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// clipping · 0jc1/py-autovod

py-autovod

py-autovod est un projet de clips courts open source, créé par 0jc1 (0jc1/py-autovod sur GitHub). Il compte 30 étoiles sur GitHub et 17 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 17 septembre 2026.

Auto-download livestreams, AI-clip the highlights, upload in realtime.

💎 Pépite cachée★ 30 étoiles⑂ 17 forksMITmis à jour sept. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
30
Forks
17
Licence
MIT
Dernière mise à jour sur GitHub
17 septembre 2026
Catégorie
Clips courts
Type de fiche
Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Clone the repository

    Download the source and enter the folder.

  2. Configure streamers

    Add the Twitch or Kick channels to watch.

  3. Launch the pipeline

    Start the Docker containers.

  4. Collect the clips

    Find AI-cut highlights uploaded automatically.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

Auto-download

Captures livestreams as they happen.

AI clipping

Finds highlight moments automatically.

Realtime upload

Clips go up while the stream runs.

Twitch and Kick

Supports both major platforms.

Dockerized

Runs as containers with rclone uploads.

ffmpeg cutting

Precise clip extraction under the hood.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/0jc1/py-autovod.git
    cd py-autovod
  2. Step 2 — Configure channels

    Add the streamers to watch per the README.

    # edit config with your Twitch/Kick channels
  3. Step 3 — Start the pipeline

    Launch the clipping containers.

    docker compose up -d
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

Who maintains py-autovod?

It is an open-source project at 0jc1/py-autovod with 17 forks.

Is it free for commercial use?

Yes. It is MIT licensed.

Which platforms are supported?

Twitch and Kick livestreams.

How does it find highlights?

AI analysis picks the clip-worthy moments from the broadcast.

Where do clips go?

They upload in realtime — rclone support covers cloud destinations.

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