2026年7月4日土曜日

SceneBrowser - 大量の動画コレクションを快適に管理できるmacOSアプリを試験公開します(アルファ版)

⚠️ 現在アルファ版です:このソフトウェアは開発初期段階にあり、バグや不具合が含まれている可能性があります。

動画ファイルが増えてくると、Finderでのサムネイル表示では物足りなくなってきませんか?特に大量の動画コレクションを管理するとき、各動画の内容を一目で把握したいと思うことがあります。

そんな課題を解決するために、SceneBrowserというmacOS向けの動画管理アプリを開発しました。

SceneBrowserとは?

SceneBrowserは、動画ファイルに対して4x4のサムネイルグリッド(16枚の場面キャプチャ)を自動生成し、動画の内容を一目で把握できるようにするアプリケーションです。

一言で言ってしまえばWhiteBrowserのMac版です。まだそんなに機能ないですが

主な機能

  • 4x4サムネイルグリッド表示 - 各動画から16枚の場面を抽出して表示
  • フォルダ管理 - 複数のフォルダを登録して整理
  • 高速スキャン - FFmpegを使った効率的な動画メタデータ抽出
  • 大量のコレクションにも対応 - 仮想スクロールで1万本以上の動画も快適に閲覧
  • 進捗表示 - スキャンやサムネイル生成の進行状況をリアルタイム表示
  • SQLiteデータベース - 動画情報を効率的に管理

使い方

  1. アプリを起動
  2. 左側のフォルダパネルで「+」ボタンをクリックして動画フォルダを追加
  3. フォルダ横の🔄ボタンをクリックしてスキャン実行
  4. 自動的にサムネイルが生成されます
  5. フォルダをクリックして動画一覧を表示

サムネイルの再生成が必要な場合は🖼️ボタン、フォルダをライブラリから削除したい場合は🗑️ボタンを使用できます。

ダウンロード

⚠️ アルファ版についての注意事項:

  • このバージョンは開発初期段階であり、予期しないバグや動作不良が発生する可能性があります
  • データの損失を防ぐため、重要なファイルのバックアップを取ることをお勧めします
  • フィードバックやバグ報告はGitHubのIssuesまでお願いします

最新版はGitHub Releasesからダウンロードできます。

開発版ビルドもGitHub Actionsから入手可能です(最新機能を試したい方向け)。

インストール後の注意事項

開発版ビルドは「ad-hoc署名」のため、macOSのGatekeeperが警告を表示することがあります。以下のいずれかの方法で回避できます:

方法1:ターミナルコマンド(推奨)

xattr -cr /Applications/SceneBrowser.app

方法2:右クリックから開く

  1. アプリを右クリック
  2. 「開く」を選択
  3. 警告ダイアログで「開く」をクリック

詳細はインストールガイドをご覧ください。

オープンソース

SceneBrowserはオープンソースプロジェクトです。ソースコードはGitHubで公開しています。

アルファ版のため、特にバグ報告や改善提案などのコントリビューションを歓迎しています!皆様のフィードバックが開発の大きな助けになります。

今後の展望

現在はアルファ版として基本機能を提供していますが、今後以下のような機能追加を検討しています:

  • 動画の検索・フィルタリング機能
  • タグ付けやお気に入り機能
  • 動画プレビュー再生
  • 安定性とパフォーマンスの向上
  • 他のプラットフォーム対応(Windows、Linux)

まとめ

大量の動画コレクションを管理するのは大変ですが、SceneBrowserを使えば各動画の内容を一目で把握でき、効率的に整理できます。

アルファ版ではありますが、ぜひ試してみてください!バグ報告や機能要望など、あらゆるフィードバックをお待ちしています。皆様の意見をもとに、より良いアプリに育てていきたいと思います。


関連リンク:

2018年1月16日火曜日

Echo: Alexa skill 開発環境構築からローカルテスト、デプロイまで

とりあえずメモ。テストが自動化できそう。


環境構築

lambdaの環境だと、requestsパッケージすら入ってないので、virtual envで必要なパッケージをインストールした方が良い
virtual envをインストール

デプロイ前に、ローカルでテストして、構文エラーぐらいは直しておきたい
python lambda localをインストール

作業開始

aws lambdaのページに従い、virtual env環境で作業します

ローカルテスト

コマンド:
$ python-lambda-local -l $VIRTUAL_ENV/lib/python3.6/site-packages/ -f handler src/lambda_function.py event.json

-l には、virtual env上でインストールしたpython packageが入ったディレクトリ、つまりデプロイ時zip化するディレクトリを指定する
-f は、handler名
event.jsonの中身ですが、Alexa Skill Kitのテストタブにある、サービスシミュレータで、「発話を入力」すると、「サービスリクエスト」に出てくるjsonをそのまま使えます。


デプロイ

こちらに従い、Zip化して、lambdaに入れます。
Virtualenv で作成した Python 環境を使用してデプロイパッケージを作成する

開発したAlexa skillが、アプリ上に表示されない場合

Amazon developer console上でスキルを開発しても、スマートフォンアプリの方に表示が出ないことがあります。
私の場合は、Amazon USのアカウントでログイン・開発していたのが原因でした。
IDはUS/JPともに同じもの(メアド)、パスワードだけ違っているので、JPのID/PWでログイン・スキルの追加をすることで、表示されました。
なおUS/JPのDeveloper console間で、開発中・開発したSkillは共有されないようなので、USで作ってしまったらJP site側で再度作り直す必要がありました。