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Glama

新しい種類の動画エディタ

YoloCutはローカルファーストのデスクトップエディタで、人間とAgentが同じ実際のプロジェクトで作業します。タイムラインでクリップをトリム・配置するか、内蔵Agent、Codex、Claude Code、Gemini CLI、Cursor、または他のMCPクライアントに同じ編集コマンドを使うよう依頼できます。

これは不透明な結果を返す一発型の動画ジェネレータではありません。Agentの作業は通常のメディア、トラック、クリップ、キャプション、トランジション、エフェクト、キーフレーム、書き出しジョブになります。プレビュー、提案された変更の確認、適用または拒否、元に戻す、そして手での編集の継続が可能です。

Media + script + editing goal
        ↓
Agent creates a reviewable edit session
        ↓
Real timeline changes → preview → refine → export

Related MCP server: CutPilot

YoloCutが選ばれる理由

単一の編集コア

Agentネイティブなワークスペース

実際のデスクトップハードウェア向けに設計

手動UIとAgentツールが同じEditorCoreコマンドレイヤーに収束します。

Agentを左または右にドッキング、広いウィンドウに分離、または外部MCPクライアントを接続できます。

プロキシ編集、デコーダーのフォールバック、ワークロードの受付、GPUを考慮した書き出しにより、長時間の高解像度プロジェクトを快適に保ちます。

製品ツアー

上記のスクリーンショットはすべて、現在のYoloCut v0.0.2デスクトップアプリケーションから取得したものです。

v0.0.2で利用可能な機能

領域

現在の機能

タイムライン

マルチトラックのビデオとオーディオ、移動、トリム、分割、リップルトリム、スリップ、レートストレッチ、スナップ、マーカー、キーフレーム、元に戻す、やり直し

プレビューとキャンバス

25%〜400%ズーム、パンモード、カスタム出力サイズ、セーフエリア、構図ガイド、クリップトランスフォーム

テキストとキャプション

文字起こしジョブ、文字起こし編集、無音部分のクリーンアップ、キャプション、翻訳、スタイリング、SRT書き出し

オーディオ

ナレーション録音、マルチトラックミキシング、効果音、音楽解析、ラウドネスツール、ダッキング、ボイスアイソレーション

ビジュアルシステム

マスク、クロマキー、グレーディング、スコープ、LUT、WebGL/GLSLエフェクト、トランジション、モーショングラフィックステンプレート

Agent

内蔵チャットAgent、再利用可能なスキル、提案、承認ポリシー、進捗、履歴、標準の119ツールカタログ

バッチ編集

メディアフォルダ、編集スクリプト、ナレーションスクリプト、参照動画、永続キュー、ジョブごとのプロジェクト、QA、ステータス読み戻し

ローカルおよびクラウドAI

ローカルASR/TTS/モデルパックに加え、設定可能なサードパーティのLLM、画像、動画、音楽、サウンドプロバイダー

デスクトップランタイム

即時起動のネイティブスタートアップシェル、並列の組み込みサーバー起動、遅延する重いサービス、分離されたスモークプロファイル、ステージレベルの起動トレーシング

配信

MP4、オーディオ、SRT、FCPXML、ポータブルプロジェクトパッケージ、書き出し履歴、ハードウェアを考慮したH.264ルーティング

Agentネイティブな設計

分離可能なAgentワークスペースはコントロールサーフェスであり、装飾的なチャットサイドバーではありません:

  • プロジェクトの状態と編集コマンドを手動UIと共有します。

  • 左または右にドッキングでき、別の広いデスクトップウィンドウとして開き、コーナードッキングでエディタに戻れます。

  • 変更を伴う作業は、適用と見なされる前に編集セッションにステージングされ、レビューを受けます。

  • 内蔵Agentと外部MCPクライアントは同じ標準119ツールカタログを使用します。

  • プロジェクトが開いていない場合、YoloCutはサーバーダイレクトの小さなサーフェスのみを公開し、その制限を正直に報告します。

外部Agentを接続する

YoloCut Agentスキルをインストールします:

npx skills add Hhz0823/YoloCut --skill yolocut

YoloCutを起動し、対象プロジェクトを開いてから、**Agent接続センター(MCP)**を開き、ライブURLとBearerトークンをコピーします。デフォルトのエンドポイントは次のとおりです:

http://localhost:5199/api/external-mcp/mcp

デスクトップアプリケーションは5199が使用中の場合に別のループバックポートを選択できるため、クライアントはデフォルトを恒久的にハードコードするのではなく、接続センターが表示するアドレスを使用する必要があります。

必要な完了フロー:

yolocut_status → get_connection_manifest → list_projects → target_project
→ load_skill / ToolSearch → begin_edit_session → editing tools
→ review_edit_session → get_edit_session (status=applied)

Agentは、完全な編集の準備が整い、機能カバレッジが完了し、最終的な編集セッションがappliedされた場合にのみ完了を報告する必要があります。Codex、Claude Code、Gemini CLI、Cursor、および汎用Streamable HTTPクライアントの設定例はYOLOCUT_AGENT_CONNECTION.mdにあります。

バッチ自動編集

YoloCutにメディアディレクトリ、編集スクリプト、ナレーションスクリプト、オプションの参照動画を渡します。永続キューは最大10,000ジョブを受け入れ、数千本の動画を1つのタイムラインに置く代わりに、出力ごとに個別のプロジェクトとライフサイクルを持ちます。

  1. 許可されたローカルメディアディレクトリをスキャンします。

  2. 編集スクリプト、ナレーションスクリプト、オプションの参照カットを添付します。

  3. リズム、ショット構成、キャプション、トランジション、カラーの意図を分析します。

  4. Agentにハードウェアを考慮した並行処理でレビュー可能な編集を作成させます。

  5. レンダリング、品質チェック、ジョブごとの成功・失敗・キャンセルの読み戻しを行います。

オプションのローカル参照分析は、Apache-2.0のSmolVLM2-500M-Video-Instruct-GGUFパッケージとllama.cppを使用します。モデルやランタイムが不足している場合は明示的に失敗します。YoloCutは分析結果を捏造しません。

低スペックマシンでの長時間4Kプロジェクト

YoloCutはインタラクティブなプロキシパスと最終品質のメディアを分離します。分析とプレビューは小さめの派生メディアを使用でき、最終書き出しは元のファイルを読み取ります。

  • NVIDIAシステムは、ライブ機能プローブの後にNVDEC → scale_cuda → NVENCを優先します。

  • H.264ルーティングはNVENC、Intel QSV、AMD AMF、そしてソフトウェアlibx264の順にプローブします。

  • AV1、VP9、およびサポートされていないハードウェアパスは、libaom-av1やlibvpxなどのFFmpegソフトウェアデコーダーにフォールバックできます。

  • CPU、メモリ、VRAM、コーデックサポート、アクティブなワークロードがプロキシサイズとキューの並行処理数を決定します。

  • ランタイム結果は、実際に使用されたバックエンドとフォールバック理由を示します。モデル名やGPU名だけが証明として扱われることはありません。

ハードウェア層

保守的な編集ポリシー

ローカルナレーション推奨

認識されないGPU / 低スペックPC

540pプロキシ、分析ジョブ1件、レンダージョブ1件

Kokoro CPUフォールバック

RTX 2060 6 GB

540pプロキシ、利用可能と確認された場合NVDEC/NVENC

Kokoro 82M ONNX、WebGPU優先・CPUフォールバック

RTX 4060 8〜9 GB

720pプロキシ、分析ジョブ最大2件、保護された単一レンダー

Fish Audio S2 Pro(s2.cpp + Q6_K)(実験的)

RTX 5060+ 8〜9 GB

1080pプロキシ、分析ジョブ最大3件、保護された単一レンダー

Fish Audio S2 Pro(s2.cpp + Q6_K)(実験的)

RTX 40/50シリーズ、VRAM 10 GB以上

レンダーヘッドルームを確保しつつ高品質なローカル推論

Fish Audio S2 Pro(s2.cpp + Q8_0)(実験的)

Fish S2モデルの重みはFish Audio Research Licenseを使用しています。商用利用には別途書面による許可が必要です。ハードウェア層は保守的なポリシー契約であり、すべてのドライバーとマシンでのパフォーマンスを保証するものではありません。

より高速なデスクトップ起動

YoloCut v0.0.2は、完全な編集スタックで最初のウィンドウをブロックする代わりに、デスクトップ起動をステージングするようになりました:

  • Electronは、組み込みアプリケーションサーバーを読み込む前に、軽量なネイティブスタートアップシェルを表示します。

  • サーバーは並行して起動し、GPU検出はエディタが使用可能になった後も非同期で継続します。

  • モデル、サムネイル、アップデーターチェック、パッケージ化されたレンダーランタイムは、関連機能または起動後のウィンドウが必要になるまで延期されます。

  • レンダラーサーフェスとダッシュボードダイアログは遅延バウンダリの背後に置かれ、完全なエディタグラフが初期ダッシュボードの読み込みに含まれません。

  • デスクトップスモークテストは一意の一時プロファイルとデータディレクトリを使用し、テストがユーザーのプロジェクト、認証情報、メディア、または実行中のYoloCutプロセスに触れることを防ぎます。

Windows のリリース検証マシンでは、展開したビルドはネイティブシェルを約 85 ms で表示し、組み込みサーバーを約 0.72 s で起動し、コールドランでは最初のレンダラーを約 2.79 s で読み込みました。ウォームアップ済みのレンダラーは約 0.51 s で読み込まれました。これらは1台のマシンでの診断測定値であり、デバイスをまたいだ保証ではありません。デスクトップビルド起動時に YOLOCUT_STARTUP_TRACE=1 を設定すると、別のシステムでもステージごとのタイミングが出力されます。

ダウンロード

プラットフォーム

v0.0.2 パッケージ

Windows x64

YoloCut-v0.0.2-x64.exe

macOS Apple Silicon

YoloCut-v0.0.2-arm64.dmg

macOS Intel

YoloCut-v0.0.2-x64.dmg

GitHub Release のアセットには、直接インストール可能な Windows の .exe と macOS の .dmg ファイルのみが意図的に含まれています。インストーラーの SHA-256 値は、別のアセットとして添付するのではなく、リリースノートに記載されています。Windows パッケージは現在未署名です。macOS パッケージはアドホック署名されていますが、公証(notarization)はされていません。

Linux は引き続き CI でビルドおよびスモークテストが行われていますが、GitHub Releases には添付されていません。Linux ユーザーは以下の手順を使用してソースから YoloCut を実行できます。パッケージ版ビルドはアプリ内バージョンチェックを使用し、アップデートが利用可能な場合は手動インストールのために GitHub Release ページを開きます。

ソースから実行

Node.js >=24 <25 と npm が必要です。

git clone https://github.com/Hhz0823/YoloCut.git
cd YoloCut
npm install
cp .env.example .env.local
npm run dev

デスクトップ開発と Windows パッケージング:

npm run desktop:dev
npm run desktop:dist:win

開発プロファイルは、Git チェックアウト/ワークツリーごとにプロジェクト、メディア、認証情報、タスク、設定を分離します。実際に使用する予定の AI またはメディアプロバイダーのみを設定してください。

データとセキュリティ

  • プロジェクト、チャット、バージョン、インデックス、設定は、デフォルトで ~/.yolocut 配下にローカル保存されます。

  • 既存のレガシーデータルートはマイグレーション層によってマウントできるため、ユーザーは以前のプロジェクトを失いません。

  • プロバイダーキーはサービス側に保持され、VITE_ ブラウザー変数を通じて公開されることはありません。

  • MCP はデフォルトでループバックにバインドされ、生成された Bearer トークンが必要です。

  • ディレクトリアクセスは不透明な許可(opaque grants)を使用します。絶対ローカルパスがデスクトップ IPC 境界を越えて Agent ツールに渡ることはありません。

  • AI トラフィックがコンピューターの外に出るのは、ユーザーが明示的に設定したプロバイダーのみです。

  • YoloCut はシングルユーザーのデスクトップワークフローを対象としており、分離されていないマルチテナントサーバー展開を対象としていません。

アーキテクチャと検証

レイヤー

主な責務

src/editor/

不変のタイムライン状態と編集コマンド

src/agent/

Agent ランタイム、ツール、Skills、提案、承認、進捗

src/gl/

WebGL エフェクト、トランジション、シェーダーランタイム

src/transcript/, src/captions/

ASR、トランスクリプト編集、キャプション、翻訳

src/persist/

プロジェクト、バージョン、メディアメタデータ、バッチジョブ

server/

ローカル HTTP、MCP、モデル、メディア処理、ジョブ、エクスポート

desktop/

段階的な Electron 起動、ウィンドウ、ハードウェアプローブ、セキュアストレージ、ネイティブ IPC

remotion/

ヘッドレスレンダリングと納品物エクスポート

npm test                         # full regression suite
npm run build                    # type checking and production build
npm run lint                     # static analysis
npm run verify:architecture      # enforced dependency boundaries
npm run verify:mcp               # Agent/MCP contract checks
npm run verify:media-performance # codecs, proxies, acceleration, fallbacks
npm run verify:auto-edit         # batch auto-edit contracts
npm run desktop:smoke             # embedded server and desktop bridge
npm run desktop:smoke:render      # real packaged rendering path
npm run desktop:smoke:post-startup # deferred startup work
npm run desktop:smoke:agent-window

現在のリリースの境界

YoloCut 0.0.2 は初期の公開リリースです。コア編集、Agent、MCP、バッチ、デスクトップパッケージング、ローカルモデル管理は積極的に検証されていますが、いくつかの領域は実験的なままです:

  • Fish S2、SmolVLM2、および一部の GPU パスは、ローカルランタイムとドライバーに依存します。

  • プロジェクト形式と Agent カタログは今後も進化し続けます。アップグレード前に重要なプロジェクトをバックアップしてください。

  • 署名と公証(notarization)はまだ本番品質ではありません。

  • 設定済みのプロバイダーまたはインストール済みモデルが、対応する AI 機能に必要です。手動編集はそれらなしでも引き続き利用できます。

バージョン履歴については CHANGELOG.md、公開アーティファクトについては GitHub Releases を参照してください。

ライセンス、由来、コントリビューション

YoloCut は hhz0823 によって独立してメンテナンスされており、GNU Affero General Public License v3.0 以降 の下でライセンスされています。

コードベースは、AGPL ライセンスの 0xsline/OpenChatCut プロジェクトから継続しています。この帰属表示はソースとライセンスの由来を保持します。上流のブランド、コントリビューター、コミュニティチャネル、商用関係は、YoloCut 製品またはその公開リリース履歴の一部ではありません。

サードパーティのライブラリ、モデル、フォント、スキル、バンドルされたバイナリは、それぞれ独自のライセンスを保持します。THIRD_PARTY_NOTICES.md、src/agent/skills/NOTICE.md、assets/fonts/LICENSES.md を参照してください。

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