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周小舟 65748b35d9 docs: balance portrait screenshot size in feature cards

2026-09-29 12:41:49 +08:00

20 KiB

Raw Blame History

AutoClip

Ferramenta de código aberto para extrair destaques de vídeos com IA

Transforme vídeos longos em momentos que merecem ser compartilhados.

Baixar aplicativo · Início rápido · Site · Documentação · Relatar problema

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O AutoClip usa IA para analisar legendas, encontrar destaques, criar títulos e gerar clipes e coletâneas automaticamente. Ideal para entrevistas, podcasts, cursos e gravações de transmissões ao vivo, oferece um aplicativo desktop, uma interface web via Docker e acesso por CLI / MCP.

Veja a interface

Clipes gerados por IA	Prévia e edição no Studio

_{Interface real da v1.4.0 com correções posteriores do Studio: importe vídeos, confira clipes realmente gerados e edite no Studio. A interface está em chinês; a transcrição e os títulos do exemplo estão em inglês.}

Versão das capturas e origem do exemplo (chinês)

Agradecimentos ❤️

Infistar.cc

Agradecemos à Infistar.cc por patrocinar o AutoClip! Sua API com vários modelos pode ser usada para analisar transcrições de vídeos longos, selecionar destaques e gerar títulos.
⚙️ Configuração compatível: No AutoClip, escolha o provedor compatível com OpenAI e informe a Base URL, sua chave de API e um modelo disponível.
🧩 Vários modelos: O parceiro oferece Claude, GPT, Gemini, DeepSeek e outras famílias. Escolha modelos que aceitem o endpoint compatível para comparar a análise de transcrições e a seleção de destaques.
🏷️ Preços e serviços: Segundo o parceiro, alguns modelos custam a partir de 1% do preço oficial, com cobrança em RMB, emissão de faturas e verificação de autenticidade dos modelos. Confira os modelos, preços e condições atuais na plataforma.
🎁 Oferta para AutoClip: Novos usuários podem receber $5 em créditos de teste pelo link de indicação, conforme as condições da promoção. Guia de configuração (inglês)

O que você pode fazer

Clique em uma miniatura para ver a imagem completa.

Importar vídeos

Use arquivos locais ou links do YouTube e Bilibili, com legendas SRT opcionais.

Encontrar destaques

Extraia resumos, intervalos por assunto, pontuações e títulos a partir das legendas.

Criar clipes e coletâneas

Gere clipes e coletâneas sugeridas e ajuste a ordem manualmente.

Exportar para publicar

Use predefinições para Douyin, Xiaohongshu, YouTube Shorts e Bilibili, com legendas embutidas e cartões de título.

Capas e publicação

Desde a v1.3.2, gere capas e publique imediatamente ou com agendamento. Conecte plataformas internacionais pela sua conta Upload-Post; o Bilibili é configurado separadamente.

_{A demonstração não tem uma conta de publicação conectada. As imagens mostram a entrada de publicação e as configurações de capa, não publicações concluídas.}

Gerenciamento de publicações

Consulte o histórico e o calendário, gerencie publicações pendentes ou apenas baixe os clipes.

Escolha os modelos

Qwen, APIs compatíveis com OpenAI, Gemini e outros serviços em nuvem, ou modelos locais pelo Ollama / LM Studio.

Automatizar tarefas

Organize execuções pela CLI ou acesse o mesmo fluxo de processamento por um cliente MCP.

_{CLI / MCP não tem GUI: a captura mostra uma página com a saída real da ajuda dos comandos.}

Interface multilíngue

A partir da v1.3.1, o aplicativo, o site e o README oferecem chinês, inglês, japonês, coreano, espanhol, português, russo e francês. Escolha o idioma no cabeçalho ou siga o sistema. Seus arquivos e o conteúdo gerado mantêm o idioma original.

_{Interface em inglês e menu de idiomas; a mídia e o conteúdo gerado mantêm o idioma original.}

Plataformas, requisitos de conta e detalhes de exportação

Quando os clipes estiverem prontos, abra Publicar em um clipe. Disponível na v1.3.2. No exterior, usam-se as plataformas ligadas na sua própria conta Upload-Post: TikTok, Instagram, YouTube, Facebook, LinkedIn, X, Threads, Pinterest, Bluesky, Discord, Telegram e Google Business, conforme o que essa conta tiver ligado. O Bilibili é uma conta: cole um Cookie uma vez em Configurações.

Ele precisa incluir SESSDATA, bili_jct e DedeUserID. Publique agora ou agende. Título e descrição são opcionais e, se ficarem vazios, usam o título do clipe. Legendas embutidas vêm ligadas, assim como o cartão de título de cerca de 4 segundos.

A visibilidade padrão é só eu / private onde a plataforma aceita. O AutoClip promete isso apenas para TikTok, YouTube e Bilibili. Também dá para baixar sem publicar. A página do projeto mostra o histórico e o calendário, e cancela um agendamento que ainda não saiu. «Planejar a semana» vale só para o exterior: preenche segunda, quarta e sexta às 09:00, sem Bilibili.

Contas verticais saem em 9:16, sem corte de 60 segundos. Só Bilibili usa paisagem. Só LinkedIn ou X mantém o enquadramento original. Vertical e Bilibili no mesmo envio são renderizados separados.

Na publicação, uma capa pode ser gerada automaticamente, para o Bilibili não recusar uma capa vazia.

Os detalhes da capa e do cartão de título padrão seguem as notas desse instalador. Disponível na v1.3.2.

Importar vídeo → Legendas / transcrição → Análise e pontuação por IA → Clipes e coletâneas → Exportação

Início rápido

Uso	Opção recomendada	Requisitos
Editar no computador	Aplicativo desktop	macOS Apple Silicon / Windows x64
Servidor próprio / Linux	Docker	Docker + Compose v2
Processamento em lote / agentes	CLI / MCP	Python 3.10+ (recomendado 3.11) + FFmpeg

Desktop: seus primeiros clipes

Instale. Baixe em Releases o .dmg para macOS Apple Silicon ou -setup.exe para Windows 10 / 11 x64. Python e FFmpeg estão incluídos. Para Intel Mac / Linux, use Docker ou CLI. Confira os requisitos de cada versão.
Configure o modelo. Escolha o provedor nas configurações, informe a chave de API e o modelo, teste a conexão e salve. Para modelos locais, inicie primeiro o Ollama ou LM Studio.
Importe um vídeo. Comece com uma amostra de 3–5 minutos, com legendas SRT se disponíveis. Sem legendas, prepare primeiro os componentes locais do Whisper e o modelo de voz nas configurações.
Revise e exporte. Confira os limites, títulos e conteúdo dos clipes. Escolha uma predefinição de exportação ou conecte uma conta para publicar.

Guia completo de instalação (inglês) · Solução de problemas (inglês)

Docker / Web

Requer Docker e Docker Compose v2. Execute os comandos na raiz do repositório:

git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip

cp env.example .env

Antes de iniciar, edite .env: selecione LLM_PROVIDER e informe a chave de API e o modelo correspondentes. Você também pode configurar o provedor pela interface após iniciar.

mkdir -p data logs uploads
docker compose up -d --build

Abra a interface web. A documentação da API estará disponível após a inicialização do backend. Veja o guia do Docker (em chinês) para mais detalhes.

No Linux, se os diretórios montados causarem erros de permissão, corrija a propriedade dos diretórios de dados do projeto com este comando e inicie os serviços novamente:

docker compose run --rm --no-deps --user root --entrypoint sh autoclip -c 'chown -R autoclip:autoclip /app/data /app/logs /app/uploads'
docker compose up -d

CLI / MCP

Requer Python 3.10 ou superior (3.11 recomendado) e FFmpeg no PATH. O exemplo usa um shell de macOS / Linux; no PowerShell do Windows, ative o ambiente com venv\Scripts\Activate.ps1. O processamento local pela CLI não precisa de Redis.

git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -e .

Exemplo com modelo local: instale e inicie o Ollama, depois baixe um modelo. Vídeos sem legendas exigem faster-whisper; o modelo de voz é baixado no primeiro uso. Para usar legendas existentes, adicione --srt talk.srt.

ollama pull qwen2.5:7b
python -m pip install faster-whisper
autoclip doctor --provider ollama
autoclip run talk.mp4 --provider ollama --json

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto retornado após o processamento para exportar no formato Shorts. Inicie o servidor MCP via stdio com autoclip mcp:

autoclip export PROJECT_ID --preset shorts
autoclip mcp

No cliente MCP, defina command como o caminho absoluto de autoclip no ambiente virtual e args como ["mcp"]. Veja o guia de CLI / MCP e a skill para agentes (ambos em chinês).

Configuração de modelos

Opção	Configuração
Modelos na nuvem	Escolha o provedor nas configurações e informe sua chave de API e o modelo. Serviços compatíveis com OpenAI também permitem configurar a Base URL.
Ollama	Endereço padrão: `http://localhost:11434/v1`; modelo: `qwen2.5:7b`. Não exige chave de API.
LM Studio	Carregue um modelo e inicie o Local Server, por padrão em `http://localhost:1234/v1`. Selecione um modelo disponível no seu servidor.

Dentro do Docker, localhost aponta para o próprio contêiner. Para usar um modelo no host, configure um endereço acessível pelo contêiner; consulte o guia de CLI / MCP. O corte dos vídeos é local; a análise com modelos na nuvem envia o texto das legendas ao provedor escolhido. Downloads de vídeos e modelos ainda precisam de internet.

Infistar · Guia de configuração (inglês)

Perguntas frequentes

É gratuito? Preciso de uma chave de API?

O AutoClip em si continua gratuito e de código aberto sob MIT. Provedores de modelos na nuvem cobram pelo uso e exigem sua própria chave de API. Ollama / LM Studio não precisam de chave de nuvem, mas exigem modelos e hardware adequado. A partir da v1.3.2, publicar no exterior exige a sua própria conta Upload-Post. Planos gratuitos e pagos, e os limites diários de TikTok, YouTube, Instagram e outras plataformas, seguem as páginas do próprio Upload-Post. Não são promessas do AutoClip.

Meus vídeos são enviados para a nuvem?

A edição fica no seu dispositivo. A análise com modelos na nuvem envia o texto das legendas ao provedor escolhido. O clipe pronto só sai da máquina depois que você clica em Publicar, e só para as plataformas que você conectou. Também dá para baixar sem publicar. Essa página Publicar está disponível na v1.3.2. Estatísticas e relatórios de erros dependem da versão e das configurações; consulte as notas de privacidade.

Posso usar vídeos sem legendas?

Sim, após preparar os componentes locais do Whisper e um modelo de voz. Também é possível importar SRT existente. Legendas precisas podem reduzir o tempo e os erros de transcrição.

Por que nenhum clipe foi gerado?

Verifique a etapa que falhou: legendas vazias, conexão com o modelo, pontuação mínima muito alta ou problemas no FFmpeg e no disco. Você pode reduzir o limite de 0.7 para 0.5, mas isso não garante clipes.

Quais vídeos funcionam melhor e quanto tempo leva?

A análise usa principalmente as legendas, sendo adequada para entrevistas, podcasts, aulas e comentários falados. Ação visual ou música podem ter resultados limitados. O tempo depende da duração, do hardware, do modelo e da exportação; comece com uma amostra curta.

Veja o guia dos primeiros clipes (inglês) para preparar amostras e consultar exemplos públicos.

Guia completo de solução de problemas (inglês) · Problemas conhecidos

Documentação

Assunto	Documentação
Primeiros passos	Instalação (inglês)
Hospedagem e automação	Docker (inglês) · CLI / MCP (chinês) · Agent skill (chinês)
Modelos e solução de problemas	Modelos (chinês) · Solução de problemas (inglês)
Versões e privacidade	Histórico de alterações · Privacidade (inglês)
Desenvolvimento e tradução	Contribuição (chinês) · Manutenção de traduções (chinês)
Configuração do patrocinador	Infistar

O README está disponível em oito idiomas. Os guias de instalação, Docker e solução de problemas também estão em inglês; as demais referências detalhadas estão principalmente em chinês.

Contribua e entre em contato

Correções, comentários e melhorias nas traduções são bem-vindos. Ao relatar um erro, inclua sistema operacional, versão, modelo, passos para reprodução e logs sem informações confidenciais.

Projeto mantido por uma pessoa no tempo livre. O prazo de resposta varia; não há suporte imediato nem assistência individual de implantação. Consulte as perguntas frequentes e os problemas conhecidos antes de entrar em contato.

Ideias, usos e pedidos de modelo vão para as GitHub Discussions. Erros reproduzíveis usam o formulário de issue. Regras do quadro: community board (chinês).

Agradecemos ao FastAPI, React, Tauri, FFmpeg, yt-dlp, Whisper e a todas as pessoas que contribuem. Distribuído sob a licença MIT. Se o AutoClip for útil, considere dar uma estrela ao projeto.

Reconhecimento da comunidade · Star History

Estes selos são fornecidos pelo Trendshift. Clique para consultar as conquistas registradas do AutoClip. GitHub Trending e Trendshift são rankings diferentes; os selos mostram conquistas registradas, não uma posição em tempo real.

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