TL;DR

이 레포지는 CS2 데모(.dem)를 로컬에서 자동 수집·분석하고 하이라이트를 큐로 만들어 OBS를 통해 자동 녹화한 뒤 내장 LiteCut 편집기로 다중 트랙 편집과 FFmpeg 기반 출력까지 처리하는 Tauri 데스크톱 단독 솔루션입니다. 핵심 구현은 Tauri/JS 프런트엔드, 내장 Python 백엔드(uv/uv.lock), PyO3로 빌드한 Rust demoparser2 조합으로 구성되어 있으며 설치형 EXE로 Windows에서 간편하게 실행됩니다. AI 평가는 외부 API와 로컬 모델을 모두 지원하고 하이라이트별 짧은 코멘트를 JSON으로 생성하도록 설계되어 있어 콘텐츠 제작 파이프라인에 바로 연결할 수 있습니다. 보안 관점에서는 DLL 주입이나 프로세스 후킹을 사용하지 않지만 로컬 재생을 위해 '-insecure' 옵션과 일부 파일 증분 수정을 사용하므로 VAC 연결된 클라이언트와 병행 사용해서는 안 된다는 경고가 명시되어 있습니다.

핵심 포인트

• 이 레포지토리는 Tauri 기반의 Windows 데스크톱 단독 애플리케이션으로, 로컬 CS2 데모(.dem)를 자동으로 수집·분류하고 하이라이트 추출부터 OBS 제어를 통한 자동 녹화, 다중 트랙 경량 편집까지 통합 워크플로우를 제공합니다. 프런트엔드는 Tauri/JS(pnpm)로 동작하고 백엔드는 내장 Python 런타임(uv/uv.lock)을 사용하며, 고성능 2D 재생과 데모 파싱은 PyO3로 빌드된 Rust 확장 demoparser2가 담당합니다. 설치형 실행 파일로 배포되어 WebView2를 통해 GUI가 뜨고 별도 브라우저나 수동 백엔드 기동이 필요하지 않습니다.
• 데모 분석 파이프라인은 대량의 .dem를 폴더 모니터링으로 자동 인입하고, 플레이어별·회차별 하이라이트(다킬, 페이스샷, 칼킬 등), '하이라이트/下饭/梗局' 같은 태그 분류, 회차 타임라인, 2D 로컬 재생, 열지도(heatmap)와 경제·회차 통계까지 산출합니다. 사용자는 특정 플레이어나 특정 총격 이벤트를 큐에 넣어 CS2를 백그라운드로 재생시키고 OBS와 연동해 자동으로 클립을 녹화하도록 설정할 수 있습니다. 스킨 교체 기능은 데모 내 등장한 소품을 식별해 커스텀 스킨을 적용하는 흐름을 제공하되, 해당 교체 핵심 모듈은 폐쇄소스 컴포넌트로 라이선스 문구에 별도 표기가 있습니다.
• 편집 파트는 내장된 LiteCut 경량 NLE로 다중 트랙 타임라인, 프록시 미리보기, 컷·슬립·트랜지션·키프레임 기반 색 보정과 오디오 편집, FFmpeg 기반의 하드웨어 인코딩(NVENC/QSV/AMF) 사용을 지원합니다. 녹화된 클립은 자동으로 합집·정렬되어 합집 워크스테이션으로 들어가며, 사용자 지정 템플릿·엔딩·플레이어 카드(닉네임, 태그 표시) 등을 적용해 일괄 내보내기가 가능합니다. FFmpeg 경로 설정과 OBS 연동이 필수 요소라서 CI/서버 환경보다는 로컬 크리에이터 워크플로우에 적합합니다.
• 선택적 AI 평가 기능은 DeepSeek·Qwen·智谱 GLM·MiniMax·OpenAI·OpenRouter 등 외부 API와 로컬 Ollama/LM Studio 연동을 지원하며, 하이라이트에 대해 '毒舌' 성향의 짧은 코멘트(100자 내, JSON 단일행)를 출력하도록 설계되어 있습니다. 보안 정책은 DLL 주입·프로세스 후킹을 사용하지 않고, 로컬 재생을 위해 '-insecure' 옵션을 사용한다고 명시하며 녹화 전후로 게임 설정을 자동 백업·복원하는 절차를 포함합니다. 다만 POV 실험 기능은 game/csgo 디렉터리에 파일을 쓰고 gameinfo.gi를 증분 변경하므로 VAC 연결 상태에서 사용하지 않도록 경고가 분명히 표기되어 있습니다.

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