🎬 livestream-clip-editor

电商直播切片短视频 · 本地剪辑引擎 & AI Agent Skill

句级拼接 · 1.25x 提速 · EDL 人工选段 · 可选画面/音频微调 · 本地质检

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Livestream Clip Editor Demo
_{本地视频处理 · 句级拼接 · 1.25x 原声变速 · EDL 人工选段 · 输出技术质检}

💡 为什么需要本项目？

在抖音、快手、视频号等短视频平台进行直播切片带货时，传统剪辑面临四大核心痛点：

极其耗时：剪映手动抽帧、微调位置、加画中画、去气口，制作一条 1 分钟切片耗费 20~30 分钟；
色差客诉：去重教程盲目套用复古/滤镜，导致服饰/美妆产品严重偏色，买家收到实物差评退款；
素材流程分散：探测、转写、选段、渲染与检查往往需要在多个工具和命令之间切换；
成片质量依赖人工复核：剪辑点、商品颜色、话术准确性和片尾画面都需要回看确认。

livestream-clip-editor 将这些步骤整理为本地 CLI 流程，并提供本地 Gradio 工作台，减少重复操作。选句和最终画面仍由操作者决定。

🌟 核心特性

模块	核心功能	解决痛点
✂️ 跳剪拼接 (Jump-Cut)	参考 faster-whisper 句级时间戳编排所选区间，按 EDL 顺序硬切拼接	减少片段间不需要的内容
⚡ 明快节奏 (1.25x不变调)	`setpts` 与 `atempo` 协同变速，语速紧凑有力，人声音调绝对保真	说话无感染力、语速慢
🎯 EDL 片段编排	按用户指定顺序拼接片段；操作者可将促单段落放在结尾	减少重复命令与手工拼接
🎨 可选画面/音频微调 (`--dedup`)	微裁切缩放、轻度 EQ、锐化与动态噪点；会改变画面和声音	为剪辑提供额外处理选项，结果需人工检查
🧾 部分元数据清理	清理部分容器/流级标签并设置 MP4 brand	便于管理导出文件的元数据；不代表匿名或平台审核保证
🔍 技术质检	检查时长、编码、黑帧、音频峰值及若干元数据/字串	快速发现脚本覆盖的技术问题；内容仍需人工复核

🔄 自动化处理全流程

[直播录屏原片 (1~4小时)]
       │
       ▼ 步骤 1：原片勘察 (probe_media.py & contact_sheet.py)
  [说话占比 / 切点分析 / 视觉联系表 (mm:ss网格图)]
       │
       ▼ 步骤 2：中文智能转写 (transcribe.py - Whisper int8)
  [句级带标点时间戳 JSON / TXT]
       │
       ▼ 步骤 3：高转化选句 (EDL 决策表)
  [钩子 (0-10s) ➔ 卖点精华 (10-45s) ➔ 双逼单压轴 (45-65s)]
       │
       ▼ 步骤 4：工业级渲染引擎 (render_edit.py --dedup --jitter)
  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
  │  视频链: PTS强制重映射 ➔ 1.25x ➔ 2%微裁切 ➔ eq直方图微扰 │
  │          ➔ 面料锐化 ➔ 时域动态微噪点 ➔ 边缘淡入淡出     │
  │  音频链: PTS重映射 ➔ atempo ➔ 三段EQ ➔ 响度归一化      │
  │          ➔ alimiter防削波 ➔ 边缘音频淡出                │
  │  脱敏链: -x264-params info=0 ➔ -bsf remove_types=6    │
  │          ➔ stream encoder清除 ➔ -brand mp42 伪装        │
  └────────────────────────────────────────────────────────┘
       │
       ▼ 步骤 5：技术质检 (verify_output.py)
  [时长/编码/黑帧/峰值/指定元数据字串检查] ➔ 人工复核内容与画面

🚀 极速上手

1. 环境准备

确保系统安装了 ffmpeg 和 ffprobe 并位于 PATH 路径中。

安装 Python 依赖（推荐清华镜像）：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

2. 启动本地 WebUI（Windows）

双击项目根目录的 start_webui.bat。首次运行会创建 .venv 并安装依赖，之后会在本机打开 http://127.0.0.1:7860。

也可以手动启动：

python -m venv .venv
.venv/Scripts/python -m pip install -r requirements.txt
.venv/Scripts/python app.py

WebUI 只绑定本机地址，不开启 Gradio 公开分享。处理大文件时推荐填写本机视频路径；文件选择模式会将文件通过 localhost 传给本机界面进程并写入临时缓存。首次转写会下载所选 Whisper 模型。使用前需先安装 ffmpeg 和 ffprobe 并加入 PATH。

3. 命令行五步剪出成品

① 勘察素材

python scripts/probe_media.py input.mp4
python scripts/contact_sheet.py input.mp4 sheet.jpg --interval 10

② 语音转写

python scripts/transcribe.py input.mp4 trans --model small --outdir .

③ 制定 EDL 剪辑决策表 (`edl.json`)

参考 examples/sample_edl.json：

{
  "name": "带货切片_双逼单模板",
  "speed": 1.25,
  "dedup": true,
  "edl": [
    [108.76, 118.02],
    [129.28, 142.37],
    [296.34, 300.34],
    [379.17, 382.17]
  ]
}

④ 一键工业级渲染

python scripts/render_edit.py \
  --src input.mp4 \
  --edl edl.json \
  --out output.mp4 \
  --speed 1.25 \
  --crf 19 \
  --dedup \
  --jitter

⑤ 自动化质检验收

python scripts/verify_output.py output.mp4 --target-min 55 --target-max 75 --sheet verify_sheet.jpg

全部技术检查通过后，仍需人工复核话术、商品呈色和末尾画面，并确认素材授权及平台规则。该脚本只检查列出的媒体属性与部分元数据，不保证平台审核或推荐结果。

🤖 在 AI Agent 中作为 Skill 调用

本仓库天然遵循 Agent Skill 规范，开箱即用：

Claude Code: 将本仓库直接放入项目的 .claude/skills/livestream-clip-editor/ 目录下；
Qoder: 放入 ~/.qoder-cn/skills/livestream-clip-editor/；
Trae: 放入 .trae/skills/livestream-clip-editor/。

在对话框描述素材和剪辑目标，AI Agent 可按 Skill 指引运行探测、转写和渲染流程；EDL 选句及成片复核仍由操作者完成。

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🤝 技术交流：短视频防搬运去重算法、FFmpeg 工业级滤镜管线、Whisper ASR 调优与落地经验探讨；
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📄 开源协议

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