Posso vibecodare Subclip?

Cosa costruisci

Costruire solo il surrogato più vicino: importare un video, trascriverlo in locale, tagliare modificando la trascrizione o rimuovendo i silenzi, dare uno stile ai sottotitoli ed esportare un MP4 e un SRT.

cosa ti serve

• Python 3.12
• FFmpeg
• faster-whisper
• un desktop con spazio sufficiente per i media sorgente e i render
• GPU opzionale

Il verdetto riguarda tutta la superficie di piattaforma attuale di Subclip, non solo l'editor da trascrizione che si vede. Il prezzo del piano Creator è stato verificato sul sito ufficiale il 4 agosto 2026.

Il prompt

Il verdetto è NON PROPRIO, e il prompt resta lo stesso: non rimpiazza l’app, ricostruisce il pezzo che è davvero codice. Il resto è il moat.

Build me the closest honest personal substitute for Subclip, not a platform clone. Requirements:

- Use Python 3.12 + FastAPI for a localhost web app, with a plain JavaScript frontend,
  FFmpeg for media work, and faster-whisper for word-level transcription.
- I can import MP4, MOV, WebM, MP3, or WAV files, see a synced transcript beside the
  video preview, and click any word to seek to its timestamp.
- Deleting transcript ranges creates an undoable cut list. Detect silences longer than
  500 ms and let me accept or reject each suggested cut before rendering.
- Let me edit subtitle text and timing, import or export SRT, and apply one ASS style
  file with font, colors, outline, position, and words-per-line controls.
- Export MP4 in 16:9, 9:16, or 1:1 with center-crop or blur-pad. Never overwrite the
  source, and show FFmpeg progress plus a useful failure message.
- Store projects as JSON under ~/SubclipDIY/projects and renders under
  ~/SubclipDIY/exports, with a recent-projects page and a delete-project action.
- Bind to localhost only. No accounts, uploads, telemetry, or network calls after the
  faster-whisper model has been downloaded.
- Deliberately exclude ONNX models in the browser, Remotion client or server rendering,
  native apps, cloud dubbing, render queues, publishing, an MCP server, and public APIs.
- Add unit tests for cut-list merging and subtitle grouping, plus one smoke test that
  imports a short fixture and produces a playable MP4.
- Include a README with setup for Python and FFmpeg, model-size guidance, data paths,
  supported formats, and an honest warning about CPU transcription and render speed.

Cosa perdi

• il packaging dei modelli ONNX e l'inferenza nel browser accelerata dall'hardware
• il rendering Remotion coordinato tra client e server
• le app native macOS e iOS e le loro pipeline di rilascio
• doppiaggio di produzione, clonazione della voce, storage e code di rendering
• il server MCP, le API per sviluppatori, gli export verso gli NLE e le integrazioni di pubblicazione

Perché pagano ancora

Creator e sviluppatori pagano per un unico sistema mantenuto che coordina l'inferenza ONNX in locale, il rendering nel browser e sul server, il doppiaggio e i job media in cloud, le app native, l'automazione via API e MCP e le integrazioni di pubblicazione, senza costringerli a gestire ogni strato da soli.

moat: Scala dell'infrastruttura Integrazioni Qualità di esecuzione cos’è un moat

architettura media ibrida locale e cloud, app native e superfici per sviluppatori

Chi l’ha già costruito

Partire da qui è vibecoding lo stesso: il prompt serve quando lo vuoi esattamente a modo tuo.

• Lightweight Video Editor (si apre in una nuova scheda) — Open-source Electron editor with local Whisper transcription, word-level caption editing, clipping, and FFmpeg export.

Sei d’accordo?

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