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Full pipeline: Reddit sourcing → Groq text optimization → Edge-TTS voice generation → Whisper transcription → FFmpeg video rendering with word-level subtitles. Includes SQLite deduplication and .env-based config. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# Projekt-Plan: Automatisierter Reddit-Story Video Creator
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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.
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## 1. Architektur & Workflow
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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.
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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.
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3. **Voice (Edge-TTS)**: Der optimierte Text wird mit der Microsoft Edge TTS Engine in eine hochwertige, menschlich klingende MP3-Datei umgewandelt (kostenlos).
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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.
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5. **Visuals & Montage (FFmpeg)**:
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* Hintergrundvideo (z.B. Minecraft Parkour) wird geladen und bei Bedarf geloopt, sodass es die volle Audio-Länge abdeckt.
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* Audio wird darübergelegt.
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* Untertitel werden per `ffmpeg drawtext`-Filter wort-genau und animiert eingeblendet (schneller und stabiler als MoviePy TextClip).
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6. **Export**: Das fertige Video wird als `.mp4` im Hochformat (9:16) exportiert.
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## 2. Tech-Stack
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- **Sprache**: Python 3.10+
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- **LLM**: Groq API (Llama 3 70B)
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- **Voice**: `edge-tts` (Python Bibliothek)
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- **Transkription**: `openai-whisper` (lokal, Modell: `base` oder `medium`)
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- **Video-Editing**: `ffmpeg` (direkt via `subprocess`), `moviepy` nur für einfache Clips
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- **Reddit API**: `praw`
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- **Secrets**: `python-dotenv` + `.env` Datei
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- **Deduplication**: `sqlite3` (Standardbibliothek, kein Extra-Install)
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## 3. Verzeichnisstruktur
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```text
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reddit-video-bot/
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├── main.py # Hauptsteuerung des Bots
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├── .env # API-Keys (wird nicht committed)
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├── .env.example # Vorlage mit Platzhaltern
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├── src/
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│ ├── reddit_client.py # Holt Posts von Reddit, prüft Duplikate per SQLite
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│ ├── processor.py # Groq-Integration & Text-Optimierung
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│ ├── voice_gen.py # Edge-TTS Integration
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│ ├── subtitler.py # Whisper-Transkription & Wort-Zeitstempel
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│ └── video_engine.py # Montage mit FFmpeg (loop, audio, drawtext)
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├── assets/
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│ ├── background_videos/ # Speicherort für Hintergrund-Loops
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│ └── fonts/ # Schriftarten für Untertitel
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├── output/ # Hier landen die fertigen Videos
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├── processed.db # SQLite: bereits verarbeitete Post-IDs
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└── requirements.txt # Abhängigkeiten
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```
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## 4. Implementierungsschritte
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### Phase 1: Setup & Sourcing
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- `requirements.txt` und `.env.example` erstellen, Bibliotheken installieren.
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- `reddit_client.py` implementieren: Authentifizierung, Abruf der Top-Posts der letzten 24h, SQLite-Check auf Duplikate.
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### Phase 2: Logik & Stimme
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- `processor.py` erstellen: Groq API einbinden und Prompt-Engineering für virale Storys.
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- `voice_gen.py` erstellen: Funktion zum Speichern von Text als MP3 via `edge-tts`.
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### Phase 3: Transkription & Untertitel
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- `subtitler.py` erstellen: Whisper Modell laden (`base` als Default), Audio zu Wort-Zeitstempeln konvertieren.
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- Zeitstempel als strukturierte Liste ausgeben (für FFmpeg `drawtext`).
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### Phase 4: Video-Engine *(höchstes Risiko — früh prototypen)*
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- `video_engine.py` erstellen:
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- Zufälligen Clip aus `assets/background_videos/` wählen.
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- Hintergrundvideo per FFmpeg loopen bis Audio-Länge erreicht ist.
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- Audio einbetten.
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- Untertitel wort-genau per `drawtext`-Filter rendern.
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- Ziel-Format: 9:16, 1080x1920.
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### Phase 5: Automatisierung
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- `main.py` schreiben: Alle Module verknüpfen, Post-ID nach erfolgreichem Export in SQLite speichern.
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## 5. Kosten-Optimierung
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- **Groq**: Kostenlos (Free Tier).
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- **Edge-TTS**: Kostenlos.
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- **Whisper**: Kostenlos (läuft lokal).
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- **Reddit API**: Kostenlos (für persönliche Nutzung).
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- **Visuals**: Einmalig kostenlose Gameplay-Videos von YouTube/Pexels laden.
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**Gesamtkosten pro Video: ~0,00 €**
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