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instagram-reel-extractor

instagram-reel-extractor

github.com/jaycebatallonesクリエイティブ・メディア1341 回インストール29 週間前に更新
リポジトリ

instagram-reel-extractor について

Instagram Reels の内容を抽出するコマンドラインスキルです。短い動画の確認や記録に使え、タイムスタンプ付きの音声文字起こしに加えて、投稿情報、音楽、コメント、主要フレームも取得します。

主な機能

  1. 01タイムスタンプ付きの音声文字起こし
  2. 02投稿者、キャプション、投稿指標の取得
  3. 03音声フィンガープリントで楽曲を特定
  4. 04コメントと主要フレームの抽出
  5. 05Markdown または JSON で保存

活用シーン

  1. 01Reel の音声内容からメモを作成
  2. 02Reel の音楽と投稿情報を記録
  3. 03コメントとエンゲージメント指標を確認
  4. 04文字起こしと合わせて動画フレームを確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/jaycebatallones/instagram-reel-extractor --skill instagram-reel-extractor

インストール後、Claude Code で/instagram-reel-extractorを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

LICENSE
.gitignore
setup.sh
README.md
scripts/
extract_reel.py

詳細

Instagram Reel Extractor

Instagram Reel から、音声の文字起こし、メタデータ、音楽、コメント、主要なフレームを抽出します。

前提条件

ユーザーのマシンに、以下がインストールされている必要があります。

  • yt-dlp — brew install yt-dlp
  • ffmpeg — brew install ffmpeg
  • Python packages — pip3 install openai-whisper ShazamAPI

または、セットアップスクリプトを実行します：bash setup.sh

依存関係が不足している場合は、処理を進める前にインストールが必要なものをユーザーに伝えてください。

使い方

Reel の URL を指定して抽出スクリプトを実行します：

python3 scripts/extract_reel.py "REEL_URL"

抽出結果を特定のディレクトリに保存します：

python3 scripts/extract_reel.py "REEL_URL" --save-dir ~/notes/reels

文字起こしの精度を上げる場合（処理が遅くなり、メモリ使用量が増えます）：

python3 scripts/extract_reel.py "REEL_URL" --whisper-model small

生の JSON 出力を取得します：

python3 scripts/extract_reel.py "REEL_URL" --json

フレーム抽出をスキップします（高速化し、音声とメタデータのみを抽出します）：

python3 scripts/extract_reel.py "REEL_URL" --no-frames

フレーム間隔を調整します（デフォルトでは 2 秒ごと）：

python3 scripts/extract_reel.py "REEL_URL" --frame-interval 1.0

抽出される内容

  • 元の URL — 元の Reel へのリンク（常に含まれます）
  • クリエイター — ユーザー名とハンドル名
  • 指標 — いいね数、コメント数（抽出日時点）
  • 音楽 — 曲名、アーティスト、アルバム、ジャンル、Shazam リンク（音声フィンガープリントによる識別）
  • キャプション — 元の投稿のキャプション
  • ハッシュタグ — 投稿内のすべてのタグ
  • 人気のコメント — 投稿者といいね数を含むコメント本文
  • 長さ — 動画の長さ
  • アップロード日
  • 文字起こし — 音声の発話内容全体とタイムスタンプ
  • 言語 — 発話から自動検出された言語
  • 主要なフレーム — N 秒ごとに抽出され、タイムスタンプ付きの JPG として保存されるスクリーンショット

出力

スクリプトは、先頭に元の Reel の URL を含む、構造化された Markdown の概要を出力します。文字起こしのテキスト自体は変更せず、そのままユーザーに提示してください。ただし、読みやすさを高めるために改行や段落の流れを整えることはできます。

フレーム画像は、作業ディレクトリ内の frames/ サブディレクトリに保存されます。抽出結果を提示する際は、Read ツールでフレーム画像を確認し、各タイムスタンプで何が起きているか（人物のトーク映像、B ロール、テキストオーバーレイ、製品ショットなど）を説明してください。

--save-dir が指定されると、抽出結果は <creator>-reel-<upload_date>.md として自動的に保存されます。同名のファイルがすでに存在する場合は、番号が追加されます（例：garyvee-reel-2026-04-08-2.md）。

デフォルトの保存先を設定する

抽出結果を常に特定のフォルダーに保存するには、Claude に「リールの抽出結果を ~/my/folder に保存して」と伝えてください。Claude は今後の実行時に自動的に --save-dir を渡します。

Whisper モデルのサイズ

モデル速度精度メモリ
tiny最速低め約 1 GB
base高速良好約 1 GB
small普通より高い約 2 GB
medium遅い非常に高い約 5 GB
large最も遅い最高約 10 GB

デフォルトは base です。短尺のリールコンテンツに適したバランスです。文字起こしの品質に問題があるとユーザーから報告された場合は、small を提案してください。

トラブルシューティング

  • ログイン必須のエラー：認証が必要な Reel もあります。ブラウザーの Cookie を使用するには、--cookies-from chrome（または firefox）を渡してください。
  • 音声が検出されない：Reel が音楽のみで構成されているか、音声の代わりに画面上のテキストが使われている可能性があります。その旨をユーザーに伝えてください。
  • 文字起こしが遅い：Whisper はデフォルトで CPU 上で実行されます。Apple Silicon 搭載の Mac では、Neural Engine が自動的に使用されます。より速く実行するには、tiny モデルを提案してください。
  • 音楽を特定できない：Shazam は、特徴のはっきりした BGM がある場合に最も効果を発揮します。音声中心で音楽がない Reel では、一致する結果が見つからないことがあります。

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