自动裁剪单人视频，检测并去除静音和填充词，生成带有质量评分和去重的粗剪。
auto-video-cut
功能概述
auto-video-cut是一项面向实际任务的技能，主要用于抖音/视频自动剪辑Skill - 自动识别视频中的废话、沉默片段，生成粗剪版本；✅ 单人出镜视频（vlog、教程、播客、知识分享）；
核心要点
- ❌ 多人对话、采访；
- ❌ 音乐/B-roll较多的内容；
- 场景A - 单视频 ：自动从单个视频中选取最佳片段；
使用与执行
场景B - 批量处理 ：处理多个视频，跨视频去重，拼接成片；智能评分 ：4维度评分（清晰开始/结束、流畅度、自然节奏。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
结果检查与注意事项
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
auto-video-cut
抖音/视频自动剪辑Skill - 自动识别视频中的废话、沉默片段，生成粗剪版本。
适用场景
- ✅ 单人出镜视频（vlog、教程、播客、知识分享）
- ❌ 多人对话、采访
- ❌ 音乐/B-roll较多的内容
功能
- 场景A - 单视频：自动从单个视频中选取最佳片段
- 场景B - 批量处理：处理多个视频，跨视频去重，拼接成片
- 智能评分：4维度评分（清晰开始/结束、流畅度、自然节奏）
- 内容去重：基于语音文本的相似度检测
- 自动报告：生成详细的处理报告
前置要求
- Python 3.8+
- FFmpeg（包含ffprobe）
- openai-whipser
安装依赖
# macOS brew install ffmpeg pip install openai-whisper # Ubuntu / Debian sudo apt install ffmpeg pip install openai-whisper # Windows # 下载 FFmpeg: https://ffmpeg.org/download.html # 添加到 PATH pip install openai-whisper
使用方法
场景A：单视频剪辑
python3 video_editor_auto.py /path/to/video.mp4 ./output
场景B：批量处理+去重+拼接
python3 video_editor_auto.py /path/to/videos_folder ./output
输出
*.mp4- 剪辑后的视频*_报告.md- 处理报告
参数配置
在脚本顶部的 CONFIG 字典中修改：
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| silence_noise | 静音检测阈值(dB)，越低越严格 | -30 |
| silence_duration | 最小静音时长(秒) | 0.8 |
| min_score | 最低评分(0-100) | 90 |
| min_duration | 最短片段时长(秒) | 15 |
| crf | 视频质量(18=无损) | 18 |
调优建议
- 环境嘈杂 → silence_noise 设为 -35
- 片段太碎 → silence_duration 设为 1.0
- 想保留更多候选 → min_score 设为 85
工作流程
拍摄素材 → 归档到文件夹 → 运行脚本 → AI分析+剪辑 → 输 出粗剪 → 剪映精修 → 完成
来源
基于 gilbertwuu/Auto-Cut-video-A-Roll 项目改编
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