🎯 项目简介

AutoClip是一个基于AI的智能视频切片处理系统，能够自动从YouTube、B站等平台下载视频，通过AI分析提取精彩片段，并智能生成合集。系统采用现代化的前后端分离架构，提供直观的Web界面和强大的后端处理能力。

✨ 核心特性

• 🎬 多平台支持: YouTube、B站视频一键下载，支持本地文件上传
• 🤖 AI智能分析: 基于通义千问大语言模型的视频内容理解
• ✂️ 自动切片: 智能识别精彩片段并自动切割，支持多种视频分类
• 📚 智能合集: AI推荐和手动创建视频合集，支持拖拽排序
• 🚀 实时处理: 异步任务队列，实时进度反馈，WebSocket通信
• 🎨 现代界面: React + TypeScript + Ant Design，响应式设计
• 📱 移动端支持【开发中】: 响应式设计，正在完善移动端体验
• 🔐 账号管理【开发中】: 支持B站多账号管理，自动健康检查
• 📊 数据统计: 完整的项目管理和数据统计功能
• 🛠️ 易于部署: 一键启动脚本，Docker支持，详细文档
• 📤 B站上传【开发中】: 自动上传切片视频到B站
• ✏️ 字幕编辑【开发中】: 可视化字幕编辑和同步功能

🏗️ 系统架构

graph TB
    A[用户界面] --> B[FastAPI后端]
    B --> C[Celery任务队列]
    B --> D[Redis缓存]
    B --> E[SQLite数据库]
    C --> F[AI处理引擎]
    F --> G[视频处理]
    F --> H[字幕分析]
    F --> I[内容理解]
    B --> J[文件存储]
    K[YouTube API] --> B
    L[B站API] --> B

技术栈

后端技术

• FastAPI: 现代化Python Web框架，自动API文档生成
• Celery: 分布式任务队列，支持异步处理
• Redis: 消息代理和缓存，任务状态管理
• SQLite: 轻量级数据库，支持升级到PostgreSQL
• yt-dlp: YouTube视频下载，支持多种格式
• 通义千问: AI内容分析，支持多种模型
• WebSocket: 实时通信，进度推送
• Pydantic: 数据验证和序列化

前端技术

• React 18: 用户界面框架，Hooks和函数组件
• TypeScript: 类型安全，更好的开发体验
• Ant Design: 企业级UI组件库
• Vite: 快速构建工具，热重载
• Zustand: 轻量级状态管理
• React Router: 路由管理
• Axios: HTTP客户端
• React Player: 视频播放器

🚀 快速开始

环境要求

Docker部署（推荐）

• Docker: 20.10+
• Docker Compose: 2.0+
• 内存: 最少 4GB，推荐 8GB+
• 存储: 最少 10GB 可用空间

本地部署

• 操作系统: macOS / Linux / Windows (WSL)
• Python: 3.8+ (推荐 3.9+)
• Node.js: 16+ (推荐 18+)
• Redis: 6.0+ (推荐 7.0+)
• FFmpeg: 视频处理依赖
• 内存: 最少 4GB，推荐 8GB+
• 存储: 最少 10GB 可用空间

一键启动

方式一：Docker部署（推荐）

# 克隆项目
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip

# Docker一键启动
./docker-start.sh

# 开发环境启动
./docker-start.sh dev

# 停止服务
./docker-stop.sh

# 检查服务状态
./docker-status.sh

方式二：本地部署

# 克隆项目
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip

# 一键启动（推荐，包含完整检查和监控）
./start_autoclip.sh

# 快速启动（开发环境，跳过详细检查）
./quick_start.sh

# 检查系统状态
./status_autoclip.sh

# 停止系统
./stop_autoclip.sh

手动安装

# 1. 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 venv\Scripts\activate  # Windows

# 2. 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 安装前端依赖
cd frontend && npm install && cd ..

# 4. 安装Redis
# macOS
brew install redis
brew services start redis

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install redis-server
sudo systemctl start redis-server

# CentOS/RHEL
sudo yum install redis
sudo systemctl start redis

# 5. 安装FFmpeg
# macOS
brew install ffmpeg

# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg

# CentOS/RHEL
sudo yum install ffmpeg

# 6. 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入API密钥等配置

🎬 功能演示

主要功能展示

1. 视频下载与处理

   • 支持YouTube、B站视频链接解析
   • 自动下载视频和字幕文件
   • 支持本地文件上传

2. AI智能分析

   • 自动提取视频大纲
   • 智能识别话题时间点
   • 对片段进行精彩度评分

3. 视频切片与合集

   • 自动生成精彩片段
   • 智能推荐合集组合
   • 支持手动编辑和排序

4. 实时进度监控

   • WebSocket实时进度推送
   • 详细的任务状态显示
   • 错误处理和重试机制

5. B站上传功能【开发中】

   • 自动上传切片视频到B站
   • 支持多账号管理
   • 批量上传和队列管理

6. 字幕编辑功能【开发中】

   • 可视化字幕编辑器
   • 字幕同步和调整
   • 多语言字幕支持

📖 使用指南

1. 视频下载

YouTube视频

1. 在首页点击"新建项目"
2. 选择"YouTube链接"
3. 粘贴视频URL
4. 选择浏览器Cookie（可选）
5. 点击"开始下载"

B站视频

1. 在首页点击"新建项目"
2. 选择"B站链接"
3. 粘贴视频URL
4. 选择登录账号
5. 点击"开始下载"

本地文件

1. 在首页点击"新建项目"
2. 选择"文件上传"
3. 拖拽或选择视频文件
4. 上传字幕文件（可选）
5. 点击"开始处理"

2. 智能处理

系统会自动执行以下步骤：

1. 素材准备: 下载视频和字幕文件
2. 内容分析: AI提取视频大纲和关键信息
3. 时间线提取: 识别话题时间区间
4. 精彩评分: 对每个片段进行AI评分
5. 标题生成: 为精彩片段生成吸引人标题
6. 合集推荐: AI推荐视频合集
7. 视频生成: 生成切片视频和合集视频

3. 结果管理

• 查看切片: 在项目详情页查看所有生成的视频片段
• 编辑信息: 修改片段标题、描述等信息
• 创建合集: 手动创建或使用AI推荐的合集
• 下载导出: 下载单个片段或完整合集
• B站上传【开发中】: 一键上传切片视频到B站
• 字幕编辑【开发中】: 可视化编辑和同步字幕文件

🔧 配置说明

环境变量配置

创建 .env 文件：

# 数据库配置
DATABASE_URL=sqlite:///./data/autoclip.db

# Redis配置
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0

# AI API配置
API_DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key
API_MODEL_NAME=qwen-plus

# 日志配置
LOG_LEVEL=INFO
ENVIRONMENT=development
DEBUG=true

# 文件存储
UPLOAD_DIR=./data/uploads
PROJECT_DIR=./data/projects

B站账号配置【开发中】

1. 在设置页面点击"B站账号管理"
2. 选择登录方式：
   • Cookie导入（推荐）：从浏览器导出Cookie
   • 账号密码：直接输入账号密码
   • 二维码登录：扫描二维码登录
3. 添加成功后系统会自动管理账号健康状态

📁 项目结构

autoclip/
├── backend/                 # 后端代码
│   ├── api/                # API路由
│   │   ├── v1/            # API v1版本
│   │   │   ├── youtube.py # YouTube下载API
│   │   │   ├── bilibili.py # B站下载API
│   │   │   ├── projects.py # 项目管理API
│   │   │   ├── clips.py   # 视频片段API
│   │   │   ├── collections.py # 合集管理API
│   │   │   └── settings.py # 系统设置API
│   │   └── upload_queue.py # 上传队列管理
│   ├── core/              # 核心配置
│   │   ├── database.py    # 数据库配置
│   │   ├── celery_app.py  # Celery配置
│   │   ├── config.py      # 系统配置
│   │   └── llm_manager.py # AI模型管理
│   ├── models/            # 数据模型
│   │   ├── project.py     # 项目模型
│   │   ├── clip.py        # 片段模型
│   │   ├── collection.py  # 合集模型
│   │   └── bilibili.py    # B站账号模型
│   ├── services/          # 业务逻辑
│   │   ├── video_service.py # 视频处理服务
│   │   ├── ai_service.py  # AI分析服务
│   │   └── upload_service.py # 上传服务
│   ├── tasks/             # Celery任务
│   │   ├── processing.py  # 处理任务
│   │   ├── upload.py      # 上传任务
│   │   └── maintenance.py # 维护任务
│   ├── pipeline/          # 处理流水线
│   │   ├── step1_outline.py # 大纲提取
│   │   ├── step2_timeline.py # 时间线分析
│   │   ├── step3_scoring.py # 精彩度评分
│   │   └── step6_video.py # 视频生成
│   └── utils/             # 工具函数
├── frontend/              # 前端代码
│   ├── src/
│   │   ├── components/    # React组件
│   │   │   ├── UploadModal.tsx # 上传模态框
│   │   │   ├── ClipCard.tsx # 片段卡片
│   │   │   ├── CollectionCard.tsx # 合集卡片
│   │   │   └── BilibiliManager.tsx # B站管理
│   │   ├── pages/         # 页面组件
│   │   │   ├── HomePage.tsx # 首页
│   │   │   ├── ProjectDetailPage.tsx # 项目详情
│   │   │   └── SettingsPage.tsx # 设置页面
│   │   ├── services/      # API服务
│   │   │   └── api.ts     # API客户端
│   │   └── stores/        # 状态管理
│   └── package.json
├── data/                  # 数据存储
│   ├── projects/          # 项目数据
│   ├── uploads/           # 上传文件
│   ├── temp/              # 临时文件
│   ├── output/            # 输出文件
│   └── autoclip.db        # 数据库文件
├── scripts/               # 工具脚本
│   ├── start_autoclip.sh  # 启动脚本
│   ├── stop_autoclip.sh   # 停止脚本
│   └── status_autoclip.sh # 状态检查
├── docs/                  # 文档
│   ├── README.md          # 文档中心
│   ├── i18n.md           # 国际化配置
│   └── *.md              # 其他文档
├── logs/                  # 日志文件
├── Dockerfile             # Docker镜像构建文件
├── Dockerfile.dev         # 开发环境Docker文件
├── docker-compose.yml     # 生产环境Docker编排
├── docker-compose.dev.yml # 开发环境Docker编排
├── docker-start.sh        # Docker启动脚本
├── docker-stop.sh         # Docker停止脚本
├── docker-status.sh       # Docker状态检查脚本
├── .dockerignore          # Docker忽略文件
├── DOCKER.md              # Docker部署文档
└── *.sh                   # 启动脚本

🌐 API文档

启动系统后访问以下地址查看API文档：

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs (本地开发环境)
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc (本地开发环境)

主要API端点

端点	方法	描述
/api/v1/projects	GET	获取项目列表
/api/v1/projects	POST	创建新项目
/api/v1/projects/{id}	GET	获取项目详情
/api/v1/youtube/parse	POST	解析YouTube视频信息
/api/v1/youtube/download	POST	下载YouTube视频
/api/v1/bilibili/download	POST	下载B站视频
/api/v1/projects/{id}/process	POST	开始处理项目
/api/v1/projects/{id}/status	GET	获取处理状态

🔍 故障排除

常见问题

1. 端口被占用

# 检查端口占用
lsof -i :8000  # 后端端口
lsof -i :3000  # 前端端口

# 停止占用进程
kill -9 <PID>

2. Redis连接失败

# 检查Redis状态
redis-cli ping

# 启动Redis服务
brew services start redis  # macOS
systemctl start redis      # Linux

3. YouTube下载失败

• 检查网络连接
• 更新yt-dlp版本：pip install --upgrade yt-dlp
• 尝试使用浏览器Cookie
• 检查视频是否可用

4. B站下载失败

• 检查账号登录状态
• 更新账号Cookie
• 检查视频权限设置

日志查看

# 查看所有日志
tail -f logs/*.log

# 查看特定服务日志
tail -f logs/backend.log    # 后端日志
tail -f logs/frontend.log   # 前端日志
tail -f logs/celery.log     # 任务队列日志

系统状态检查

# 详细状态检查
./status_autoclip.sh

# 手动检查服务
curl http://localhost:8000/api/v1/health/  # 后端健康检查
curl http://localhost:3000/                # 前端访问测试
redis-cli ping                             # Redis连接测试

🛠️ 开发指南

后端开发

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

# 设置Python路径
export PYTHONPATH="${PWD}:${PYTHONPATH}"

# 启动后端开发服务器
python -m uvicorn backend.main:app --reload --port 8000

前端开发

# 进入前端目录
cd frontend

# 启动开发服务器
npm run dev

Celery Worker

# 启动Worker
celery -A backend.core.celery_app worker --loglevel=info

# 启动Beat调度器
celery -A backend.core.celery_app beat --loglevel=info

# 启动Flower监控
celery -A backend.core.celery_app flower --port=5555

📊 性能优化

生产环境配置

1. 数据库优化

   • 使用PostgreSQL替代SQLite
   • 配置连接池
   • 启用查询缓存

2. Redis优化

   • 配置内存限制
   • 启用持久化
   • 设置过期策略

3. Celery优化

   • 调整并发数
   • 配置任务路由
   • 启用结果后端

🔒 安全配置

生产环境安全

1. 环境变量

   • 使用强密码
   • 定期轮换密钥
   • 限制API访问

2. 网络安全

   • 配置防火墙
   • 使用HTTPS
   • 限制CORS

3. 数据安全

   • 定期备份
   • 加密敏感数据
   • 访问控制

🚀 部署指南

Docker部署

快速启动

# 克隆项目
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip

# 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入必要的配置

# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

访问服务

• 前端界面: http://localhost:3000 (本地开发环境)
• 后端API: http://localhost:8000 (本地开发环境)
• API文档: http://localhost:8000/docs (本地开发环境)
• Flower监控: http://localhost:5555 (本地开发环境)

开发环境

# 使用开发环境配置
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d

# 实时查看日志
docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs -f

详细说明

完整的Docker部署指南请参考 DOCKER.md 文档。

系统服务

# 创建systemd服务文件
sudo nano /etc/systemd/system/autoclip.service

[Unit]
Description=AutoClip Video Processing System
After=network.target redis.service

[Service]
Type=forking
User=autoclip
WorkingDirectory=/opt/autoclip
ExecStart=/opt/autoclip/start_autoclip.sh
ExecStop=/opt/autoclip/stop_autoclip.sh
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

📈 路线图

即将推出

• B站上传功能: 自动上传切片视频到B站，支持多账号管理
• 字幕编辑功能: 可视化字幕编辑器和同步功能
• 多语言支持: 支持更多语言的视频处理
• 云端存储: 集成云存储服务
• 批量处理: 支持批量视频处理
• API开放: 提供公开API接口
• 移动应用: 开发移动端应用

长期规划

• AI模型优化: 集成更多AI模型
• 实时协作: 支持多用户协作
• 插件系统: 支持第三方插件
• 企业版: 企业级功能和服务

🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献！无论是代码贡献、文档改进、问题报告还是功能建议。

如何贡献

1. Fork 项目到您的GitHub账户

2. 克隆您的Fork到本地：

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

3. 创建功能分支：

   git checkout -b feature/amazing-feature
   

4. 进行开发和测试

5. 提交更改：

   git add .
   git commit -m 'feat: add amazing feature'
   

6. 推送分支：

   git push origin feature/amazing-feature
   

7. 在GitHub上创建 Pull Request

开发规范

代码规范

• 后端：遵循PEP 8 Python代码规范
• 前端：使用TypeScript，遵循ESLint规则
• 提交信息：使用约定式提交格式（feat, fix, docs, style, refactor, test, chore）

开发流程

1. 确保所有测试通过
2. 添加必要的测试用例
3. 更新相关文档
4. 确保代码质量检查通过

提交信息格式

<type>(<scope>): <description>

[optional body]

[optional footer(s)]

示例：

• feat(api): add video download endpoint
• fix(ui): resolve upload modal display issue
• docs(readme): update installation instructions

📄 许可证

本项目采用 MIT License 许可证。

❓ 常见问题

安装和启动问题

Q: 启动时提示端口被占用怎么办？ A: 使用以下命令检查并停止占用端口的进程：

# 检查端口占用
lsof -i :8000  # 后端端口
lsof -i :3000  # 前端端口

# 停止进程
kill -9 <PID>

Q: Redis连接失败怎么办？ A: 确保Redis服务正在运行：

# 检查Redis状态
redis-cli ping

# 启动Redis服务
brew services start redis  # macOS
sudo systemctl start redis-server  # Linux

Q: 前端依赖安装失败怎么办？ A: 尝试清理缓存后重新安装：

cd frontend
rm -rf node_modules package-lock.json
npm cache clean --force
npm install

功能使用问题

Q: YouTube视频下载失败怎么办？ A:

1. 检查网络连接
2. 更新yt-dlp：pip install --upgrade yt-dlp
3. 尝试使用浏览器Cookie
4. 检查视频是否可用或需要登录

Q: B站视频下载失败怎么办？ A:

1. 检查账号登录状态
2. 更新账号Cookie
3. 检查视频权限设置
4. 尝试使用其他账号

Q: AI处理速度慢怎么办？ A:

1. 检查API密钥配置
2. 调整处理参数（减少chunk_size）
3. 检查网络连接
4. 考虑使用更快的AI模型

Q: B站上传功能什么时候可以使用？ A: B站上传功能正在开发中，预计在下一个版本中发布。该功能将支持：

• 自动上传切片视频到B站
• 多账号管理和切换
• 批量上传和队列管理
• 上传进度监控

Q: 字幕编辑功能什么时候可以使用？ A: 字幕编辑功能正在开发中，预计在下一个版本中发布。该功能将支持：

• 可视化字幕编辑器
• 字幕时间轴同步
• 多语言字幕支持
• 字幕格式转换

性能优化

Q: 如何提高处理速度？ A:

1. 增加Celery Worker并发数
2. 使用SSD存储
3. 增加系统内存
4. 优化视频质量设置

Q: 如何减少存储空间占用？ A:

1. 定期清理临时文件
2. 压缩输出视频
3. 删除不需要的项目
4. 使用外部存储

📞 支持与反馈

获取帮助

• 问题反馈: GitHub Issues
• 功能建议: GitHub Discussions (仓库创建后可用)
• Bug报告: 请使用GitHub Issues模板
• 文档: 项目文档

联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

💬 QQ

📱 飞书

📧 其他联系方式

• 提交 GitHub Issue
• 发送邮件至：christine_zhouye@163.com
• 添加上述QQ或飞书联系

🙏 致谢

感谢以下开源项目和服务的支持：

核心技术栈

• FastAPI - 现代化Python Web框架
• React - 用户界面库
• Ant Design - 企业级UI设计语言
• TypeScript - JavaScript的超集
• Celery - 分布式任务队列
• Redis - 内存数据结构存储

视频处理

• yt-dlp - YouTube视频下载工具
• FFmpeg - 音视频处理框架

AI服务

• 通义千问 - 阿里云大语言模型服务
• DashScope - 阿里云AI服务平台

开发工具

• Vite - 前端构建工具
• Zustand - 状态管理库
• Pydantic - 数据验证库

特别感谢

• 所有为开源社区贡献的开发者
• 提供反馈和建议的用户
• 参与测试和贡献代码的社区成员

---

如果这个项目对你有帮助，请给我们一个 ⭐ Star

Made with ❤️ by AutoClip Team

⭐ 如果觉得有用，请给个Star支持一下！

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip

# 2. 一键启动服务
./docker-start.sh

# 3. 查看服务状态
./docker-status.sh

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip

# 2. 使用脚本一键安装和启动（包含环境检查）
./start_autoclip.sh

# 1. 创建并激活 Python 虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows 使用: venv\Scripts\activate

# 2. 安装后端依赖 (推荐使用国内镜像)
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 3. 安装前端依赖 (推荐使用国内镜像)
cd frontend
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install
cd ..

# 4. 安装系统组件 (以 Ubuntu 为例)
sudo apt update
sudo apt install redis-server ffmpeg -y
sudo systemctl start redis-server

# 5. 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入通义千问 API Key 等必要配置