乔木智能剪辑导演

qiaomu-cut

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你只说一句“我要什么视频”，它把素材、分镜、字幕、转场、动效、渲染和质检组织成一个可复现的视频工程。 Say what video you want; qiaomu-cut turns it into a source-aware, renderer-ready, verifiable video project.

为什么值得用

普通 AI 会给你一段剪辑建议，真正开剪时还要你自己找素材、查版权、装 ffmpeg、写字幕、调转场、验编码。

qiaomu-cut 把这些拆成一个可复用的视频导演系统：它先生成 QiaoCut IR，再按环境路由到 33台词、ClipSeek/Pexels/Pixabay、本地素材、ListenHub/MarsWave 图片/视频/TTS/Voice/音乐、Coli 本地 ASR、agent 图片生成、HTML/Manim/PPT 等可用引擎，最终由 ffmpeg-full 合成。

v0.5 已真实实现的是：项目时间线渲染、三层双语 ASS、移动端大字号与平台安全区、20 套品牌片头片尾模板、无缩放快速片尾、完整句裁切规则、素材文件/场景去重门、macOS 与文件型旁白、程序音乐、原声混合、preview / standard / final 三档渲染、分层验收和项目内缓存；同时完整锁定 MarsWave 上游技能快照，并用安全 adapter 接入其当前 CLI 能力、付费/上传确认、私有任务 capture、生成物下载校验和 manifest 入库。HTML 视频捕获、Manim/PPT 直出、复杂遮罩、速度渐变和完整转场库目前仍是工作流接口与扩展方向，不冒充已经全部内置。

它不是承诺“魔法般永远一键完美”，而是把专业视频制作流程变成 agent 能执行、能验证、能继续扩展的工程。

一行安装

npx skills add joeseesun/qiaomu-cut-skill --skill qiaomu-cut

本地开发或手动安装：

mkdir -p ~/.agents/skills
cp -R qiaomu-cut ~/.agents/skills/qiaomu-cut

验证：

node ~/.agents/skills/qiaomu-cut/scripts/qcut.js doctor --json

你可以这样说

• “搜索几句电影里的脏话台词，混剪成英语学习视频。”
• “用免费素材做一个 60 秒挖掘机英语启蒙视频。”
• “介绍乔布斯，做一个电影感人物短片，有时间线和档案照片。”
• “把这个口播视频剪成小红书风格，强字幕、B-roll、卡点转场。”
• “用 3Blue1Brown 风格解释 Transformer attention。”
• “给我的网站做一个产品发布视频，网页动效融入剪辑。”
• “用 AI 生成三个电影感转场镜头、中文旁白和配乐，再合成 45 秒预告片。”

它会做什么

1. 把一句话需求变成 QiaoCut IR：时长、比例、受众、风格、分镜、素材策略、渲染器。
2. 搜索、生成或整理素材：33台词、ClipSeek、Pexels/Pixabay 原站、本地文件、ListenHub 图片/视频/旁白/音乐、Coli ASR、网页/信息源。
3. 设计专业镜头：推拉摇移、匹配剪辑、J/L cut、遮罩、字幕跟随、标题卡、动态图形。
4. 选择渲染引擎：ffmpeg-full、HTML/HyperFrames-style、Motion/CSS/SVG、Manim、PPT/slide、composite。
5. 先用 preview 快速迭代，内容锁定后再用 standard 或 final 渲染。
6. 输出与档位匹配的成片、contact sheet、缓存命中、阶段耗时和质检信息。

前置条件

• Node.js 18+：node --version
• 使用 ListenHub provider 时 Node.js 20+，并运行 scripts/bootstrap_listenhub.sh --check。
• macOS 推荐 Homebrew：brew --version
• ffmpeg-full：scripts/bootstrap_macos.sh --check
• 需要影视台词素材时，本机已安装并登录 33台词 App，并另行安装获得授权的 33tc CLI adapter；用 which 33tc 验证，或设置 QIAOMU_33TC_CLI。
• 需要发布到 GitHub 时，GitHub CLI 已登录：gh auth status
• 需要 AI 图片生成时，当前 agent 环境提供图片生成工具。
• OpenAPI 路由从环境变量 LISTENHUB_API_KEY 或 ListenHub 官方本机 credential store 读取凭据，命令使用 listenhub openapi ...；OAuth/internal 路由需用户明确执行 listenhub auth login，命令使用顶层 listenhub ...。两者不是同一认证命名空间，不要把 key 放进命令、项目或仓库；doctor 会检查两类凭据文件均为普通文件且权限不宽于 0600。

安装 ffmpeg-full：

~/.agents/skills/qiaomu-cut/scripts/bootstrap_macos.sh --install

这个脚本不会强制覆盖系统 ffmpeg。运行时优先使用：

QIAOMU_FFMPEG
/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg
/usr/local/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg
ffmpeg

安装已审计版本的 ListenHub CLI 与 Coli 本地 ASR：

~/.agents/skills/qiaomu-cut/scripts/bootstrap_listenhub.sh --install
node ~/.agents/skills/qiaomu-cut/scripts/qcut.js listenhub doctor --json

安装脚本锁定 @marswave/listenhub-cli@0.0.15（listenhub --version 协议版本 0.1.0）和 @marswave/coli@0.0.20。--check 遇到缺失、包名无法验证或版本不匹配会失败；--install 会对缺失或错版的包执行精确版本安装。它不运行 npm view，不跟随 latest，也不显示凭据。

CLI 示例

检查本机能力：

node scripts/qcut.js doctor --json

通过已登录的本机 33台词 App 搜索台词：

node scripts/qcut.js 33tc search "dig deeper" --limit 8 --json

qcut 33tc 原样透传内置的 search、pick、cut、tasks、download、me 子命令。pick 和 cut 会创建剪辑任务，可能消耗账号积分；先核对影片、时间范围和输出目录，只有明确确认后才加 --yes。skill 不会替你静默确认。

检查 ListenHub/MarsWave 能力（只读，不消耗积分）：

node scripts/qcut.js listenhub doctor --json
node scripts/qcut.js listenhub auth status --json # 仅查 OAuth/internal 登录状态
node scripts/qcut.js listenhub openapi video estimate --model doubao-seedance-2-pro --resolution 720p --duration 5 --ratio 16:9 --json

确认估算后创建远端任务：

node scripts/qcut.js listenhub openapi video create \
  --prompt "slow cinematic push-in on an excavator at dawn" \
  --model doubao-seedance-2-pro --resolution 720p --duration 5 --ratio 16:9 \
  --no-wait --json --qcut-project ./excavator-video --yes

上面是 API key 路由，因此必须使用 openapi video。只有完成 OAuth 登录后，才使用顶层 listenhub video ... internal 路由。配置 API key 不会让顶层路由自动获得 OAuth 状态。

远端创建、解析和可能收费的音乐操作都要求 --yes 与 --qcut-project；引用本地图片/视频/音频时还要求 --allow-upload。创建返回的 task ID 会记入一份私有 capture。所有 capture 只能位于项目内 .qiaocut/jobs/listenhub/，以 0600 保存；终端只显示去密钥、去签名 URL 的摘要。

用创建结果中的 task ID 轮询。只读 get 加上 --qcut-project 后也会自动保存一份私有结果 capture：

node scripts/qcut.js listenhub openapi video get TASK_ID_FROM_SUBMIT \
  --json --qcut-project ./excavator-video

状态完成后，从这份 poll capture 把临时 URL 本地化并写入素材清单：

node scripts/qcut.js fetch ./excavator-video \
  --result .qiaocut/jobs/listenhub/<poll-capture>.json \
  --field result.videoUrl --kind video --provider listenhub --json

这就是 submit → poll capture → fetch 闭环。下载器会从 capture 补全 provider、task ID、model、积分和 capture 摘要等 provenance（provider 未返回的字段明确记为未报告），且不把临时 URL 写入 manifest。它只允许 HTTPS，拦截私网/本机地址，限制重定向与体积，检查 Content-Type 和媒体魔数，使用临时文件 + 原子 no-clobber 落盘。已有本地生成物可用：

node scripts/qcut.js ingest ./excavator-video /path/to/generated.mp4 \
  --kind video --provider listenhub --task-id <id> --model <model> --json

讲解旁白默认策略

讲解/口播音频优先使用 ListenHub，默认期望的 speaker/voice 名称是“向阳乔木”。默认使用专用闭环命令，不要手工拼 speaker ID：

node scripts/qcut.js listenhub narration \
  --text-file scripts/narration.txt \
  --qcut-project ./excavator-video --yes --json

该命令自动执行只读 speaker list，在本地对“向阳乔木”做唯一完全匹配，再调用 TTS、验证音频签名与所选容器、导入 assets-manifest.json、清理 staging，并返回可直接写入时间线的 timelineNarration。默认输出无损 WAV，避免 MP3 解码后再编码 AAC 的二次有损；需要节省空间时可显式 --format mp3。Manifest 会记录 speaker ID/name、speaker catalog 摘要、旁白文本摘要、任务/capture/model/积分等 provenance。找不到、同名多个、账号未授权或调用失败时立即停止，不会悄悄改用其他音色；此时只能使用用户已提供的 file narration，或请用户选择。

当前 OpenAPI TTS 没有已验证的 estimate 子命令，因此调用前必须明说“费用/积分未知”并取得本次 --yes；--yes=false 等伪确认会被拒绝。--text-file 必须是项目内普通文件，也可用 --text 传短文本。最终旁白统一以带 manifest 身份校验的 narration.engine=file 进入 timeline。原始 openapi speakers/tts 透传仅用于调试，不是默认工作流。

AI 生图默认策略

生图提示词的风格必须从本片的主题、受众、年代、情绪和媒介推导，不把“电影感”、“粘土”、“像素”或任何单一风格硬编码为全局默认。生成第一张图前先写 visual bible：色板、时代/材质、镜头与构图、光线、对比度、纹理、字体/图形语言、人物和负面约束；后续镜头继承这套一致性。个别提示词与内容语义或 visual bible 不匹配时，拒绝直接生成，先重写提示词或重新规划该镜头。

qcut plan 会产出具体的 visual bible ID、媒介、时代、情绪、色板、光线、构图、负面提示与 prompt prefix。生成结果入库时必须带回同一个 ID、实际 prompt、model 与 provider 返回的 seed（若有）；直接文件用 qcut ingest --visual-bible-id <id> --prompt <prompt> --seed <seed>，URL 结果在 qcut fetch 使用同名参数。

本地转录不消耗 ListenHub 积分：

node scripts/qcut.js listenhub asr assets/interview.wav \
  --model sensevoice --json --qcut-project ./excavator-video

首次使用 ASR 模型可能下载约 60 MB；当前只把它描述为全文转录，不冒充逐词字幕对齐。

搜索 ClipSeek 免费素材候选：

node scripts/qcut.js clipseek "挖掘机" --type video --limit 5 --json

生成剪辑计划：

node scripts/qcut.js plan "做一个 60 秒挖掘机英语启蒙视频" --workflow stock-story --json

创建一个可继续制作的视频工程：

node scripts/qcut.js scaffold ./excavator-video --brief "做一个 60 秒挖掘机英语启蒙视频" --json

填好项目内 timeline.json 后，先执行快速预览：

node scripts/qcut.js render ./excavator-video --profile preview --json

确认内容、字幕、节奏和构图后再生成正式成片：

node scripts/qcut.js render ./excavator-video --profile final --json

render 默认读取 <project-dir>/timeline.json；也可用 --timeline alternate-timeline.json。为兼容 v0.2，省略 --profile 仍等价于 --profile final，不会悄悄降低既有项目的输出质量。时间线里的素材、字幕、旁白和输出路径必须是项目相对路径，渲染器会同时检查词法路径与软链接物理路径。已有输出默认保留；确认目标均为可替换的生成物后，才加 --force。调试时可加 --keep-build 保留本次唯一构建目录。

三档性能工作流

只有 profile=final、validation=full、技术校验通过，且字幕字体不是 system-unverified 时，渲染报告的 releaseReady 才会是 true。--validation basic|standard|full 可以用于诊断，但一般不要把较弱校验与正式发布混用。

非 final 档会使用独立文件名，例如 renders/final.preview.mp4、renders/final.standard.mp4，对应字幕和报告也带档位后缀，不会覆盖正式成片。--output 可指定新的项目相对输出路径。

项目内缓存

默认缓存位于 <project>/.qiaocut/cache/，复用未变化的镜头片段、macOS TTS 和已烧录字幕的画面；缓存键包含素材指纹、时间线参数、渲染档位和 ffmpeg 版本。渲染报告会记录 cache.hits、cache.misses 和逐阶段 timings。排查缓存问题时可临时使用 --no-cache，平时不要主动关闭缓存。

同一台开发机上的 60 秒 DIG 双语样片实测如下，结果仅用于比较档位和冷热缓存，不是跨机器速度承诺：

qcut render 已在内部执行与档位对应的技术校验并写入 render report。渲染后不要机械地再运行一次 qcut verify；该命令保留给外部生成、移动后或单独收到的视频文件。

生成 ASS 字幕和 HTML 场景：

node scripts/qcut.js ass captions.json --output subtitles.ass
node scripts/qcut.js html-scene qiaocut-ir.json --scene s01 --output scenes/s01.html

生成素材授权报告：

node scripts/qcut.js license assets-manifest.json --output license-report.md

查看工作流：

node scripts/qcut.js workflow list
node scripts/qcut.js workflow show english-mix --json

验证外部生成、移动后或单独收到的视频：

node scripts/qcut.js verify ./final.mp4 --json

双语字幕策略

英语学习和跨语言视频默认使用三层信息架构：

1. 主字幕：英文原句或主语言，承担听读训练。
2. 中文层：自然、简洁的中文字幕，不做生硬逐词直译。
3. 注释层：词义、语境、音标或素材来源，放在顶部安全区。

三层不是所有视频的硬性模板。中文人物片、无旁白氛围片等项目应按内容删减层级。最终要从 contact sheet 和关键帧人工检查字号、遮挡、安全区与译文语义。

有 fontsDir 时优先使用项目指定字体；没有时，渲染器会自动查找本机已安装的 Noto Sans CJK SC，并仅复制到项目私有的 .qiaocut/cache/fonts/ 供本机渲染。skill、Git 仓库和发布包不会捆绑、上传或再分发本机字体。若项目必须跨机器复现，应由项目维护者自行选择具有再分发许可的字体并遵守其许可证。

样例输出

{
  "schema": "qiaocut.ir.v0",
  "workflow": {
    "id": "stock-story",
    "title": "免费素材故事片"
  },
  "output": {
    "durationSeconds": 60,
    "aspect": "9:16",
    "deliverables": [
      "final.mp4",
      "qiaocut-ir.json",
      "assets-manifest.json",
      "license-report.md",
      "quality-report.json"
    ]
  },
  "gates": ["doctor", "source manifest", "license report", "profile-aware render verification"]
}

内置工作流

更多细节见 references/workflows.md。

可执行时间线字段、双语字幕结构和渲染安全规则见 references/timeline-schema.md。

素材源

• 33台词：影视台词搜索和片段工作流。公开 skill 只委托独立安装的 33tc adapter，不捆绑 App 私有协议；wrapper 会清洗结构化 token/cookie/password 字段和 URL，外部 adapter 仍必须保证不输出无字段标签的裸凭据。pick / cut 在 wrapper 层要求裸 --yes，--yes=false 不算确认且不会调用外部 adapter。
• ClipSeek：免费素材搜索聚合。已实现只读搜索 adapter。
• Pexels / Pixabay：通过 ClipSeek 结果回到原站确认下载和许可。
• 本地文件：用户提供的素材优先，不覆盖原文件。
• AI 生成：封面、插画、背景、缺口 B-roll、SVG/网页视觉。
• ListenHub/MarsWave：图片、短视频镜头、TTS、Voice、多角色播客、音乐、Explainer、Slides 在线结果、内容解析；所有远端结果先本地化再进入 timeline。
• 信息源：人物/公司/事件视频必须记录引用来源。

重要：ClipSeek 是发现入口，不是最终许可证明。公开视频必须记录原站 source page 和 license。

ListenHub 上游仓库的 MIT 许可只覆盖代码和文档，不覆盖服务条款、模型、上传素材或生成内容。生成物默认记录为 ai_generated 与 provider_terms_unverified；参考图、音乐、人物肖像和影视素材的既有权利不会因 AI 处理消失。

影视台词片段同样不因“能下载”而自动获得公开传播或商业使用权。33台词只复用本机已安装、已登录 App/CLI 的状态，skill 不上传登录凭据、不输出 token；此类片段默认按学习、评论、研究或用户已获授权的范围处理。AI 生成图片会在素材清单中标记为 ai_generated，不能伪装成实拍或档案照片。

渲染与验收边界

qcut render 负责把已经准备好的项目时间线合成为成片，并按档位生成 contact sheet、render report 和技术校验。它不是“任意素材一键必然完美”的承诺：事实准确性、影视素材权利、字幕语义、人物肖像、审美取舍和平台规则仍需针对具体项目复核。

建议交付门如下：

• doctor 通过，确认 ffmpeg-full 具备 ASS/字幕、overlay、drawtext 等能力；缺失时运行 scripts/bootstrap_macos.sh --install，由 Homebrew 自动下载安装，但不会强制替换系统 ffmpeg。
• 每个外部素材在 assets-manifest.json 中记录 provider、source page 和许可状态；ClipSeek 结果回原站核验。
• Skill 默认先执行 preview；确认内容与视觉后再执行一次 final。standard 用于不需要母版级编码但仍要响度、静音和 contact sheet 的日常交付。
• render 成功返回视频、可选 contact sheet 和 render report；报告明确列出 profile、validation、缓存和逐阶段耗时。
• render 已包含对应档位校验，不再重复调用独立 verify。final/full 继续检查响度/峰值、黑帧和静音，并人工抽看 contact sheet；preview/basic 通过不代表可以公开发布。

配套浏览器编辑器

自动生成后如需人工拖拽精修，可使用独立的开源项目 乔木剪辑。它是浏览器端多轨编辑器；本仓库则是 agent 自动导演与 CLI Skill。两者职责分离，后续通过工程交换格式衔接，不把尚未实现的互导描述成现成功能。

致谢与参考

qiaomu-cut 借鉴这些公开项目的方法和思想，不复制其私有内容：

• HyperFrames：HTML/CSS/JS 作为 agent-native 视频创作格式。
• Motion：网页动效、时间线、SVG/HTML 动画。
• Manim Community 与 3b1b/manim：程序化解释动画。
• Theatre.js：关键帧和 motion design 思路。
• FFmpeg：最终合成、编码和音视频处理。
• ClipSeek：视频/照片/插画素材发现。
• marswaveai/skills：ListenHub/MarsWave 技能契约与能力说明；完整固定快照及原 MIT LICENSE 保存在 vendor/marswaveai-skills/，适配代码不代表双方关联或背书。

Troubleshooting

风险和边界

• 不删除、不覆盖用户原始素材。
• wrapper 清洗结构化 token、cookie、password、账号配置和 URL；独立 adapter 不得输出无字段标签的裸凭据。
• 不把 API key 放进参数、日志、任务 capture、manifest 或 Git；终端输出会清洗 Bearer/JWT/签名 URL。
• 不执行 vendored 上游嵌套 skill 的自动安装、agent-memory 注入或 cola-avatar-pack 删除指令。
• 未经 --allow-upload 不把本地素材发送给 ListenHub/下游模型；Provider 数据保留和训练使用策略未有证据时标记 unknown。
• 不声称素材“可商用”，除非原站许可已记录。
• 不把 AI 生成素材伪装成真实拍摄素材。
• 不把计划当成已完成渲染；缺证据必须写 missing evidence。

平台与配置

missing evidence：未运行任何 ListenHub 付费生成；只有本机 CLI 能力/status、mock 门禁和本地 adapter 证据。Provider 输入保留期、训练使用、数据地域与下游删除策略未知；未找到 33台词公开 API 文档，因此公开包没有宣称“只装 App 即零额外配置”；与浏览器编辑器的工程互导仍是后续接口。

English

qiaomu-cut is an agent-native video director skill. A short brief becomes a reproducible project with governed sourcing, shot planning, bilingual captions, brand cards, narration routing, ffmpeg rendering, and evidence-backed verification.

What is included

• QiaoCut IR planning and deterministic timeline rendering.
• Preview, standard, and final render profiles.
• Three-layer bilingual ASS captions with mobile-safe typography.
• Twenty selectable intro/outro families; internal template metadata never appears in public video.
• Complete-sentence clip boundaries and quality-over-count deduplication.
• Local media, ClipSeek discovery, governed 33tc adapters, and ListenHub/MarsWave provider routing.
• Asset manifests, provenance, licensing boundaries, render reports, and no-clobber path checks.

Install and verify

npx skills add joeseesun/qiaomu-cut-skill --skill qiaomu-cut
node ~/.agents/skills/qiaomu-cut/scripts/qcut.js doctor --json

For development:

npm run validate
npm run release-check

Node.js 18+ is required. ListenHub integration requires Node.js 20+. Full rendering needs an ffmpeg build with libass, drawtext, overlay, loudnorm, and H.264 support.

Security, privacy, and limits

Remote creation may cost credits and always requires explicit --yes; uploading local media also requires --allow-upload. Credentials stay in environment variables or provider-owned local stores and must never enter commands, manifests, captures, or Git. A downloadable movie clip is not automatically licensed for redistribution. See SECURITY.md, CONTRIBUTING.md, and the Chinese sections above for the complete trust and licensing model.

关于向阳乔木

向阳乔木（乔向阳 / Joe）是一位实践型 AI 产品与内容创作者，长期把前沿 AI 变化转译成可复用的工作流、产品判断、AI 编程实践、AI 搜索实践和 GEO/AI 营销方法。

• 个人网站: https://qiaomu.ai
• 博客: https://blog.qiaomu.ai
• X: https://x.com/vista8
• GitHub: https://github.com/joeseesun/
• 微信公众号: 向阳乔木推荐看

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