AutoClip 使用教程

📖 项目简介

AutoClip 是一个基于 AI 的智能视频切片处理系统，能够自动从 YouTube、B站等平台下载视频，通过 AI 分析提取精彩片段，并智能生成合集。系统采用现代化的前后端分离架构，提供直观的 Web 界面和强大的后端处理能力。

只需粘贴一个视频链接，AutoClip 就能自动完成：下载视频 → AI 内容分析 → 识别高光时刻 → 精彩度评分 → 自动切片输出，全程无需人工干预。

💡

GitHub 地址： https://github.com/zhouxiaoka/autoclip

✨ 核心亮点

🎬

多平台支持

YouTube、B站视频一键下载，支持本地文件上传

🤖

AI 智能分析

基于通义千问大模型的视频内容理解与评分

✂️

自动切片

智能识别精彩片段并自动切割，支持多种分类

📚

智能合集

AI 推荐和手动创建视频合集，支持拖拽排序

🚀

实时处理

异步任务队列，实时进度反馈，WebSocket 通信

🆓

开源免费

MIT 协议开源，4.8K Star，社区活跃

⚙️ 环境要求

Docker 部署（推荐）

Docker：20.10+
Docker Compose：2.0+
内存：最少 4GB，推荐 8GB+
存储：最少 10GB 可用空间

本地部署

操作系统：macOS / Linux / Windows (WSL)
Python：3.8+（推荐 3.9+）
Node.js：16+（推荐 18+）
Redis：6.0+（推荐 7.0+）
FFmpeg：视频处理依赖

🚀 安装步骤

方式一：Docker 一键部署（推荐）

克隆项目

                        bash
                        git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip
                    

配置环境变量

复制示例配置文件并编辑：

                        bash
                        cp env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入 API 密钥等配置
                    

⚠️

需要填入通义千问 API Key（API_DASHSCOPE_API_KEY），可从阿里云 DashScope 平台免费申请。

Docker 一键启动

                        bash
                        # 生产环境启动
./docker-start.sh

# 开发环境启动
./docker-start.sh dev
                    

访问服务

前端界面：http://localhost:3000
后端 API：http://localhost:8000
API 文档：http://localhost:8000/docs

方式二：本地手动部署

安装依赖

                        bash
                        # 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装前端依赖
cd frontend && npm install && cd ..
                    

安装 Redis 和 FFmpeg

                        bash
                        # macOS
brew install redis ffmpeg
brew services start redis

# Ubuntu/Debian
sudo apt install redis-server ffmpeg
sudo systemctl start redis-server
                    

一键启动

                        bash
                        # 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑 .env

# 一键启动所有服务
./start_autoclip.sh
                    

🎯 使用方法

创建新项目

在首页点击"新建项目"，选择视频来源：YouTube 链接、B站链接或本地文件上传。粘贴视频 URL 后点击"开始下载"。

AI 自动处理

系统自动执行完整的处理流水线：

📥 素材准备：下载视频和字幕文件
📊 内容分析：AI 提取视频大纲和关键信息
⏱️ 时间线提取：识别话题时间区间
⭐ 精彩评分：对每个片段进行 AI 评分
✏️ 标题生成：为精彩片段生成吸引人标题
📚 合集推荐：AI 推荐视频合集组合
🎬 视频生成：自动生成切片视频和合集

管理和导出

在项目详情页查看所有生成的高光片段，可编辑标题、创建合集、下载单个片段或完整合集。支持拖拽排序自定义合集顺序。

✅

提示：整个处理过程全自动，你只需要粘贴链接，剩下的交给 AI！实时进度通过 WebSocket 推送到页面。

🔧 配置说明

编辑 .env 文件进行个性化配置：

                .env
                # 数据库配置
DATABASE_URL=sqlite:///./data/autoclip.db

# Redis 配置
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0

# AI API 配置（必填）
API_DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key
API_MODEL_NAME=qwen-plus

# 日志配置
LOG_LEVEL=INFO
ENVIRONMENT=development
            

💡

AI 模型选择：默认使用通义千问 qwen-plus 模型，也可切换为其他支持的模型，在 .env 中修改 API_MODEL_NAME 即可。

❓ 常见问题

Q: YouTube 视频下载失败怎么办？

① 检查网络连接是否正常；② 更新 yt-dlp：pip install --upgrade yt-dlp；③ 尝试使用浏览器 Cookie；④ 检查视频是否可用或需要登录。

Q: Redis 连接失败怎么办？

确保 Redis 服务正在运行。macOS 运行 brew services start redis，Linux 运行 sudo systemctl start redis-server。可通过 redis-cli ping 检查连接状态。

Q: AI 处理速度慢怎么办？

① 检查 API 密钥配置是否正确；② 调整处理参数（减少 chunk_size）；③ 检查网络连接到阿里云的速度；④ 可尝试使用更快的 AI 模型如 qwen-turbo。

Q: 如何查看系统状态？

运行 ./status_autoclip.sh 查看所有服务状态，或访问 http://localhost:8000/api/v1/health/ 检查后端健康状态。

🏗️ 技术架构

⚡

FastAPI

现代化 Python Web 框架，自动 API 文档生成

⚛️

React 18

TypeScript + Ant Design 企业级 UI

📦

Celery

分布式任务队列，支持异步处理

🧠

通义千问

阿里云大语言模型，智能内容理解