Heute Morgen war ich auf der Kellers Ranch in Weiterstadt, einem Gnadenhof mit rund 300 Tieren, und habe mit meinem Google Pixel 7 im „Kinoeffekt“-Modus gefilmt. Das ist der Modus, bei dem das Handy den Hintergrund künstlich unscharf macht, so wie bei einer großen Kamera. Am Ende hatte ich 20 Clips: Kamele, Kattas, ein Karakal, Esel, Alpakas, Hunde und noch ein paar Tiere, deren Namen ich erst nachschlagen musste.
Normalerweise heißt das: Abends stundenlang vor dem Schnittprogramm sitzen. Diesmal wollte ich etwas anderes ausprobieren.
Warum?
Ich wollte wissen, ob eine KI inzwischen wirklich selbst mit meinen Programmen arbeiten kann. Nicht nur Tipps geben („Klicke auf Bearbeiten, dann auf …“), sondern tatsächlich schneiden, Titel bauen, Musik besorgen und am Ende fertige Videos ausspucken. Und zwar in DaVinci Resolve, also einem echten, ziemlich komplexen Profi-Schnittprogramm.
Die Aufgabe an die KI war ungefähr: „Mach mir aus diesen Clips mindestens sechs YouTube Shorts, die viral gehen könnten.“
Was ist eigentlich ein MCP-Server?
Das ist der Teil, der für Nicht-Nerds wie Zauberei klingt, aber eigentlich simpel ist.
Eine KI wie Claude ist von Haus aus nur ein sehr schlauer Gesprächspartner. Sie kann schreiben und denken, aber sie hat keine Hände. Sie kann in DaVinci Resolve nichts anklicken.
Ein MCP-Server ist so etwas wie eine Fernbedienung mit Dolmetscher. Der Hersteller eines Programms (oder jemand aus der Community) baut ein kleines Zusatzprogramm, das dem Programm Befehle geben kann: „Lege eine neue Timeline an“, „Setz diesen Clip an Sekunde 4“, „Starte den Export“. Die KI bekommt eine Liste dieser Befehle und kann sie dann selbst benutzen. MCP steht für Model Context Protocol, das ist einfach der gemeinsame Standard, damit jede KI mit jedem Programm so reden kann.
Damit das funktioniert, muss die KI auf meinem PC laufen und nicht irgendwo in der Cloud, denn DaVinci Resolve läuft ja auch bei mir. Deshalb habe ich diesmal mit Claude Code gearbeitet, das direkt auf meinem Rechner arbeitet. Im Einsatz waren drei dieser „Fernbedienungen“:
- DaVinci Resolve für Schnitt, Timelines und Export
- EffectCraft (aus der ArtCraft-Suite) für die animierten Texteinblendungen, wobei es da einen Haken gab, dazu gleich mehr
- Chrome, damit die KI in der YouTube-Audio-Mediathek Musik heraussuchen konnte
Die MCP-Verbindung zu EffectCraft und PhotoCraft hat die KI übrigens selbst eingerichtet. Der Haken: Neue Verbindungen kann Claude Code erst nach einem Neustart der Sitzung benutzen. Statt darauf zu warten, hat die KI EffectCraft einfach über dessen Kommandozeilen-Werkzeug gesteuert, also wie mit getippten Befehlen statt mit der Fernbedienung. Hat genauso funktioniert. PhotoCraft hat sie am Ende gar nicht gebraucht.
Das Ergebnis: sieben Shorts
Bevor es ins Detail geht, hier erst mal, was hinten rausgekommen ist. Alle sieben sind 4K hochkant, zwischen 21 und 37 Sekunden lang und für meinen privaten Kanal gedacht.
Wie lief das ab?
Für die erste Runde habe ich der KI nur vier Nachrichten geschrieben. Von der ersten Nachricht bis zum letzten fertigen Export vergingen 46 Minuten, und darin steckt auch die Zeit, in der ich mir die Konzepte angeschaut habe. Dazu kam später noch eine kurze Korrekturrunde, dazu gleich mehr.
1. Erst mal schauen und lernen
Als Erstes hat die KI die 20 Clips gesichtet. Weil sie Videos nicht „abspielen“ kann wie wir, hat sie aus jedem Clip Standbilder im Drei-Sekunden-Abstand gezogen und sich die angesehen. So wusste sie, wo das Kamel ist, wo der Katta und wo jemand gerade einen Hund krault.
Nebenbei hat sie nachgelesen, was der Kinoeffekt des Pixel eigentlich macht. Ergebnis: Die Unschärfe wird beim Filmen fest ins Bild eingebrannt, man kann sie hinterher nicht mehr ändern. Und die Clips haben keinen Ton. Das wusste ich zwar, aber die KI hat es selbst herausgefunden.
2. Sieben Konzepte direkt in Resolve
Dann hat sie in DaVinci Resolve sieben eigene Timelines angelegt, eine pro Short, und die passenden Clips hineingeschnitten. Ohne Effekte und ohne Musik, so wie ich es wollte, damit ich zuerst die Ideen beurteilen kann.
Das Schöne: Das ist kein „KI-Format“, sondern ein ganz normales Resolve-Projekt. Ich kann jederzeit selbst rein und weiterarbeiten.
Besonders gefallen hat mir, dass die KI an jeden Schnitt eine Markierung mit Regieanweisung gesetzt hat: welcher Text eingeblendet wird, welche Musikstimmung passt, wo der „Hook“ ist, also der Moment, der die Leute am Weiterwischen hindern soll.
Danach hat sie mir sechs Rückfragen gestellt: welche Musik, ob die Website der Ranch ins Video soll, ob es Originalton gibt, ob ich Geschichten zu einzelnen Tieren kenne, ob ein im Bild sichtbarer tätowierter Unterarm in Ordnung ist, und ob in 4K exportiert werden soll. Ich habe kurz geantwortet und alle sieben Konzepte abgenommen.
3. Animierte Titel aus EffectCraft
Jetzt wurde es spannend. Für die Texteinblendungen hat die KI EffectCraft benutzt. Sie hat erst einen Testtitel gebaut, sich das Ergebnis angesehen und dann ein kleines Programm geschrieben, das alle 46 Titel auf einmal erzeugt: in 4K, mit transparentem Hintergrund, damit sie über dem Video liegen können. Anschließend hat sie jeden Titel in Resolve genau an den passenden Schnitt gelegt.
Aus „Für die Keller Ranch“ wurde dabei auf meinen Wunsch „für meinen privaten Kanal“: Logo und Website flogen aus den Videos raus, Short 05 endet jetzt mit einer Frage statt mit einem Spendenaufruf.
4. Musik aus der YouTube-Audio-Mediathek
Ich wollte nur Musik aus der YouTube-Audio-Mediathek, damit es später keinen Ärger mit Urheberrechten gibt. Dafür musste die KI in YouTube Studio, also in den Browser. Das hat erst nicht geklappt, weil die Claude-Erweiterung in meinem Chrome nicht richtig verbunden war. Nach dem zweiten Anlauf lief es dann: Die KI hat nach Stimmung gefiltert, nur Titel ohne Pflicht zur Namensnennung gewählt und sieben Stücke heruntergeladen.
Danach hat sie die Musik passend gekürzt, die Lautstärke angeglichen, am Ende sanft ausblenden lassen und unter jede Timeline gelegt.
5. Rendern
Zum Schluss hat sie alle sieben Shorts in die Renderliste von Resolve gestellt und exportiert: 2160 × 3840 Pixel, 30 Bilder pro Sekunde, H.265. Pro Short hat das nur gut zehn Sekunden gedauert.
6. Eine Korrektur
Beim Durchschauen ist mir dann aufgefallen: In Short 04 trägt die Katta-Mama gar kein Baby am Bauch. Das ist einfach nur ein sehr neugieriger Katta. Also habe ich der KI einen einzigen Satz geschrieben. Drei Minuten später war der Short neu: vier neue Titel, eine verspieltere Musik statt der traurigen Harfe und ein neuer Name. Der Bildschnitt blieb, wie er war.
Die Screenshots oben habe ich übrigens auch nicht selbst gemacht. Für diesen Beitrag hat Claude die Szenen im echten Projekt in Resolve nachgestellt und abfotografiert.
Was die KI (noch) nicht kann
Ganz ehrlich, und das hat die KI auch selbst ehrlich gesagt:
- Sie kann die Musik nicht hören. Die Stücke wurden nach Titel, Genre und Stimmung ausgesucht, nicht nach Gehör. Gepasst hat es trotzdem erstaunlich gut.
- Sie hat die Videos nie „in Bewegung“ gesehen. Geprüft wurde mit Standbildern. Deshalb liegen die Schnitte auch noch nicht auf dem Takt der Musik, und in Short 07 steht die Schlussfrage über einem Weg statt über dem Hund, weil die Kamera dort gerade wegschwenkt.
- Standbilder können täuschen. In einem Katta hat die KI eine Mama mit Baby am Bauch gesehen. War aber keins da, nur ein sehr neugieriger Katta (siehe Schritt 6).
- Tierarten nach Aussehen bestimmt. Bei „Zwergzebu“ und „Löffler“ war sie sich selbst nicht sicher und hat mich gebeten, das gegenzulesen.
- Ganz ohne mich ging es nicht. Den Browser musste ich verbinden, und ein paar Speichern-Dialoge beim Musik-Download musste ich bestätigen.
Für einen ersten Wurf ist das trotzdem beeindruckend. Feinschliff ist Feinschliff, aber das stundenlange Sortieren, Zuschneiden und Titelbasteln war mir komplett abgenommen.
Wie viele Agenten waren im Spiel?
Claude Code kann für größere Aufgaben Helfer-Agenten losschicken, also weitere KI-Instanzen, die parallel an Teilaufgaben arbeiten. Hier war das nicht nötig: Ein einziger Agent hat alles allein erledigt, ohne Helfer. Dafür hat er 136 Werkzeuge aufgerufen, so verteilt:
| Wofür | Aufrufe |
|---|---|
| Browser (YouTube-Audio-Mediathek, Verbindung zu Chrome) | 33 |
| Dateien lesen und ansehen, vor allem die Standbilder | 34 |
| Befehle auf meinem PC (Videos prüfen, Titel in EffectCraft rendern, Musik zuschneiden) | 27 |
| DaVinci Resolve | 16 |
| Eigene Planung und Zwischenstände | 20 |
| Websuche und Werkzeugsuche | 6 |
Gearbeitet hat dabei durchgehend dasselbe Modell, Claude Fable 5.2.
Was hat das gekostet?
Weil ich diesmal mit Claude Code gearbeitet habe, kann ich die Nutzung genau auslesen. Das geht mit einem kleinen Werkzeug namens ccusage, das die Protokolle von Claude Code auf meinem PC auswertet.
Kurz zur Erklärung: KI-Modelle rechnen in Tokens. Ein Token ist ungefähr ein Wortschnipsel, grob drei Viertel eines Wortes. Bilder zählen auch, und zwar ordentlich. Jedes Mal, wenn die KI einen Schritt macht, liest sie das bisherige Gespräch noch einmal komplett, inklusive aller angeschauten Standbilder. Damit das nicht teuer wird, gibt es einen Zwischenspeicher (Cache): Was schon mal gelesen wurde, kostet beim erneuten Lesen nur noch einen Bruchteil.
| Tokens | |
|---|---|
| Neu eingegeben | 180 |
| Von der KI geschrieben (Texte, Skripte, Befehle) | 59.873 |
| In den Zwischenspeicher gelegt | 210.188 |
| Aus dem Zwischenspeicher gelesen | 16.762.906 |
| Gesamt | 17.033.147 |
Das sind gut 17 Millionen Tokens für beide Runden zusammen, davon 98 Prozent aus dem Zwischenspeicher. Hätte ich das über die normale Claude-Schnittstelle (API) bezahlt, hätte es laut ccusage 9,11 US-Dollar gekostet, also rund 8,14 Euro (Kurs der EZB vom 9. November 2026: 1 Euro = 1,1193 Dollar).
Tatsächlich bezahlt habe ich dafür nichts extra, denn ich nutze Claude im Pro-Abo für 21,42 Euro im Monat. Die Korrektur von Short 04 hat davon nur etwa 80 Cent ausgemacht. Rechnerisch hat dieser eine Abend also gut ein Drittel des Monatsbeitrags „verbraucht“.
Verwendetes Modell: Claude Fable 5.2. Die ganze Arbeit hat Fable 5.2 erledigt, das derzeit stärkste allgemein verfügbare Modell von Anthropic. Das merkt man vor allem daran, wie selbstständig es zwischen den Programmen gewechselt ist und wie genau es gesagt hat, was es geprüft hat und was nicht.
Über die Kellers Ranch
Die Stars dieser Shorts wohnen beim Tierhilfeverein Kellerranch e.V. in Weiterstadt. Auf rund 10.000 Quadratmetern leben dort über 300 Tiere, die Hilfe brauchen: Fundtiere, abgegebene Tiere und Tiere aus schlechter Haltung. Manche werden weitervermittelt, andere dürfen ihren Lebensabend auf dem Hof verbringen. Daneben gibt es ein Papageienhaus, ein Katta-Gehege und eben auch Kamele, Nandus und einen Karakal, mitten in Hessen. Der Verein ist Mitglied im Deutschen Tierschutzbund.
Besuchen kann man die Ranch täglich von 13 bis 17 Uhr, Hunde an der Leine sind willkommen. Die Adresse: Im Wasserlauf 3, 64331 Weiterstadt.
So kannst du helfen
So ein Hof lebt von Spenden, Patenschaften, Mitgliedschaften und freiwilligen Helfern. Wer etwas geben möchte:
- Spendenkonto: Tierhilfeverein Kellerranch e.V., Frankfurter Volksbank Rhein/Main eG, IBAN DE63 5019 0000 0000 4589 70, BIC FFVBDEFF
- Spendenquittung: stellt der Verein gesammelt im ersten Quartal des Folgejahres aus.
- Weitere Wege wie PayPal, Patenschaften oder Mithelfen findest du auf der Website des Vereins unter „Unterstützen“.
Alle Infos, aktuelle Termine und Tiere, die ein Zuhause suchen, gibt es auf kellers-ranch.de. Bitte prüft die Bankverbindung vor einer Überweisung dort noch einmal, die offizielle Seite ist immer die verlässlichste Quelle.
Und wer in der Nähe ist: Fahrt hin. Der neugierige Katta ist in echt noch viel besser, und er kommt garantiert rüber.
Musik in den Shorts: Morning Mandolin (Chris Haugen), Tiptoe Out the Back (Dan Lebowitz), Whistling Down the Road (Silent Partner), Touching Moment (Wayne Jones), Bike Rides (The Green Orbs), Dog Park (Silent Partner), alle aus der YouTube-Audio-Mediathek.
Diesen Beitrag gibt es auch auf Englisch.