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AutoClip : AI-powered video clipping and highlight generation · 一款智能高光提取与剪辑的二创工具
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-24 | 6196 |
| 2026-07-25 | 6206 |
| 2026-07-28 | 6227 |
| 2026-07-30 | 6227 |
| 2026-08-06 | 6227 |
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# AutoClip - AI视频智能切片系统  ## 基于AI的智能视频切片处理系统 支持YouTube/B站视频下载、自动切片、智能合集生成 [](https://python.org) [](https://reactjs.org) [](https://fastapi.tiangolo.com) [](https://www.typescriptlang.org) [](https://celeryproject.org) [](LICENSE) [](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip) [](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip) [](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/issues) **语言**: [English](README-EN.md) | [中文](README.md) **联系邮箱**: [[email protected]](mailto:[email protected]) </div> ## 🎯 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。 **联系方式**: [[email protected]](mailto:[email protected]) ### ✨ 核心特性 - 🎬 **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**: 基于通义千问大语言模型的视频内容理解 - ✂️ **自动切片**: 智能识别精彩片段并自动切割，支持多种视频分类 - 📚 **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 - 🎨 **现代界面**: React + TypeScript + Ant Design，响应式设计 - 📱 **移动端支持**【开发中】: 响应式设计，正在完善移动端体验 - 🔐 **账号管理**【开发中】: 支持B站多账号管理，自动健康检查 - 📊 **数据统计**: 完整的项目管理和数据统计功能 - 🛠️ **易于部署**: 一键启动脚本，Docker支持，详细文档 - 📤 **B站上传**【开发中】: 自动上传切片视频到B站 - ✏️ **字幕编辑**【开发中】: 可视化字幕编辑和同步功能 ## 🏗️ 系统架构 ```mermaid graph TB A[用户界面] --> B[FastAPI后端] B --> C[Celery任务队列] B --> D[Redis缓存] B --> E[SQLite数据库] C --> F[AI处理引擎] F --> G[视频处理] F --> H[字幕分析] F --> I[内容理解] B --> J[文件存储] K[YouTube API] --> B L[B站API] --> B ``` ### 技术栈 #### 后端技术 - **FastAPI**: 现代化Python Web框架，自动API文档生成 - **Celery**: 分布式任务队列，支持异步处理 - **Redis**: 消息代理和缓存，任务状态管理 - **SQLite**: 轻量级数据库，支持升级到PostgreSQL - **yt-dlp**: YouTube视频下载，支持多种格式 - **通义千问**: AI内容分析，支持多种模型 - **WebSocket**: 实时通信，进度推送 - **Pydantic**: 数据验证和序列化 #### 前端技术 - **React 18**: 用户界面框架，Hooks和函数组件 - **TypeScript**: 类型安全，更好的开发体验 - **Ant Design**: 企业级UI组件库 - **Vite**: 快速构建工具，热重载 - **Zustand**: 轻量级状态管理 - **React Router**: 路由管理 - **Axios**: HTTP客户端 - **React Player**: 视频播放器 ## 🚀 快速开始 ### 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 - **内存**: 最少 4GB，推荐 8GB+ - **存储**: 最少 10GB 可用空间 ### 一键启动 #### 方式一：Docker部署（推荐） ```bash # 克隆项目 git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git cd autoclip # Docker一键启动 ./docker-start.sh # 开发环境启动 ./docker-start.sh dev # 停止服务 ./docker-stop.sh # 检查服务状态 ./docker-status.sh ``` #### 方式二：本地部署 ```bash # 克隆项目 git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git cd autoclip # 一键启动（推荐，包含完整检查和监控） ./start_autoclip.sh # 快速启动（开发环境，跳过详细检查） ./quick_start.sh # 检查系统状态 ./status_autoclip.sh # 停止系统 ./stop_autoclip.sh ``` ### 手动安装 ```bash # 1. 创建虚拟环境 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows # 2. 安装Python依赖 pip install -r requirements.txt # 3. 安装前端依赖 cd frontend && npm install && cd .. # 4. 安装Redis # macOS brew install redis brew services start redis # Ubuntu/Debian sudo apt update sudo apt install redis-server sudo systemctl start redis-server # CentOS/RHEL sudo yum install redis sudo systemctl start redis # 5. 安装FFmpeg # ma
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