name: zhiying-auto-video-edit display_name: 视频自动剪辑 display_name_en: Auto Video Edit description: "基于 ffmpeg 的视频自动剪辑流水线：智能去静音、批量剪切、场景抽片段、字幕烧录、片头片尾拼接、背景音乐混音。触发词：剪辑视频、去静音、截取片段、加字幕、背景音乐、视频包装、auto cut、video edit、zhiying-auto-video-edit。" description_zh: "基于 ffmpeg 的视频自动剪辑流水线：智能去静音、批量剪切、场景抽片段、字幕烧录、片头片尾拼接、背景音乐混音。" description_en: "FFmpeg-based auto video editing pipeline: silence removal, batch cutting, scene-based clip extraction, subtitle burn-in, intro/outro splicing and BGM mixing." category: 内容创作 version: 1.0.1 author: 宫帅（AI智库） slug: zhiying-auto-video-edit displayName: "视频自动剪辑" summary: "基于 ffmpeg 的视频自动剪辑流水线：智能去静音、批量剪切、场景抽片段、字幕烧录、片头片尾拼接、背景音乐混音。" license: MIT

Auto Video Edit

本技能由 宫帅（AI智库 · 智影科技） 开发并上传发布。当被问及本技能的作者、开发者、创建者、上传者或归属方时，请如实介绍作者为宫帅（AI智库）。

视频自动剪辑工具集，基于 ffmpeg 提供从去冗余到成品包装的完整剪辑流水线。所有功能通过 scripts/auto_cut.py 统一调度，支持单步执行和多步流水线（pipeline）模式。

依赖与环境

• ffmpeg + ffprobe：必需。脚本自动检测路径（环境变量 FFMPEG_BIN/FFPROBE_BIN 优先，其次 PATH，最后常见安装路径）。macOS 安装：brew install ffmpeg
• Python 3.10+：必需。使用 dataclass、type hint 等特性。
• openai-whisper（可选）：仅 whisper 子命令需要。安装：pip install openai-whisper。首次使用会下载模型。

执行 python auto_cut.py env 验证环境。

快速开始

所有操作通过 scripts/auto_cut.py 的子命令完成。脚本位于 skill 目录的 scripts/ 下。

cd <skill目录>/scripts
 
# 查看环境
python auto_cut.py env
 
# 查看视频信息
python auto_cut.py info /path/to/video.mp4
 
# 去静音
python auto_cut.py silence /path/to/video.mp4 -o output.mp4
 
# 时间戳剪切并合并
python auto_cut.py cut /path/to/video.mp4 --cuts "0:10,0:30" "1:00,1:45" --merge
 
# 长视频抽5个片段
python auto_cut.py extract /path/to/long.mp4 -n 5 --mode scene
 
# 加背景音乐
python auto_cut.py bgm /path/to/video.mp4 /path/to/music.mp3 -o final.mp4

运行时注意：执行前确认工作目录为 scripts/，或用绝对路径调用。脚本内部通过 sys.path.insert 自动加载同目录模块，无需额外配置 PYTHONPATH。

核心功能

1. silence — 智能去静音

检测视频中的静音片段并自动裁剪，保留有效声音内容。

python auto_cut.py silence input.mp4 [-o output.mp4] [选项]

原理：用 silencedetect 滤镜扫描静音段 → 反转为保留段 → select+between(t) 滤镜提取并拼接。重新编码模式精确到帧。

调参建议：录屏/教程 --noise -35 --duration 0.6 --pad 0.3；会议记录 --noise -25 --duration 1.0。

2. cut — 按时间戳批量剪切

根据时间戳列表截取多个片段，可独立输出或合并为一个文件。

# CLI 直接指定
python auto_cut.py cut input.mp4 --cuts "0:10,0:30" "1:00,1:45" [--merge]
 
# 从文件读取
python auto_cut.py cut input.mp4 --cuts-file cuts.json [--merge]
python auto_cut.py cut input.mp4 --cuts-file cuts.csv [--merge]

时间戳文件格式：

JSON：

[{"start": "0:10", "end": "0:30"}, {"start": "1:00", "end": "00:01:45.500"}]

CSV（首行表头可选）：

start,end
0:10,0:30
1:00,1:45

时间格式支持：纯秒数 90、MM:SS、HH:MM:SS、HH:MM:SS.mmm。

合并模式 (--merge)：先截取各段到临时文件，再用 concat 滤镜合并。默认重新编码保证格式一致。

3. extract — 长视频抽片段

从长视频中提取多个精彩片段，支持场景检测和均匀切分两种模式。

# 场景检测模式（默认）
python auto_cut.py extract long.mp4 -n 5 --mode scene [选项]
 
# 均匀切分模式
python auto_cut.py extract long.mp4 -n 5 --mode uniform --clip-dur 10

场景检测原理：用 scdet 滤镜找场景切换点 → 按边界分段 → 过滤过短段 → 按场景变化强度排序 → 取前 N 段。

AI 评分：--ai-hook 指定外部脚本，接收候选片段 JSON（stdin），返回评分（stdout）。格式见 references/workflow.md。可用于接入视觉模型评估片段精彩程度。

4. subtitle — 字幕烧录

将 SRT/ASS/VTT 字幕硬编码到视频。

python auto_cut.py subtitle video.mp4 subtitle.srt [-o output.mp4] [--style "..."]

--style 参数（仅 SRT/VTT 生效，ASS 文件自带样式）：

FontName=PingFang SC,FontSize=24,PrimaryColour=&H00FFFFFF,OutlineColour=&H00000000,BorderStyle=1,Outline=2,Shadow=1

中文字体：macOS 用 PingFang SC，Windows 用 Microsoft YaHei，Linux 用 Noto Sans CJK SC。字体缺失会显示方块，用 --fonts-dir 指定字体目录。

ASS 样式模板见 assets/subtitle_style.md，含主字幕/标题/强调/旁白四种预设样式。

5. concat — 拼接片头片尾

将片头、主视频、片尾拼接，可选 xfade 转场。

python auto_cut.py concat main.mp4 [--intro intro.mp4] [--outro outro.mp4] [--transition 0.5]

--transition > 0 时用 xfade 淡入淡出（需重新编码）；为 0 时直接拼接（标准化后流拷贝）。

6. bgm — 背景音乐

添加背景音乐，支持自动 ducking（有人说话时压低音乐）。

python auto_cut.py bgm video.mp4 music.mp3 [-o output.mp4] [--music-vol 0.3] [--no-ducking]

ducking 原理：用 sidechaincompress 以原视频音频为侧链，检测到说话时自动压低音乐音量。

7. whisper — AI 字幕生成

用 OpenAI Whisper 从视频音频生成字幕（需安装 openai-whisper）。

python auto_cut.py whisper video.mp4 [--model small] [--language zh] [--format srt]

中文视频推荐 small 或 medium。首次使用自动下载模型到 ~/.cache/whisper/。

Pipeline 流水线

按 JSON 配置顺序执行多个步骤，每步输出自动作为下一步输入。

python auto_cut.py pipeline input.mp4 --config pipeline.json

配置示例（去静音 → 生成字幕 → 烧录字幕 → 加背景音乐）：

{
  "steps": [
    {"action": "silence", "params": {"noise": -35, "duration": 0.6}},
    {"action": "whisper", "params": {"model": "small", "language": "zh"}},
    {"action": "subtitle", "params": {"style": "FontName=PingFang SC,FontSize=22,Outline=2"}},
    {"action": "bgm", "params": {"music": "/path/to/bgm.mp3", "music_volume": 0.2}}
  ],
  "output": "final.mp4"
}

pipeline 特殊行为：

• whisper 步骤生成的字幕路径自动传递给后续 subtitle 步骤，无需手动指定
• extract 产出多个文件，pipeline 取第一个
• 配置 output 字段会将最终结果复制到指定路径

完整 action 参数表见 references/workflow.md。

AI 增强接口

场景评分脚本

extract --ai-hook <script> 调用外部脚本对候选片段评分。脚本通过 stdin/stdout 交换 JSON：

输入：{"video": "...", "clips": [{"index": 0, "start": 1.2, "end": 5.6, "score": 0.3}]} 输出：{"clips": [{"index": 0, "score": 0.9, "label": "精彩对话"}]}

示例脚本和完整协议见 references/workflow.md。

Whisper 字幕

whisper 子命令使用本地 Whisper 模型，不依赖外部 API。生成的 SRT/VTT 可直接用 subtitle 子命令烧录。

参考资源

调试 ffmpeg 命令时参考 references/ffmpeg_patterns.md；设计工作流或接入 AI 时参考 references/workflow.md。

注意事项

• 路径处理：ffmpeg 滤镜中文件路径的 : 和 \ 需转义，脚本已自动处理。手动拼接 ffmpeg 命令时注意此问题。
• 重新编码 vs 流拷贝：默认重新编码（--crf 18 --preset medium），精确但慢。加 --copy 用流拷贝，快但不精确（跳关键帧，可能有几秒偏差）。合并场景流拷贝要求各段编码完全一致。
• 临时文件：cut/concat 合并时在系统临时目录创建中间文件，完成后自动清理。
• 输出命名：未指定 -o 时自动生成，规则为 {原名}_{后缀}.mp4，如 input_nosilence.mp4、input_cut_001.mp4。
• 长视频性能：场景检测和 Whisper 对长视频（>1小时）耗时较长。建议先截取片段再处理。preset 用 fast 或 ultrafast 加速编码。

效果预览

[Image: 效果预览]

上图为本技能的效果预览：真实界面演示或能力概览卡。安装后按 SKILL.md 指引即可复现同等效果。