Aus der Demo zum
fertigen Highlight. Automatisch.
Eine Counter-Strike-2-Demo geht rein, gebrandete Highlight-Clips kommen raus. Die Pipeline parst die Demo, erkennt die starken Momente, nimmt das echte Gameplay auf und legt Overlays aus den Spieldaten darüber. Alles lokal auf der eigenen Maschine.
Sechs Schritte von der Demo zum Clip
Jeder Schritt ist deterministisch und lokal. Nichts davon braucht eine Cloud oder einen API-Key.
Demo laden
Eine CS2-Demo (.dem) aus dem eigenen Match oder über die Leetify-API. Steam-Match rein, der Rest passiert automatisch.
Events extrahieren
demoparser2 liest die Demo aus und schreibt strukturierte Spiel-Events: Kills, Waffe, Headshot, Runde, Score. Das ist die Datenbasis für alles Weitere.
Highlights finden
Reine Logik erkennt die starken Momente: 2K, 3K, 4K, Ace und Clutch. Keine KI nötig, die Spieldaten sagen, wo es interessant wird.
Gameplay capturen
HLAE öffnet die Demo an der richtigen Stelle und nimmt das echte Spielbild auf. Frames plus Audio werden per FFmpeg zum sauberen MP4.
Overlays rendern
Aus den Events werden Einblendungen: Kill-Feed, Multi-Kill-Badge, Score, Lower-Third. Als transparentes WebM über das Gameplay gelegt, via HyperFrames.
Fertiger Clip
Ein gebrandeter Highlight-Clip, exportfertig in 16:9, 9:16 oder 1:1. Reproduzierbar aus denselben Daten, jederzeit neu.
Echte Clips aus der Pipeline
Aufgenommen aus eigenen Matches, automatisch geschnitten und gebrandet. Stumm geschaltet, Ton im fertigen Export.
Die rohen Clips zeigen das aufgenommene Gameplay, der gebrandete zeigt das Ergebnis mit Overlays.
Die Overlays kommen aus den Spieldaten
Derselbe Datensatz, der den Schnitt steuert, treibt auch die Einblendungen. Hier als Live-Beispiel: ein Kill-Feed, der beim Scrollen aus den Events entsteht.
- you AK-47 Gegner 1
- you AK-47 Gegner 2
- you AK-47 Gegner 3
- you Deagle Gegner 4
- you Deagle Gegner 5
Einblendungen aus Metadaten
format-genau und markenkonform
Jedes Overlay liest die Spieldaten und passt sich dem Zielformat an. Aufgebaut wie ein Baukasten, nicht von Hand pro Clip.
Kill-Feed
Jeder Kill mit Waffe und Headshot-Marke, getimt auf die Sekunde im geschnittenen Clip.
Multi-Kill-Badge
2K bis Ace als markante Einblendung, sobald die Sequenz im Clip erreicht ist.
Score
Rundenstand aus der Demo, dezent eingeblendet für Kontext.
Lower-Third
Spielername und Kontext im Markenstil, unten im Bild.
Aim-Radar
Aus den Leetify-Daten: Aim, Positioning, Utility und mehr als Profil-Visualisierung.
Formate 16:9 · 9:16 · 1:1
Ein Datensatz, mehrere Ausgaben: YouTube, Reels und Shorts, Feed. Jeweils format-genau gerendert.
Zwei Bausteine, ein Datei-Kontrakt
Bewusst lose gekoppelt: zwei eigenständige Repos, verbunden nur über eine Datei. Jeder Teil bleibt austauschbar.
CS2-Rendering
Python · Demo zu Gameplay plus Daten- Demo-Parsing mit demoparser2
- Highlight-Logik (2K bis Ace, Clutch)
- Leetify-API für Profil und Matches
- HLAE-Capture und FFmpeg-Encode
CS2-VideoPlugin
Node · Overlays und finaler Render- Overlay-HTML aus den Events, mit GSAP
- Render via HyperFrames zu transparentem WebM
- FFmpeg-Alpha-Overlay zum finalen MP4
- Lokale UI: Matches, Profil, Overlay-Editor
Der Datei-Kontrakt
Die beiden Teile reden nicht über Code, sondern über zwei Dateien: das aufgenommene MP4 und ein events.json mit den Spieldaten. Klare Schnittstelle, kein verflochtener Code.
Lokal
Alles läuft auf der eigenen Maschine. Keine Cloud-Pflicht, die Demos bleiben da, wo sie sind.
Deterministisch
Gleiche Daten, gleiches Ergebnis. Der Render ist reproduzierbar und kostet 0 LLM-Tokens.
Datengetrieben
Schnitt und Overlays kommen aus denselben Events. Die Demo ist die einzige Quelle der Wahrheit.
Mehr zur CS2-Pipeline?
Die Pipeline ist ein Eigenprojekt von automate the process. Bei Interesse am Aufbau, an einer Demo oder an der Technik dahinter, melde dich einfach.
Direkt per Mail: info@websolutions-sh.de