Openclip

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一个轻量化自动化视频处理流水线，用于识别和提取长视频（特别是口播和直播回放）中最精彩的片段。使用 AI 驱动的分析来发现亮点，生成剪辑，并添加标题和封面。

🎯 功能介绍

输入一个视频 URL 或本地文件，自动完成 下载 → 转录 → 分割 → AI 分析 → 剪辑生成 → 添加标题和封面 的全流程处理，输出最精彩片段。适合从长直播或视频中快速提取高光时刻。

💡 与 AutoClip 的区别？ 查看对比说明了解 OpenClip 的轻量级设计理念。

📢 最新动态

• 2026-05-20:
  • 新增片段时长预设：Streamlit 与 CLI 支持选择 Auto (30s-3m)、30s-60s、60s-90s、90s-3m、3m-5m
• 2026-04-23:
  • 新增后处理 Clip Editor：可对单个片段进行边界、字幕与封面标题的二次调整，并支持倍速重渲染
  • Streamlit 新增浏览器内 文件上传 入口，可直接上传本地视频并创建处理任务；支持局域网/共享机器模式
  • 查看 演示视频 了解完整使用流程
• 2026-04-19:
  • 新增 --deep-optimize / Streamlit「深度优化」模式：在候选片段汇总后增加一轮更深入的 AI 检查与边界修正，以提升片段边界质量和独立成段效果，详见开启 --deep-optimize 时
• 2026-04-04:
  • 新增 custom_openai 提供商，可在 Streamlit 或 CLI 中自定义 LLM Model 与 LLM Base URL，对接本地或自建 OpenAI 兼容接口
  • 新增 Paraformer 中文 ASR 支持，本地 ASR 会自动按语言路由，中文优先使用 Paraformer
• 2026-03-30:
  • 新增默认开启的剪辑边界修正，目标是让高光片段的开始和结束更自然，减少突兀截断
  • 在 Streamlit UI 中支持 Bilibili 多 P 视频一键创建任务、后台任务重试，以及重启后取消 pending 任务，感谢 @xenoamess
• 2026-03-25:
  • 新增 Cookie 使用建议 与更清晰的 Streamlit Cookie 模式；远程视频下载可按 不使用 cookies → 浏览器 cookies → Cookies 文件 的顺序尝试

更早的更新

• 2026-03-24:
  • 新增 GLM（智谱AI） 和 MiniMax 作为 LLM 提供商，现支持 Qwen、OpenRouter、GLM、MiniMax 与 custom_openai
• 2026-03-11:
  • OpenClip 现已上架 skills.sh，可通过 npx skills add https://github.com/linzzzzzz/openclip --skill video-clip-extractor 在任意目录安装为 Agent Skill，并让 Agent 调用
• 2026-03-08:
  • 新增 --user-intent 参数 — 用自然语言告诉 AI 你在找什么（如 --user-intent "关于 AI 风险的观点"），LLM 在片段筛选和排名时会优先考虑相关内容
• 2026-03-04:
  • Git 历史变更通知：错误的减小 GitHub size 的尝试导致 Git 历史被重写，对现有用户造成不便，深感抱歉。已有克隆用户需运行 git fetch origin && git reset --hard origin/main 以同步最新历史
  • 新增字幕烧录功能 — 使用 --burn-subtitles 将 SRT 字幕直接烧录到剪辑视频中；可选 --subtitle-translation "Simplified Chinese" 同时烧录中英双语字幕（需要带 libass 的 ffmpeg）
  • OpenRouter 默认模型从 openrouter/free 切换至 stepfun/step-3.5-flash:free
• 2026-03-01:
  • Streamlit 界面支持后台任务处理和并发处理多个视频
  • 新增说话人识别功能（预览版）— 使用 --speaker-references 为访谈/座谈/播客视频自动标注说话人姓名
  • 优化 AI 提示词，减少时间戳格式混淆（如 00:01:55 vs 01:55:00）
• 2025-02-26:
  • 默认 Qwen 模型从旧版 qwen-turbo 切换至 qwen3.6-plus
  • 优化 AI 提示词，减少时间戳幻觉，提升标题质量

🎬 演示

网页页面

Agent Skills

✨ 特性

• 灵活输入：支持 Bilibili、YouTube URL 或本地视频文件
• 智能转录：优先使用平台字幕；本地 ASR 会自动按语言路由，英文使用 Whisper，中文使用 Paraformer
• 说话人识别（预览版）：自动识别谁在说话，将真实姓名标注到字幕中，适合访谈、座谈、辩论和播客
• AI 分析：基于内容、互动和娱乐价值识别精彩时刻；支持 --user-intent 引导 AI 聚焦特定关注点
• 剪辑生成：提取最精彩时刻为独立视频剪辑，自动生成字幕文件、标题和封面图片
• 字幕烧录（可选）：将 SRT 字幕硬烧到视频画面中，可选通过当前选定的 LLM 提供商翻译成目标语言后烧录双语字幕
• 背景上下文：可选的添加背景信息（如主播姓名等）以获得更好的分析
• 三界面支持：Streamlit 网页界面，Agent Skills 和命令行界面，满足不同用户需求
• Agent Skills：内置 Claude Code 和 TRAE agent skill，用自然语言即可处理视频

📋 前置要求

手动安装

• uv（Python 包管理器）- 安装指南

• FFmpeg - 用于视频处理

  • macOS: brew install ffmpeg
  • Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
  • Windows: 从 ffmpeg.org 下载

  需要双语字幕烧录？点击查看带 libass 的安装方式