AutoClip
一个链接，一键出片
开源、免费、在你的电脑上运行。贴一个链接，花一两毛钱，拿到 10+ 条高质量成片，
每条都配好封面、标题、简介和话题，直接发抖音、小红书、TikTok、Reels、YouTube Shorts。
不用剪辑器，也不用跟 AI 来回对话。
下载桌面版 · 案例库 · 快速开始 · 文档 · 问题反馈
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真实成片
每个原片只贴了一个链接。上面每一条都是 AutoClip 自动挑片、取景、翻译、包装后的原样输出，没有人工修改。到官网案例库带声音看 →
每条成片按目标平台交付一整套：竖屏视频、封面、标题、简介和话题，可以直接发布。案例库持续更新，欢迎投稿你的成片。
原片版权归原作者，仅作效果展示：Dwarkesh Patel — Dario Amodei · Y Combinator — Sam Altman · WIRED — Hideo Kojima
又快，又便宜
一个链接进去，10+ 条高质量成片出来，每条都带封面、标题、简介和话题。一条 1 小时 43 分钟的访谈，从贴链接到 10 条成片用了 7.5 分钟，全部模型费用 ¥0.09。2–3 小时的访谈，模型费用通常在 ¥0.1–0.2；多一条备选或多一个平台，大约再多 ¥0.005。
| 视频 | 流程 | 链接到出片 | 片段 → 自动出片 | 模型调用 | Tokens（入 / 出） | 模型费用 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MrBeast · 2h06m（英 → TikTok） | 旧版 | 65 分钟 | 33 → 33 | 194 | 53.1 万 / 10.6 万 | ¥0.64 |
| Karpathy · 2h26m（英 → 抖音） | 过渡版 | 34 分钟 | 25 → 25 | 53 | 14.3 万 / 2.5 万 | ¥0.16 |
| Jensen Huang · 1h43m（英 → 小红书） | 新版 · 作者字幕 | 7.5 分钟 | 21 → 10 | 34 | 7.7 万 / 1.2 万 | ¥0.09 |
| TIM × 罗永浩 · 2h52m（中 → 抖音） | 新版 · 无字幕 | 29.5 分钟 | 18 → 10 | 32 | 22.2 万 / 1.1 万 | ¥0.20 |
时间花在哪：旧版光挑片段就要 35 分钟（4 步、128 次调用依次执行），新版 25–40 秒。没有作者字幕的视频，语音识别在本地完成，用时会长一些（TIM 这条 23 分钟），视频同样不离开你的电脑。
测试条件与这一版改了什么
2026 年 10 月 1 日在同一台 Apple Silicon Mac 上实测，分析模型 qwen-plus（每百万 tokens 输入 ¥0.8、输出 ¥2，按阿里云百炼第三方汇总价估算，以官网为准），费用只含模型调用；语音识别为本地 Whisper base。四条是不同的视频。
Jensen 这条 7.5 分钟的构成：下载约 1 分钟；语音识别 0（直接用作者字幕）；挑片 25 秒、2 次调用；切点精修 + 取景 + 包装约 2.5 分钟；渲染 10 条约 3 分钟（每条约 18 秒，硬件编码）。
- 一次挑片：整段字幕一次交给模型，直接返回片段、标题、理由和分数。原来按 5000 字分块、每块跑「大纲 → 时间线 → 评分 → 标题」四步，一条两小时视频要上百次调用。
- 并行调用：各步骤的模型调用同时执行；包装也并行。
- 作者字幕直用：YouTube 有作者上传的字幕时跳过本地语音识别。
- 硬件编码：macOS VideoToolbox，Windows NVENC / QSV / AMF，CPU 占用约降到四分之一，不可用时自动改用软件编码。
- 按需渲染：默认只做评分最高的 10 条，其余列为备选，点一下再做。
能做什么
- 一键出片，不用编辑器也不用对话：贴一个链接，选好要发的平台（抖音、小红书、TikTok、Reels、YouTube Shorts、B 站、YouTube），按每个平台的画幅、时长和包装直接生成可发布成片。之后可以追加平台，失败的单条可以重试。
- 整套发布包：每条成片附带按平台规则写好的标题、简介和话题，以及与视频风格一致的封面，可以一键复制文案或打包下载。
- 两套包装模板：抖音 / 小红书用「访谈式」，上方两行标题、4:3 说话人窗口、中英双语字幕、名牌与编辑点评标签；TikTok / Reels / Shorts 用「播客式」，全屏跟随说话人、逐词高亮字幕、开头一句 hook。
- 外语素材自动翻译：英文访谈发抖音，自动配中文标题和双语字幕；原片自带字幕时保留完整画面。
- 按内容情绪换风格：模型判断每段的情绪（冷静、严肃、强观点、真诚、轻松），从 7 套配色和多种字幕动效里挑。
- 跟着说话人取景：竖屏按镜头识别人物，主持人和嘉宾切换时画面跟着说话的人走；PPT、引用卡这类镜头自动改为完整画面。
- 切点自然：片段从问题或观点的第一句开始，到回答讲完、说话人明显停顿时结束，不带进下一个问题。
- 还能自己改：在编辑器里调整起止、文字和画幅，导出或直接发布到已连接的平台，也可以只下载。
- 模型自选，本地运行：Qwen、DeepSeek、GPT、Gemini、Kimi、GLM 等云端模型，或本地 Ollama / LM Studio。剪辑和渲染都在你的电脑上。
- CLI / MCP：批量处理、接入脚本，或交给 Claude、Cursor、opencode 等 Agent 调用。
和云端订阅工具相比
| AutoClip | 按月订阅的云端工具 | |
|---|---|---|
| 费用 | 软件免费；模型按量付费，一条 2–3 小时访谈 ¥0.1–0.2 | 按月订阅，按处理时长计额度 |
| 视频在哪处理 | 你的电脑；云端模型只收到字幕文本 | 上传到服务商的云端 |
| 模型 | 自选，或用本地模型 | 平台指定 |
| 中文平台 | 抖音、小红书、B 站专属模板 | 以海外平台为主 |
| 代码 | MIT 开源，可改、可自部署 | 闭源 |
右栏按同类云端产品 2026 年 10 月的公开页面整理，具体以各产品最新说明为准。
快速开始
| 你的使用场景 | 建议方式 | 准备事项 |
|---|---|---|
| 在电脑上出片 | 桌面版 | macOS Apple Silicon 或 Windows x64 |
| 自建 Web 服务 / Linux | Docker | Docker 与 Compose v2 |
| 批量处理 / 接入 Agent | CLI / MCP | Python 3.10+（建议 3.11）与 FFmpeg |
桌面版
- 下载安装：在 Releases 下载。macOS Apple Silicon 选
.dmg，Windows 10 / 11 x64 选-setup.exe。安装包自带 Python 和 FFmpeg。 - 配置模型：在设置里选一家服务商，填好 API Key，分析模型会自动选好；用本地模型时先启动 Ollama 或 LM Studio。
- 贴链接，选平台：建议先用一条 10–30 分钟、有字幕的访谈或播客。没有字幕时，在设置里准备本地 Whisper 或 SenseVoice。
- 拿成片：先看自动生成的 10 条，需要的话在编辑器里改，再下载或发布。
安装包还没有做 Apple 公证和 Windows 代码签名：macOS 第一次请右键应用选「打开」，Windows 在 SmartScreen 里选「更多信息 → 仍要运行」。
Docker / Web 部署
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip
cp env.example .env # 选择 LLM_PROVIDER，填 API Key 和模型名；也可以启动后在设置页配置
mkdir -p data logs uploads
docker compose up -d --build
打开 Web 界面；API 文档 在后端启动后可用。部署细节见 Docker 指南。
Linux 上若绑定目录出现权限错误，先修正数据目录的归属再启动：
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
需要 Python 3.10+（建议 3.11）和 PATH 中可用的 FFmpeg。CLI 本地处理不需要 Redis。
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate # Windows PowerShell：venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -e .
ollama pull qwen2.5:7b
python -m pip install faster-whisper # 无字幕视频需要；已有字幕可用 --srt talk.srt
autoclip doctor --provider ollama
autoclip run talk.mp4 --provider ollama --json
autoclip export PROJECT_ID --preset shorts
autoclip mcp # stdio MCP 服务
autoclip mcp install opencode # opencode 一条命令接入
在 MCP 客户端中把 command 设为虚拟环境里 autoclip 的绝对路径，args 设为 ["mcp"]。详见 CLI / MCP 指南、OpenCode 接入 和 Agent skill。
模型配置
| 方式 | 配置 |
|---|---|
| 云端 API | 在设置中选择服务商，填写自己的 API Key。OpenAI 兼容服务还可配置 Base URL。 |
| Ollama | 默认地址 http://localhost:11434/v1，默认模型 qwen2.5:7b，无需 API Key。 |
| LM Studio | 加载模型并启动 Local Server，默认地址 http://localhost:1234/v1。 |
Docker 访问宿主机模型服务时，localhost 指向容器自身，需要改为容器可访问的宿主机地址。
赞助伙伴
感谢以下伙伴赞助 AutoClip。两家都提供 OpenAI 兼容接口，可在设置里直接选择，填好 Key 后自动列出可用模型。
 88API |
Token 聚合平台，提供 GPT、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek、Kimi、GLM 等模型，以及图片、视频与语音能力。人工客服、正规发票，充值 1:1。通过专属链接注册可获体验额度。接入说明 |
 Infistar 无限星河 |
多模型 API 服务，提供 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等系列，部分模型低至官方定价的 0.1 折，支持人民币结算、开票及模型验真。通过专属链接注册可领 $5 体验额度。接入说明 |
服务、价格与福利信息由合作方提供，以平台页面为准。
常见问题
需要付费或 API Key 吗？
AutoClip 免费、开源（MIT）。云端模型由所选服务商按量计费，需要自己的 API Key，实测一条 1 小时 43 分钟的访谈约 ¥0.09；Ollama / LM Studio 本地模型无需云端 Key，但需要相应硬件。海外发布需要你自己的 Upload-Post 账号。
我的视频会上传吗？
剪辑与渲染留在你的设备上。使用云端模型时，字幕文本会发送给该服务商。成片只有在你点「发布」之后才会离开这台机器，发到你已连接的平台。统计与错误报告可在设置里关闭，详见隐私说明。
什么视频效果最好？
当前分析主要基于字幕，最适合访谈、播客、课程和口播。有作者字幕的视频最快；没有字幕的需要先在本地转写。纯画面动作或音乐类视频效果有限。
为什么没有生成片段？
先看失败阶段：字幕是否为空、模型连接是否成功、FFmpeg 和磁盘是否正常。可以换一个更强的模型再试。仍有问题请在已知问题里附上视频类型、时长和模型。
文档
| 你想了解 | 文档 |
|---|---|
| 安装与首次出片 | 安装指南 |
| 自建服务与自动化 | Docker 部署 · CLI / MCP · Agent skill · OpenCode 接入 |
| 配置模型与排错 | 模型配置 · 常见问题 |
| 版本、路线图与隐私 | 更新日志 · 路线图 · 社区看板 · 隐私说明 |
| 参与开发与翻译 | 贡献指南 · 翻译维护 |
参与贡献
欢迎提交修复、出片样例、使用反馈和翻译改进。如果 AutoClip 帮到了你，欢迎给项目一个 Star。
- 提问与交流：GitHub Discussions · 第一次出片问答 · 分享想法
- 报告故障：使用 Issue 模板，附上系统、版本、所选模型、复现步骤与已脱敏日志
- 合作联系：christine_zhouye@163.com
个人维护，回复时间不固定，不提供即时客服或一对一部署服务。
感谢 FastAPI、React、Tauri、FFmpeg、yt-dlp、Whisper、FunASR，以及所有贡献者。项目采用 MIT License。