# Projekt-Plan: Automatisierter Reddit-Story Video Creator

Dieses Projekt automatisiert die Erstellung von Social-Media-Videos (TikTok, YouTube Shorts, Reels) basierend auf populären Reddit-Beiträgen. Das Ziel ist ein "Low-Cost, High-Efficiency" Workflow.

## 1. Architektur & Workflow

1.  **Sourcing**: Ein Skript sucht über die Reddit API (`praw`) nach viralen Posts in Subreddits wie `r/AITAH`, `r/relationship_advice` oder `r/confessions`. Bereits verarbeitete Posts werden über eine lokale SQLite-Datenbank übersprungen.
2.  **Processing (Groq)**: Der Text wird an Groq (Llama 3) gesendet. Die KI bereinigt den Text, entfernt unnötige Kürzel, verbessert den Spannungsbogen und sorgt für einen starken "Hook" in den ersten 3 Sekunden.
3.  **Voice (Edge-TTS)**: Der optimierte Text wird mit der Microsoft Edge TTS Engine in eine hochwertige, menschlich klingende MP3-Datei umgewandelt (kostenlos).
4.  **Transkription (Whisper)**: Das Audio wird mit OpenAI Whisper lokal transkribiert, um wortgenaue Zeitstempel für die Untertitel zu erhalten. Standard-Modell: `base` (schnell) — für höhere Qualität auf `medium` wechseln.
5.  **Visuals & Montage (FFmpeg)**:
    *   Hintergrundvideo (z.B. Minecraft Parkour) wird geladen und bei Bedarf geloopt, sodass es die volle Audio-Länge abdeckt.
    *   Audio wird darübergelegt.
    *   Untertitel werden per `ffmpeg drawtext`-Filter wort-genau und animiert eingeblendet (schneller und stabiler als MoviePy TextClip).
6.  **Export**: Das fertige Video wird als `.mp4` im Hochformat (9:16) exportiert.

## 2. Tech-Stack

- **Sprache**: Python 3.10+
- **LLM**: Groq API (Llama 3 70B)
- **Voice**: `edge-tts` (Python Bibliothek)
- **Transkription**: `openai-whisper` (lokal, Modell: `base` oder `medium`)
- **Video-Editing**: `ffmpeg` (direkt via `subprocess`), `moviepy` nur für einfache Clips
- **Reddit API**: `praw`
- **Secrets**: `python-dotenv` + `.env` Datei
- **Deduplication**: `sqlite3` (Standardbibliothek, kein Extra-Install)

## 3. Verzeichnisstruktur

```text
reddit-video-bot/
├── main.py                # Hauptsteuerung des Bots
├── .env                   # API-Keys (wird nicht committed)
├── .env.example           # Vorlage mit Platzhaltern
├── src/
│   ├── reddit_client.py   # Holt Posts von Reddit, prüft Duplikate per SQLite
│   ├── processor.py       # Groq-Integration & Text-Optimierung
│   ├── voice_gen.py       # Edge-TTS Integration
│   ├── subtitler.py       # Whisper-Transkription & Wort-Zeitstempel
│   └── video_engine.py    # Montage mit FFmpeg (loop, audio, drawtext)
├── assets/
│   ├── background_videos/ # Speicherort für Hintergrund-Loops
│   └── fonts/             # Schriftarten für Untertitel
├── output/                # Hier landen die fertigen Videos
├── processed.db           # SQLite: bereits verarbeitete Post-IDs
└── requirements.txt       # Abhängigkeiten
```

## 4. Implementierungsschritte

### Phase 1: Setup & Sourcing
- `requirements.txt` und `.env.example` erstellen, Bibliotheken installieren.
- `reddit_client.py` implementieren: Authentifizierung, Abruf der Top-Posts der letzten 24h, SQLite-Check auf Duplikate.

### Phase 2: Logik & Stimme
- `processor.py` erstellen: Groq API einbinden und Prompt-Engineering für virale Storys.
- `voice_gen.py` erstellen: Funktion zum Speichern von Text als MP3 via `edge-tts`.

### Phase 3: Transkription & Untertitel
- `subtitler.py` erstellen: Whisper Modell laden (`base` als Default), Audio zu Wort-Zeitstempeln konvertieren.
- Zeitstempel als strukturierte Liste ausgeben (für FFmpeg `drawtext`).

### Phase 4: Video-Engine *(höchstes Risiko — früh prototypen)*
- `video_engine.py` erstellen:
  - Zufälligen Clip aus `assets/background_videos/` wählen.
  - Hintergrundvideo per FFmpeg loopen bis Audio-Länge erreicht ist.
  - Audio einbetten.
  - Untertitel wort-genau per `drawtext`-Filter rendern.
- Ziel-Format: 9:16, 1080x1920.

### Phase 5: Automatisierung
- `main.py` schreiben: Alle Module verknüpfen, Post-ID nach erfolgreichem Export in SQLite speichern.

## 5. Kosten-Optimierung
- **Groq**: Kostenlos (Free Tier).
- **Edge-TTS**: Kostenlos.
- **Whisper**: Kostenlos (läuft lokal).
- **Reddit API**: Kostenlos (für persönliche Nutzung).
- **Visuals**: Einmalig kostenlose Gameplay-Videos von YouTube/Pexels laden.

**Gesamtkosten pro Video: ~0,00 €**