Video Scraper
Pipeline local que convierte videos de varias horas en notas navegables con timestamps — transcripción y segmentación temática corriendo por completo en una GPU de 4GB, con un sitio privado detrás de túnel para dispararlo desde cualquier lugar.
Sobre el proyecto
video-scraper transcribe localmente con faster-whisper y usa un LLM local (vía Ollama) para agrupar la transcripción en secciones temáticas con timestamp, generando notas en markdown con capturas por sección y links directos al momento exacto del video. Diseñado alrededor de una restricción dura: una GPU de 4GB de VRAM. Whisper y el LLM nunca se cargan juntos, el tamaño de los chunks se ajustó por medición empírica en vez de llevarlo al límite de la ventana de contexto del modelo, y cada timestamp que devuelve el LLM se valida contra los segmentos reales de la transcripción antes de confiar en él. Un segundo proyecto, vscrap, expone el pipeline a internet mediante un sitio Express protegido con contraseña detrás de un túnel nombrado de Cloudflare: subida de archivos en fragmentos para esquivar el límite de 100MB de Cloudflare, validación de sesión hecha a mano en el evento de upgrade del WebSocket (que por defecto no pasa por el middleware de Express), y un backend que nunca escucha en una interfaz pública.