Kris Ka 74ebd630e3 fix: 修复README-EN.md的markdownlint格式问题
- 移除内联HTML元素,使用标准markdown格式
- 修复强调文本作为标题的问题,改为正确的标题格式
- 修复列表周围的空白行问题
- 修复标题周围的空白行问题
- 修复代码块格式,添加语言标识符
- 修复裸露URL,改为markdown链接格式
- 修复标题级别递增问题
- 修复长行问题,进行适当换行
- 移除HTML图片标签,使用标准markdown图片语法
2025-09-16 02:32:20 +08:00
2025-08-06 12:01:36 +08:00
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2025-08-06 12:01:36 +08:00

AutoClip - AI视频智能切片系统

AutoClip Logo

基于AI的智能视频切片处理系统,支持YouTube/B站视频下载、自动切片、智能合集生成

Python React FastAPI TypeScript Celery License

GitHub stars GitHub forks GitHub issues

语言: English | 中文

🎯 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

🚀 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

📞 联系方式

  • 个人微信: your_wechat_id
  • 飞书: your_feishu_id

开源贡献


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Made with ❤️ by AutoClip Team

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S
Description
AutoClip : AI-powered video clipping and highlight generation · 一款智能高光提取与剪辑的二创工具
https://zhouxiaoka.github.io/autoclip_intro/
Readme MIT
66 MiB
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Languages
Python 69%
TypeScript 26.1%
Shell 2.8%
CSS 2%
Dockerfile 0.1%