Автор статьи проводит полгода в кенийской Maasai Mara, где постоянно снимает на iPhone, DJI Pocket, дрон, Nikon Z8 и Ray-Ban Meta. Вторая половина года — это шестнадцатичасовые рабочие дни с кодом. Архив видео растёт быстрее, чем у автора доходят руки его монтировать. Три месяца назад соцсети лоджа Mara Hilltop заглохли — не из-за нехватки контента, а из-за отсутствия времени на монтаж.
Автор попытался собрать SaaS-стек: Eddie AI для монтажа, Higgsfield MCP для генеративной B-roll, Submagic для субтитров, Buffer для кросс-постинга. Это стоило бы $140 в месяц. Но от генеративного видео отказались сразу — туристам, платящим $300 за ночь, нельзя показывать фейк. И три поста в неделю — слишком оптимистичный план. В итоге остались DaVinci Resolve Studio (в нём уже есть IntelliSearch, Smart Bins и Voice to Subtitle), Claude Code через открытый MCP-сервер для Resolve и ElevenLabs для озвучки. Стоимость упала до $22 в месяц.
Но выяснилась ключевая проблема. Все AI-редакторы предполагают, что у вас уже размеченный архив. У автора файлы называются IMG_*.mov и DJI_*.mp4, а папки — типа Mara june 2024 backup final FINAL. Никакой поиск по транскрипту не найдёт «слона на холме в золотой час». AI-редактор решает вторую задачу, а первая — это индекс.
Автор построил индекс локально. Четыре принципа: всё на физических SSD, никакого облака; .description.md рядом с каждым клипом (переживёт поломку индексатора); один проход vision, который вытаскивает всё; три бэкенда — Claude (бесплатно через подписку Max), Anthropic API и локальный LM Studio с Gemma. Пайплайн: ffprobe для метаданных, exiftool для GPS, Nominatim для обратного геокодирования, ffmpeg вырезает пять кадров, WhisperX транскрибирует с диаризацией, insightface детектирует лица. Финальный проход vision модели возвращает YAML с рейтингом, освещением, временем суток, количеством людей и текстовым описанием. Всё это — один Claude Code skill на 1400 строк Python, который почти целиком написал Claude Code.
Самое удивительное — автор делал это на пятилетнем MacBook Pro M1 Max с 64 ГБ RAM. Машина куплена в 2021 году для Chrome, а теперь гоняет Gemma 4 31B Q4. В пике Activity Monitor показывал 50.89 ГБ swap при 64 ГБ физической памяти. Фоны шумели, ноутбук грелся, но выдавал sidecar за sidecar. Автор гуглил, не убьёт ли это SSD, — на день-два нормально.
В процессе всплыли четыре бага. WhisperX 3.8 сломал API диаризации — пришлось добавить fallback на старые аргументы. Claude CLI в неинтерактивном режиме возвращает просьбу разрешения как успешный ответ с кодом 0 — добавили флаг --permission-mode bypassPermissions. Gemma возвращала people_count: "many" вместо числа — схему переписали на строгий integer. Изначальный фильтр на cull отбрасывал клипы с размытием, но ночной мотоклип из Испании, где размытие — это часть атмосферы, не стоило удалять. Критерий cull сменили на «не настоящая запись» (крышка объектива, проба, полностью засвеченный кадр).
Три вывода автора. Enum-ограничения в схеме (например, golden_hour | night) работают лучше, чем инструкции, — модель не может выдумать новый вариант. Локальная 31B модель с хорошей схемой почти не уступает облачной, облако нужно для перепроверки сложных 10-20% клипов. AI-видеоредакторы пытаются работать на неправильном слое — сначала нужен индекс, редактор поверх него уже просто.
На следующий уикенд автор собирается строить сам редактор: Claude Code как оркестратор, DaVinci Resolve MCP для нарезки, ElevenLabs для озвучки. Голосовой клон — только для утилитарного контента (описания, переводы, факты). Но никогда для отзывов или сообщений от основателя. Законы о раскрытии AI-контента в 2026-м работают жёстко, а доверие к бренду теряется легко.
Сейчас год съёмок Mara Hilltop доступен для поиска на естественном языке на пятилетнем ноутбуке. Цена — уикенд времени и 50 ГБ swap. Соцсети лоджа пока ещё мёртвы — индексатор решает только половину проблемы. Вторая половина — редактор, который соберёт из клипов готовые ролики. Если получится — будет вторая часть. Если нет — автор напишет, почему не сработало. Код проекта — на github.com/Simbastack-hq/framedex.