Hypit（hypit-ai/hypit）は、Claude Code や Codex といったコーディングエージェントに「動画を作るための言語と実行系」を与えるOSSだ。参照動画を1本渡すと、エージェントがその動画を「台本・素材・字幕・B-roll・効果の関係」として読み解き、SVML（Semantic Video Markup Language）というXMLベースのソースに再構成する。あとは登場人物や商品名を差し替えて再実行すれば、同じ構成の変種が量産できる。本記事では、2026-09-15時点のリポジトリ（★2.2k・v0.1.8）を実際に導入・起動して、仕組み・対応モデル・ライセンス条件を整理する。
packages/ranking・packages/comment-sticker・packages/caption-fine の preview/）。縦型ショート動画向けの部品が最初から揃っている- ・正体：コーディングエージェント用の Skill（SKILL.md）＋ npm 配布の CLI／ランタイム（
@hypit/hypitv0.1.8）。TypeScript 製、公式パッケージはpackages/配下に112個 - ・何ができる：参照動画を SVML に再構成し、字幕・B-roll・効果を「秒」でなく「語」に結び付けて、差し替え版を再実行で量産する
- ・費用：本体は無料。Seedance や GPT Image などの生成モデルを呼ぶ部分だけ各サービスの課金。README 掲載の3例は $1.07〜$1.15。モデルを呼ばない構成なら $0
- ・実測：
npx skills add hypit-ai/hypit -gとnpx @hypit/hypit --help／doctorは Linux＋Node 22.22 で正常終了。動画の生成本番は HypiHub 等の有料アカウントが要るため未検証 - ・注意：ライセンスは Apache-2.0 に「マルチテナント SaaS 禁止・有償再配布禁止」を足した改変版。バージョンは 0.1 系で、直近1週間だけでも alpha 的な変更が続いている
Hypit は「エージェントにスキルを配って作業を任せる」型のツールで、Skill の読ませ方や Hooks の設計は Claude Code の基本と地続きだ。前提となる Claude Code 側の設定はClaude Code｜2026年版・インストールからCLAUDE.md・Hooks・本番運用までの実装手引きにまとめている。
Hypitとは——AIエージェントに「動画制作の言語」を与えるOSS
Hypit の README は自らを「AIエージェント（Claude Code、Codex…）に動画を作るための言語とシステムを与えるもの」と定義している。ポイントは、動画生成モデルを呼ぶだけの薄いラッパーではないことだ。
・何ができるか：参照動画を渡すと、エージェントが映像を観て、フレームを検分し、WhisperX で語ごとの発話タイミングを取り、「どの語でカットが入り、どの語で字幕やグラフィックが出るか」を読み取って SVML として書き起こす。差し替え（顔・台詞・商品・言語・アスペクト比）は SVML の該当箇所を書き換えて再実行するだけでよい
・何を解決するか：動画生成モデル単体の出力は「一回きり」で、再編集も変種の量産もできない。Hypit は台本・素材・構成を再実行可能なソースに分離し、「2本目はほぼ無料、100本目はループ」という状態を作る
・何を代替するか：README は Arcads や Creatify のようなAI UGC 広告 SaaS を名指しし、「シート課金・レンダリング課金・ウォーターマークが無い」ことを売りにしている（各社の料金は README の主張であり当サイトでは未検証）
読者の3つの問いに先に答えておく。①できること＝参照動画のクローンと変種量産、②解決すること＝生成結果の使い捨て、③代替するもの＝テンプレ型の動画生成 SaaS と、Remotion のように人間がコードで書く動画フレームワークの一部。ただし③については、Hypit は人間向けの API というよりエージェントが書くことを前提にした言語である点が違う。
docs/guide をもとに編集部作図）リポジトリの中身を層で見ると理解が早い。
| 層 | 実体 | 役割 |
|---|---|---|
| Skill | skills/hypit/SKILL.md（約24KB）＋ references/（creation／environment／playbooks／production の4系統） |
エージェントに「監督兼プロデューサー」として振る舞わせる制作知識。画像・音声・映像のプロンプト設計の流儀もここにある |
| 言語 | SVML（.svml）／SVS（.svs）／SVRun（.svrun） |
台本・素材・構成の宣言／スタイルの再利用（Recipe）／どのソースをどの出力目標で実行するかの指示 |
| 部品 | packages/ 配下の Author Packages（112個） |
caption・ranking・comment-sticker・deck-track・screen-overlay など、縦型ショート向けの視覚部品と、その Studio 用アダプタ |
| Provider | provider-hypihub・provider-whisperx-local・provider-media-local・provider-image-opencv-local 等 |
モデル要求を実サービス（HypiHub の Seedance／GPT Image／音声、ローカル WhisperX、ffmpeg、OpenCV）に結び付ける |
| Runtime | Runtime Profile（hypit.runtime.json）・Build Result（.hypit/results/） |
認証情報の「参照」と Endpoint の束ね、実行結果の台帳 |
| 描画 | HyperFrames（render-hyperframes） |
合成結果を HTML として Chromium にフレーム単位で描かせ、H.264／AAC の mp4 にする |
README の3つの実例（サッカー選手のティア表・クレアチン推しポッドキャスト・街頭インタビュー）はいずれも「Seedance 2 Mini の A-roll ＋ GPT Image の静止画 ＋ WhisperX の語アライメント ＋ 部品の合成」という同じ構成で、64プロセスの headless Chromium で並列レンダリングしたと書かれている。合計費用はそれぞれ $1.15・$1.07・$1.09。
SVMLの仕組み——秒ではなく「語」にイベントを結ぶ
Hypit の設計の中心は、字幕やグラフィックの発火点を時刻ではなく台本の語に結ぶことにある。README の言い方では「all anchored to words instead of seconds」だ。例として examples/ranking-football/reference.svml の台本部分を抜粋する。
<?svml using="@hypit/markup@1"?>
<svml>
<import from="@hypit/script@1"/>
<import as="ranking" from="@hypit/ranking@1"/>
<import as="caption" from="@hypit/caption@1"/>
<script id="story">
<ronaldo>
<HOST>Ronaldo is <D | Dee> tier. || Bro has @hair-gel more || hair gel than @trophy trophies || at this point@/trophy@/hair-gel.</HOST>
</ronaldo>
</script>
</svml>
・<script> の中は散文が正で、|| はカットの区切り（cue break）を著者の意図として示す
・@hair-gel … @/hair-gel のような記法は Selection（語の範囲）で、B-roll の表示やステッカーの出現をその語に紐付ける。ゼロ幅の点は Moment と呼ばれ、リビールや効果音の発火に使う
・<D | Dee> は表示用と読み上げ用の Dual Text。「D」と書いて「ディー」と読ませる
・<import> で @hypit/ranking@1 のような Author Package を読み込み、<ranking:TierBoard> などの部品を台本の Selection や Moment に結ぶ
台本を書き換えると語の位置は変わるが、イベントは語に付いているのでタイミングは再整列で追従する。これが「同じ構成で言語を変える」「同じ台本で顔だけ変える」が成立する理由で、Hypit はこれを “strong production prior” と呼んでいる。
（Script・Selection・Moment・部品）"] C --> D["Seedance / GPT Image / 音声モデルで素材生成
（任意・課金）"] D --> E["Take を正規化して Timeline に整列"] E --> F["HyperFrames が Chromium でフレーム描画"] F --> G["H.264 + AAC の mp4
Studio で確認・編集"] C -. "台本や人物を差し替えて再実行" .-> C
3種類のファイルの役割は次のとおり。
| ファイル | 役割 | 典型的な中身 |
|---|---|---|
.svml |
Author Source。台本・素材・生成要求・Timeline・合成を宣言する | <import>・<script>・text:Value（画像プロンプト）・time:Timeline・film:Film |
.svs |
Stylesheet。字幕や枠の見た目を Recipe として再利用する | フォント・色・配置のプリセット |
.svrun |
Run Source。どの Author Source をどの出力目標で実行するか | <author source="./reference.svml"/> と <target output="final.video"/> の数行 |
examples/README.md によれば、3つの生成系サンプルは reference.svml と隣の reference.svrun だけで完結し、既存の Build Result や手作業で用意した人物画像を必要としない。4つ目の complex-explainer は逆に、137秒・17 Take の完成済み素材を同梱していて、生成なしで描画だけを試せる。
実測：導入から起動確認まで（Linux・Node 22.22）
公式の導入手順は1行だ。Skill を入れると、エージェントが初回利用時に hypit 実行ファイルの有無を確認し、無ければ準備を手伝う設計になっている。
# Skill を全エージェント共通の場所に導入（skills.sh の CLI）
npx skills add hypit-ai/hypit -g
2026-09-15 に Linux（Node 22.22.2）で実行したところ、~/.agents/skills/hypit に SKILL.md と references が展開され、Claude Code へは symlink で接続された。対応エージェントとして Amp・Antigravity・Cline・Codex ほか計20種が列挙され、PromptScript だけは「グローバル導入非対応」で失敗した（他の19種は成功扱い）。CLI の実行ファイルは npm の @hypit/hypit から取れる。
# CLI の起動確認と環境診断（Runtime Profile 未作成の状態）
npx -y @hypit/[email protected] --help
npx -y @hypit/[email protected] doctor
npx -y @hypit/[email protected] paths
実行結果は以下のとおり。doctor は Runtime Profile が未選択でも「No problems found」で終了し、paths はプロジェクト状態（.hypit/）・ホスト状態（~/.local/state/hypit）・Distribution（npx キャッシュ内の @hypit/hypit）の3か所を示した。
| コマンド | 結果 | 補足 |
|---|---|---|
--help |
終了コード 0 | Authoring（check／plan／pricing／build）、Results（builds／inspect／get 等）、Runtime（doctor／runtime init・use・up／auth）、Studio、Preparation（media／capture／vocabulary）の5群 |
doctor |
「No problems found／0 diagnostics」 | Profile 未選択のため診断範囲は「project Results only」 |
paths |
3階層の物理パスを表示 | Distribution は ~/.npm/_npx/<hash>/node_modules/@hypit/hypit |
依存パッケージには puppeteer-core 25.10・sharp・koffi（ネイティブ FFI）・tsx・vite・cmu-pronouncing-dictionary（英語の発音辞書）が含まれる。HyperFrames が Chromium を自前で管理するため、ブラウザの手動インストールは不要とされる。
plan／pricing で見積りを出し、ユーザーの承認を取ってから build に進む設計（docs/quickstart をもとに編集部作図）ここから先の本番フローは次の順序になる（当サイトでは HypiHub アカウントを持たないため未検証。手順は docs/quickstart/run.md と docs/guide/runtime.md に基づく）。
・hypit runtime init でプロジェクトの Runtime Profile（hypit.runtime.json）を作り、どの Provider を使うかを選ぶ
・hypit auth login hypihub.default のように Endpoint ごとに認証する。資格情報は OS の資格情報ストアに入り、Profile には参照名だけが書かれる
・hypit check reference.svml で SVML を検証し、hypit plan reference.svrun で依存グラフと料金の見積りを出す
・hypit build reference.svrun --follow で生成→正規化→整列→合成→描画を実行し、hypit get <build-id> --output final.video --to out.mp4 で書き出す
・hypit studio --run build.svrun でブラウザの Studio を開き、タイムラインの確認と対応プロパティの編集ができる
検証環境：Linux 6.18（x86_64）／Node.js 22.22.2／npm 10.9.7／2026-09-15。Skill 導入と CLI の起動・診断までを実測。生成モデルを呼ぶ Build と Studio の操作は未検証。
生成モデルとProvider——何が有料で何が$0か
Hypit は生成モデルを「必須」にしていない。README は「ワークフローは字幕・モーショングラフィックス・コード描画の視覚だけで完結でき、モデルを一度も呼ばずに $0 で動画を作れる」と明記している。有料になるのは Provider 経由でモデルを呼ぶ部分だけだ。
| 能力 | 公式パッケージ | ホスト提供（HypiHub） | ローカル実行 |
|---|---|---|---|
| 動画生成 | @hypit/seedance・@hypit/minimax-h3 |
あり（Seedance mini／fast／standard／2.5 等） | なし |
| 画像生成 | @hypit/gpt-image・@hypit/nano-banana・@hypit/grok-imagine・@hypit/seedream |
あり | なし |
| 音声合成 | @hypit/elevenlabs-speech・@hypit/fishaudio-speech・@hypit/mimo-speech |
あり | なし |
| 文字起こし・語アライメント | @hypit/whisperx |
あり | あり（provider-whisperx-local、Python 3.10〜3.13＋uv） |
| 映像処理 | @hypit/media |
— | あり（ffmpeg／ffprobe） |
| 画像処理 | @hypit/image-transform 等 |
— | あり（OpenCV） |
| 描画 | @hypit/render-hyperframes |
— | あり（Chromium。HyperFrames が自動管理） |
・BYOK：HypiHub を使わず自分の API キーで各サービスを叩く Provider も書ける。examples/provider-package がその雛形で、docs/guide/providers.md は「公式の local／HypiHub Provider は出発点であり、同じ公開インターフェースで新しいサービスを接続できる」としている
・課金前の承認：SKILL.md はエージェントに「有料の作業の前に、選択したアカウント・作業範囲・料金または見積りを説明し、範囲と予算に合意してから進む」ことを求めている。CLI 側にも hypit pricing <run> と hypit plan <run> が別コマンドとして用意されている
・資格情報の置き場：credential-store-os（OS の資格情報ストア）と credential-store-env（環境変数）の2系統。Author Source・Run Source・Runtime Profile・バージョン管理のいずれにも秘密を書かないのがルール
README の3例が各1ドル台で収まっているのは、A-roll を Seedance 2 Mini の 720p に、静止画を GPT Image の 1K〜2K に絞っているからで、モデルや解像度を上げれば当然増える。逆に complex-explainer のように素材を再利用する Run は、描画だけなので追加費用が出ない。
ライセンスと採用判断——Apache-2.0「改変」の中身
LICENSE は「Apache License 2.0 の改変版」と明記し、追加条件を3項目に分けて書いている。OSI 承認ライセンスではないので、社内の OSS ポリシーで Apache-2.0 扱いにはできない点に注意したい。
| 条項 | 内容 | 実務への影響 |
|---|---|---|
| 1a. マルチテナント禁止 | Hypit の機能を第三者向けにホスト型・マネージド・SaaS として提供する場合は Hypit.AI の書面許諾が必要。「テナント」は1ワークスペース（1者分のプロジェクト・成果物・資格情報）と定義 | 自社の複数クライアント案件を自社ワークスペースで回すのは可。クライアントごとに別ワークスペースを持たせると抵触 |
| 1b. 有償再配布禁止 | Hypit や派生物を有償で販売・ライセンス・同梱して第三者に提供することは禁止。フォークとソース公開は同ライセンス・非営利なら可 | 製品に Hypit を組み込んで売る形は不可。自社インフラで自社のために動かす単一テナント運用は明示的に許可 |
| 1c. ロゴ・著作権表示 | CLI・生成レポート・マニフェスト等に出る名称・ロゴ・著作権表示の削除・改変は禁止（ユーザーに見せない用途は対象外） | 内部ツールとして使う分には実質影響なし |
| 2. コントリビュータ条項 | 提供したコードは商用（クラウド事業を含む）に使われうる。ライセンスは producer が厳しくも緩くも変更できる | 貢献する側はライセンス変更リスクを承知しておく |
| 3. 出力物の権利 | 生成した動画・音声・画像・マニフェストは利用者のもので、ライセンス上の条件は課さない。ただしモデル提供者の規約は別途適用 | 成果物の商用利用は Hypit 側からは制限されない |
採用判断で見ておきたい他の要素も挙げておく。
・成熟度：v0.1.8（npm 公開 2026-09-14）で、コミットは1,203件。既定ブランチの最終コミットは 2026-09-15 で開発は非常に活発だが、0.1 系のため破壊的変更は前提にする
・必要環境：Node.js 22.15 以上、pnpm 10.33（開発時）。ローカル WhisperX を使うなら Python 3.10〜3.13 と uv、映像処理に ffmpeg／ffprobe
・運営主体：hypit.ai と HypiHub（ホスト型の生成・文字起こしサービス）を同一主体が運営しており、OSS はその入口でもある。README には中国語版と LINUX DO コミュニティへの言及があり、Discord／Telegram／X の導線がある
・README の販促要素：「100個の無料AIアバター」への Google Drive リンクや他社料金の名指しが混じる。技術判断とは切り分けて読むとよい
類似ツールとの比較
「エージェントに動画を作らせる」という切り口で、当サイトで扱った近い OSS と比べる。
| 観点 | Hypit | VideoAgent | MoneyPrinterTurbo 系（テキスト→短編動画） |
|---|---|---|---|
| 主体 | コーディングエージェント（Claude Code／Codex）が SVML を書く | 独自のエージェントが動画の理解・編集・リメイクを自律実行 | スクリプトが台本→素材検索→合成を一括実行 |
| 入力 | 参照動画、または文章のブリーフ | 動画と指示 | テキストの主題 |
| 出力の再編集性 | SVML／SVS のソースを書き換えて再実行。Studio でプロパティ編集 | ツール実行結果 | 生成物は一回きり |
| 生成モデル | 任意（Seedance／GPT Image／各社音声、または呼ばない） | 依存する | ストック素材＋TTS が中心 |
| ライセンス | Apache-2.0 改変（SaaS 提供・有償再配布は禁止） | リポジトリ準拠 | リポジトリ準拠 |
エージェントが動画を「理解して作り替える」方向の OSS としてはVideoAgent 解説｜動画の理解・編集・リメイクを自律化するAIエージェントが近い。Hypit が違うのは、エージェント自体を持ち込むのではなく、既に手元にある Claude Code や Codex に Skill として制作知識を足す設計で、動画の中身は SVML というテキストに残る点だ。
同じ「Skill として配る」形の OSS では、複数エージェントへスキルを同期するskills-hubとは｜Agent Skillsを47ツールへ同期するデスクトップアプリを実測や、Skill の常駐コストを測ったScientific Agent Skillsとは｜163本の科学スキルを実測、常駐コストとライセンスが参考になる。Hypit の SKILL.md は約24KB と大きく、references を含めるとさらに増えるため、常駐コストの観点は同じ議論に載る。
packages/ のディレクトリ数、版は npm の dist-tagsまとめ——Hypitを試す価値がある人・待った方がよい人
Hypit は「動画生成モデルを呼ぶ」部分ではなく、「台本・素材・構成を再実行できるソースに分離し、エージェントに書かせる」部分に価値がある OSS だ。字幕や B-roll を語に結ぶ SVML の設計は、差し替え版の量産や多言語化と相性がよく、モデルを呼ばない構成なら費用もかからない。
・今すぐ試すなら：npx skills add hypit-ai/hypit -g で Skill を入れ、examples/complex-explainer のように素材同梱の例を描画だけで動かす。モデル課金なしで HyperFrames のレンダリングまで確認できる
・本番投入の前に：LICENSE の1a／1b を法務と確認し、HypiHub と BYOK のどちらで生成モデルを呼ぶか、資格情報を OS ストアに置く運用に問題がないかを決める
・未検証として残した点：Seedance／GPT Image を使う Build の所要時間と実費、Studio の編集体験、64 並列 Chromium 描画のリソース要件
参照ソース
・hypit-ai/hypit（公式リポジトリ） — README・LICENSE・skills/hypit/SKILL.md・docs/guide・docs/quickstart・examples/（2026-09-15 時点、コミット 07bf1cc）
・Quickstart for Agent users — hypit.ai — Skill 導入から Studio までの公式手順
・@hypit/hypit — npm — v0.1.8・engines node >=22.15.0・依存関係（npm view で実測）
・Skills CLI — skills.sh — npx skills add の配布元
