Open-source редактор Wunjo Make научили писать плагины через Claude Code, Codex и Cursor

Автор open-source видеоредактора Wunjo Make выложил на Хабре инструкцию по созданию плагинов. Писать их можно руками или поручить работу одному из трёх ИИ-агентов для кода: Claude Code, Codex или Cursor. Чтобы агенты не придумывали структуру проекта на ходу, в репозиторий добавлены код сборщика и набор умений для облачных языковых моделей. Готовый плагин может обращаться к локальной нейросети или внешнему API, а управлять редактором можно через MCP.

Что добавили в репозиторий

В анонсе названы два артефакта: сборщик и умения (skills). Сборщик, судя по описанию, берёт на себя упаковку плагина, чтобы разработчику не приходилось разбираться во внутренностях редактора. Умения — это заранее написанные инструкции для модели. Агент загружает их в контекст и узнаёт, из чего состоит плагин, как его собирать и какие соглашения принял проект.

У вайбкодинга обычно ломается именно этот этап. Модель хорошо пишет функции, но не знает чужой архитектуры. Если дать ей описание формата плагина и рабочий сборщик, результат проверяется сборкой, а не одним лишь чтением кода.

Локальные модели, API и MCP

Главная особенность схемы в том, что бэкенд плагина не привязан к одному способу запуска. Плагин с локальной нейросетью подойдёт, когда видео нельзя отправлять наружу или не хочется платить за каждый запрос. Плагин поверх API проще: ему не нужна видеокарта, но нужен ключ и интернет.

Отдельная строка в анонсе — управление через MCP. Model Context Protocol Anthropic представила в ноябре 2024 года, и сегодня он стал распространённым способом подключать к моделям внешние инструменты. Для видеоредактора это означает, что агент может не только писать плагин, но и вызывать функции самого редактора. Какие именно операции доступны через MCP, из анонса не видно, это нужно смотреть в статье и репозитории.

Ключевые параметры

• Редактор: Wunjo Make, открытый исходный код.
• Способы создания плагинов: вручную или через Claude Code, Codex, Cursor.
• Что добавлено в репозиторий: код сборщика и умения для облачных LLM.
• Бэкенд плагинов: локальные нейросети или API.
• Управление: через MCP.

С чего начать

Сначала стоит клонировать репозиторий и подключить умения к тому агенту, которым вы уже пользуетесь. Для проверки схемы лучше взять небольшой плагин с одной функцией, например обёртку над моделью для обработки аудио или кадров. Тогда сразу видно, насколько точно агент следует правилам проекта и проходит ли сборка без ручных правок.

При выборе между локальной моделью и API стоит заранее оценить три вещи: объём видеопамяти, чувствительность материала и стоимость запросов на длинных роликах. Код, который сгенерировал агент, нужно читать перед установкой. Плагин исполняется на вашей машине и может получить доступ к файлам проекта.

И последнее. Это руководство от автора проекта, а не независимый тест. Насколько зрелым получился плагинный API и как агенты справляются со сложными плагинами, станет понятно, когда сторонние разработчики начнут выкладывать свои работы.