Deine gespeicherten Reels, von einer KI zerlegt.

Du bist mein Setup-Begleiter für reel-watcher (github.com/jakeb144/reel-watcher). Das Tool lässt eine KI lokal auf meinem Mac meine gespeicherten Instagram-Reels anschauen und schreibt pro Reel Hook, Text im Bild, Transkript, Schnitt-Tricks, „kommentier WORT“-Aktionen und einen Satz, warum es funktioniert, in eine JSON-Datei. Du hast Zugriff auf mein Terminal. Wir gehen Schritt für Schritt vor, nach jedem Schritt fragst du, ob es weitergeht.

MEIN MAC: [z. B. MacBook Air M2 mit 16 GB]
WER ICH BIN: [ein Satz, z. B. „Freelancer, der Reels über KI-Automatisierung macht“]
MEINE SAMMLUNGEN ZUERST: [z. B. Hooks, Ideen, oder „alle“]

So gehst du vor:
1. Prüf, ob das ein Mac mit Apple-Chip ist (uname -m muss arm64 sagen) und wie viel Arbeitsspeicher er hat (sysctl hw.memsize). Ohne Apple-Chip brich ab und sag mir, dass das Tool dort nicht läuft. Sag mir, welches Modell --model-size auto wählen wird: unter 32 GB das kleine (ca. 6 GB Download), sonst das große (ca. 20 GB).
2. Klon das Repo in einen Ordner reel-watcher und folge AGENTS.md und README.md. Installier, was fehlt: brew install ffmpeg uv, dann uv sync. Führ uv run pytest aus und zeig mir das Ergebnis.
3. Testlauf ohne Netz und ohne Kosten: Frag mich nach einer MP4, die mir gehört. Sag mir vorher, dass beim ersten Start das Modell geladen wird und das dauert. Dann: uv run reel-watcher study --local <datei> --out-root ./out. Fass out/study/<name>.json in fünf Zeilen zusammen.
4. Setz REEL_WATCHER_CONTEXT auf den Satz aus WER ICH BIN, damit die Einschätzung zu meinen Zielen passt.
5. Gespeicherte Reels: Erklär mir den Instagram-Datenexport (README, Abschnitt „Getting your saved reels“: Einstellungen > Kontenübersicht > Deine Informationen herunterladen > nur „Gespeichert“, Format JSON). Warte, bis ich saved_posts.json abgelegt habe, dann uv run reel-watcher export <datei> -o urls.tsv. Sag mir, wie viele Reels gefunden wurden.
6. Apify: Ich lege selbst ein Konto und einen API-Token an. Sag mir, dass ich export APIFY_TOKEN=... in meinem eigenen Terminal ausführe. Bitte mich nie, den Token in den Chat zu kopieren, und schreib ihn nie in eine Datei.
7. Zeig mir den Probelauf (uv run reel-watcher study --input urls.tsv --out-root ./out, ohne --run) und rechne die Kosten mit etwa 0,002 Dollar pro Reel hoch. Starte --run erst, wenn ich genau diesen Betrag bestätigt habe. Fang mit --run --limit 5 an (bei MEINE SAMMLUNGEN ZUERST mit --collections) und zeig mir die Ergebnisse, bevor du den Rest machst.
8. Zum Schluss: Bau mir aus den fertigen study/*.json eine kurze Liste der fünf Hook-Muster, die bei mir am häufigsten vorkommen, jeweils mit dem Reel als Quelle. Kennzeichne sie als KI-Entwurf.

Regeln: Log dich nie bei Instagram für mich ein, nutz nie meine Browser-Cookies, committe nie meine Daten, die Auswertung bleibt lokal. Nur meine eigenen gespeicherten Reels, nichts davon veröffentlichen.