a frame the drift adds up and lips fall out of sync by the end.
def compute_keep(segments, pad, min_silence, min_keep=0.25, extra=None):
"""รวม segments ที่พูด (+ ช่วงบังคับเก็บ) → ช่วงที่เก็บไว้ ตัดช่องเงียบที่ยาวกว่า min_silence"""
spans = []
for s in segments:
if not s["text"].strip():
continue
spans.append([max(0.0, s["start"] - pad), s["end"] + pad])
spans += [[a, b] for a, b in (extra or [])]
spans.sort()
merged = []
for st, en in spans:
if merged and st - merged[-1][1] < min_silence:
merged[-1][1] = max(merged[-1][1], en)
else:
merged.append([st, en])
# ปัดขอบให้ตรงเฟรม 30fps — ไม่งั้นภาพกับเสียงคลาดสะสมทุกรอยตัด
snap = lambda t: round(t * FPS) / FPS
return [(snap(s), snap(e)) for s, e in merged if snap(e) - snap(s) >= min_keep]
scripts/clipcut.pyscripts/clipcut.py · เขียนโดย Claude Codewritten by Claude Code
เรียก AI แบบประหยัด
Calling the AI cheaply
แอปเรียก Claude Code แบบเบื้องหลังให้ช่วยอ่านบทและวางเอฟเฟกต์ แล้วให้ตอบกลับเป็น JSON ที่โปรแกรมเอาไปใช้ต่อได้ทันที ตัวเลือกที่ใส่ไว้คือการปิดเครื่องมือ ปลั๊กอิน และคำสั่งพิเศษที่ไม่จำเป็น ค่าใช้จ่ายเลยลดลงเกือบ 6 เท่า
The app calls Claude Code in the background to read the script and place effects, asking for JSON the program can use directly. The flags switch off tools, plugins and commands it doesn't need, cutting the cost almost sixfold.
def ai(prompt, read=False, model="sonnet", tries=2, turns=6):
"""ถาม claude -p → dict/list (ดึง JSON ก้อนแรกจากคำตอบ)"""
# ไม่โหลดของที่งานนี้ไม่ใช้ (เครื่องมือ/MCP/skill/settings) — ~30k tokens → ~5k
cmd = [claude_exe(), "-p", "--output-format", "json", "--model", model,
"--system-prompt", SYS, "--tools", "Read" if read else "",
"--strict-mcp-config", "--setting-sources", "project",
"--disable-slash-commands"]
...
out = json.loads(r.stdout)
log_usage(out, model) # บันทึกค่าใช้จ่ายทุกงาน
m = re.search(r"[\[{].*[\]}]", out["result"], re.S)
return json.loads(m.group(0))
scripts/autopilot.pyscripts/autopilot.py · เขียนโดย Claude Codewritten by Claude Code
