Automatically transcribe, analyze, segment, upload, auto-compose, and generate custom-cut AI video editions with client scoring and final version selection.
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# video-ai-process - Video AI Process / AI视频处理

全自动AI视频处理系统：转写 → 分析 → 切片 → 飞书 → 自动拼接/客户打分 → 最终视频

---

## 整体流程

```
客户输入视频
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 1-4：AI处理                                        │
│  Whisper转写 → MiniMax分析 → FFmpeg切片                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 5：写入飞书                                         │
│  每段片段内容写入视频片段库Bitable                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 6：自动拼接（系统自动执行，无需等待）                  │
│  粗剪片段拼接 → 粗剪版_final.mp4                         │
│  精剪片段拼接 → 精剪版_final.mp4                         │
│  自动写入飞书                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  客户在飞书查看片段内容                                   │
│  在「用户自定义重用性排序」字段打分                        │
│  1=最重要，2=次重要，3=第三...                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 7：自定义拼接（客户打完分通知我们，或心跳自动检查）     │
│  按打分排序拼接 → 自定义粗剪版 + 自定义精剪版             │
│  写入飞书                                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  客户选择最终版本                                        │
│  满意 → 结束                                            │
│  不满意 → 重新打分 → Step 7重新拼接                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

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## Step 1 - Whisper转写

**目的**：将视频音频转为带时间戳的文本

**命令**：
```python
from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("small", device="cpu")
segments, info = model.transcribe(audio_path, language="zh")
segments_list = list(segments)
```

**输出**：
- `video_转写.txt`：带时间戳文本
  ```
  [0.000-2.000] 大家好
  [2.000-6.600] 今天我们继续聊AI和OpenCloud
  ```
- `video.srt`：SRT字幕文件

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## Step 2 - MiniMax粗剪分析

**目的**：AI分析内容，生成粗剪分段方案

**Prompt**：
```
分析以下视频转写，进行粗剪分段。

要求：
- 把明显没用的内容去掉（如：技术故障、停顿过长、重复啰嗦）
- 保留核心内容，分成2-5分钟的大段
- 每个片段要内容完整，不能断在半句
- 时长不固定，根据内容自然分段

输出格式：
片段编号 | 时间段 | 时长(秒) | 标签 | 摘要
```

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## Step 3 - MiniMax精剪分析

**目的**：从原内容独立选择最精华片段

**Prompt**：
```
基于粗剪分段，做精剪分析。只保留最精华的内容。

要求：
- 只保留真正精华的内容
- 每段30-90秒
- 内容必须完整
- 去掉重复啰嗦的部分
- 精剪和粗剪是独立的选段，不是子集

输出格式：
片段编号 | 时间段 | 时长(秒) | 标签 | 摘要
```

---

## Step 4 - FFmpeg切片

**切片命名规则**：
```
粗剪片段：粗-{序号}{内容标签}.mp4
        例：粗-2引入.mp4、粗-3配置要求.mp4

精剪片段：精-{序号}{内容标签}.mp4
        例：精-2配置核心.mp4、精-3案例分析.mp4
```

**FFmpeg命令**：
```bash
# 切片
ffmpeg -i 原视频.mp4 -ss {开始秒} -t {时长} \
  -c:v libx264 -preset fast -crf 23 \
  -c:a aac -b:a 128k 输出.mp4 -y

# 拼接
ffmpeg -f concat -safe 0 -i filelist.txt -c copy concat.mp4 -y

# 烧录字幕
ffmpeg -i concat.mp4 -vf "subtitles=字幕.srt:force_style='FontSize=18,PrimaryColour=&HFFFFFF,OutlineColour=&H333333,Outline=2,Alignment=2,MarginV=50'" \
  -c:v libx264 -preset fast -crf 23 -c:a aac -b:a 128k 输出_带字幕.mp4 -y
```

---

## Step 5 - 写入飞书（每段内容）

**目的**：将每段片段信息写入视频片段库Bitable

**Bitable配置**：
```yaml
app_token: YOUR_APP_TOKEN
table_id: YOUR_TABLE_ID
```

或设置环境变量：
```bash
export FEISHU_VIDEO_APP_TOKEN="YOUR_APP_TOKEN"
export FEISHU_VIDEO_TABLE_ID="YOUR_TABLE_ID"
```

**每条记录字段**：
```json
{
  "视频片段库": "视频一：XXX教程",
  "分析类型": ["粗分析-粗剪"],
  "片段编号": "粗-2",
  "时间段": "0:45-1:30",
  "时长": 45,
  "标签": ["开场"],
  "摘要": "引入主题：讲解OpenCloud配置是小白最需要搞懂的东西",
  "文件路径": "D:\\OpenClaw\\downloads\\视频切片\\2026-04-14-粗剪\\粗-2引入.mp4",
  "来源视频": "原视频文件名.mp4",
  "用户自定义重用性排序": null,
  "入库时间": 1744512000000
}
```

---

## Step 6 - 自动拼接（系统自动执行）

**目的**：自动生成粗剪版和精剪版视频

**执行时机**：Step 5完成后立即自动执行，无需等待客户

**拼接逻辑**：
1. 读取粗剪片段，按编号顺序拼接 → `粗剪版_final.mp4`
2. 读取精剪片段，按编号顺序拼接 → `精剪版_final.mp4`
3. 生成字幕并烧录
4. 写入飞书：

```json
{
  "视频片段库": "视频一：XXX教程",
  "分析类型": ["粗分析-粗剪", "最终版"],
  "片段编号": "粗-最终版",
  "时间段": "连续拼接",
  "时长": 195,
  "标签": ["最终版"],
  "摘要": "自动拼接粗剪片段：粗-2 + 粗-3 + 粗-4 + 粗-5 + 粗-7",
  "文件路径": "D:\\OpenClaw\\downloads\\视频切片\\2026-04-14-粗剪\\粗剪版_final.mp4",
  "来源视频": "原视频文件名.mp4",
  "用户自定义重用性排序": null,
  "入库时间": 1744512000000
}
```

**输出文件夹**：
```
D:\OpenClaw\downloads\视频切片\
├── {日期}-粗剪\
│   ├── 粗-2引入.mp4
│   ├── 粗-3配置要求.mp4
│   └── 粗剪版_final.mp4        ← 自动生成
│
└── {日期}-精剪\
    ├── 精-2配置核心.mp4
    └── 精剪版_final.mp4        ← 自动生成
```

---

## 客户操作

**查看片段**：打开飞书视频片段库，查看每段内容摘要

**打分**：在「用户自定义重用性排序」字段填写数字
- 1 = 最重要
- 2 = 次重要
- 3 = 第三重要...

**可选择版本**：
- 粗剪版（系统自动拼接）
- 精剪版（系统自动拼接）
- 自定义版（按打分重新拼接）

---

## Step 7 - 自定义拼接（客户打完分后执行）

**触发方式**：
| 方式 | 说明 |
|------|------|
| 方式一 | 客户主动发消息："按打分生成" |
| 方式二 | 心跳任务自动检查 |

**心跳任务配置**：
```yaml
检查频率：每1小时
检查内容：飞书「用户自定义重用性排序」字段是否有新值
```

**执行流程**：
1. 读取飞书表格，筛选有打分的记录
2. 按打分数字升序排列
3. 生成拼接方案
4. 显示方案给客户确认
5. 确认后执行拼接
6. 生成字幕
7. 写入飞书

**自定义拼接结果写入飞书**：
```json
{
  "视频片段库": "视频一：XXX教程",
  "分析类型": ["自定义拼接"],
  "片段编号": "自定义-001",
  "时间段": "按打分排序",
  "时长": 120,
  "标签": ["自定义"],
  "摘要": "按客户打分排序：粗-3(1分) + 精-2(2分) + 粗-5(3分)",
  "文件路径": "D:\\OpenClaw\\downloads\\视频切片\\{日期}-自定义\\自定义粗剪版_final.mp4",
  "来源视频": "原视频文件名.mp4",
  "用户自定义重用性排序": null,
  "入库时间": 1744512000000
}
```

---

## 最终输出

```
D:\OpenClaw\downloads\视频切片\
├── {日期}-粗剪\
│   ├── 粗-2引入.mp4
│   ├── 粗-3配置要求.mp4
│   └── 粗剪版_final.mp4        ← Step 6自动生成
│
├── {日期}-精剪\
│   ├── 精-2配置核心.mp4
│   └── 精剪版_final.mp4        ← Step 6自动生成
│
└── {日期}-自定义\
    ├── 自定义粗剪版_final.mp4   ← Step 7按打分生成
    └── 自定义精剪版_final.mp4   ← Step 7按打分生成
```

**飞书表格记录**：
- 粗剪片段（每段一条记录）
- 精剪片段（每段一条记录）
- 粗剪版_final（Step 6自动写入）
- 精剪版_final（Step 6自动写入）
- 自定义粗剪版（Step 7按打分写入）
- 自定义精剪版（Step 7按打分写入）

---

## 客户选择流程

```
Step 6 自动生成后：
    ↓
客户查看飞书，选择版本
    ↓
┌─────────────────┬─────────────────┐
│  满意粗剪版？    │  满意精剪版？    │
│  ↓是            │  ↓是            │
│  使用粗剪版      │  使用精剪版      │
│  结束           │  结束           │
└─────────────────┴─────────────────┘
    ↓ 否
客户在飞书打分
    ↓
Step 7 按打分生成自定义版
    ↓
客户选择最终版本
```

---

## 时间记录

| Step | 操作 | 耗时 |
|------|------|------|
| Step 1 | Whisper转写 | ~15秒 |
| Step 2 | MiniMax粗剪分析 | ~10秒 |
| Step 3 | MiniMax精剪分析 | ~10秒 |
| Step 4 | FFmpeg切片 | ~60秒 |
| Step 5 | 写入飞书 | ~30秒 |
| Step 6 | 自动拼接2个版本 | ~60秒 |
| Step 7 | 自定义拼接 | ~90秒 |

**总计**：~4.5分钟（不含等待打分时间）

---

## 前置要求

- Python 3.8+
- FFmpeg（包含ffprobe）
- faster-whisper（WhisperModel）
- MiniMax API（mmx CLI）
- 飞书Bitable配置

```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```

---

## 飞书表格字段

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| 视频片段库 | 文本 | 视频唯一标识 |
| 分析类型 | 多选 | 粗分析-粗剪/细分析-精剪/自定义拼接/最终版 |
| 片段编号 | 文本 | 唯一编号 |
| 时间段 | 文本 | 时间范围 |
| 时长 | 数字 | 秒 |
| 标签 | 多选 | 开场/核心观点/演示/总结/自定义/最终版 |
| 摘要 | 文本 | 内容描述 |
| 文件路径 | 文本 | 本地文件路径 |
| 来源视频 | 文本 | 原视频文件名 |
| 用户自定义重用性排序 | 数字 | 客户打分字段 |
| 入库时间 | 日期 | 自动记录 |

---

## 文件路径

```
~/.openclaw/workspace/skills/video-ai-process/
├── SKILL.md
├── step1_transcribe.py
├── step2_analyze_cu.py
├── step3_analyze_jing.py
├── step4_segment.py
├── step5_write_feishu.py
├── step6_auto_compose.py
├── step7_custom_compose.py
└── video_pipeline.py
```

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## 注意事项

1. **删除操作必须确认**：切片前检查文件是否存在
2. **飞书录入**：确认Bitable app_token和table_id
3. **自动拼接**：Step 6在Step 5完成后立即执行，无需等待客户
4. **客户打分**：必须等客户在飞书填写后才能执行Step 7
5. **版本选择**：客户可选择任一版本，或重新打分生成新版本
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