autoclip

AutoClip

一个链接，一键出片

开源，在你的电脑上剪辑与渲染。贴一个链接，选好平台，生成 视频、封面和发布文案， 适配抖音、小红书、TikTok、Reels、YouTube Shorts、B 站与 YouTube。 软件免费，云端模型按量计费；需要调整时可进入编辑器。

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最新正式版，桌面、CLI 与 MCP 同步更新。版本以 autoclip --version 和 MCP get_version 为准。一键出片、字幕分页、人物取景与长视频队列修复见 更新日志。旧版用户请升级。

真实成片

点击截图或「播放」直接观看完整成片；下方语言指成片字幕语言。这里精选 6 条，展开可看另外 10 条。

竖版 · 访谈式与满屏播客式

横版 · 保留原画幅

视频、封面与发布文案见 官网案例库 →，欢迎投稿你的成片。原片版权归原作者，仅作效果展示。

能做什么

贴链接就出片

选好平台，按平台的画幅与时长要求自动生成。每个平台按评分自动生成至多 10 条合格片段，其余列为备选，点「生成这条」再制作。每条都带封面、标题、简介、话题和 ZIP 发布包。

成片自己会包装

抖音 / 小红书默认访谈式，TikTok / Reels / Shorts 默认满屏播客式；竖版也可自行选择两种版式。字幕和文案语言仍按平台，B 站 / YouTube 为横版。画面跟随说话人，无人镜头保留完整画面。自动品牌片尾默认开启，可在设置中关闭；复制发布文案不附 AutoClip 署名。

还在你的电脑上

剪辑、取景与渲染在本机完成。分析模型自选，字幕可用作者字幕、本地 Whisper / SenseVoice 或已配置的云端转写。CLI / MCP 与桌面共用同一条一键出片链路。

真实素材的耗时与费用

以下是开发期间三条不同素材的实测，不是同一输入的速度对照。费用按当时 qwen-plus 的文字模型用量估算，不含云端语音识别、AI 生图或投稿服务费用；实际账单以所选服务商为准。

2026-10-01，同一台 Apple Silicon Mac。前两条为新链路、自动生成 10 条；旧链路生成 33 条，素材与输出数量不同。Jensen 使用作者字幕，TIM 使用本地 Whisper base。

已有作者字幕时跳过转写；没有字幕时可选本地或云端转写。追加平台和制作备选会增加处理时间与用量。完整阶段记录与估算口径见 成本与时间。

模型与数据由你选择

剪辑和渲染在你的电脑上完成。使用云端分析会发送相关字幕与文案；画面理解或参考帧生图会发送所需抽样画面，云端转写会发送音频。使用本地分析与本地转写时不需要对应云端 API。成片只有选择投稿后才上传到已连接的平台；匿名统计与错误报告可在设置中关闭。详见 隐私说明。

快速开始

桌面版

1. 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。
2. 配置模型：在设置里选择服务商、填写 API Key，选择可用的分析模型，测试连接并保存；本地模型先在 Ollama / LM Studio 启动服务并加载模型。
3. 贴链接，选平台：先试一条有字幕的访谈或播客，可选择竖版版式；无字幕时在设置中准备 Whisper / SenseVoice，或配置云端转写。
4. 检查并下载：预览自动成片，检查字幕、取景与内容完整性，再下载发布包或连接账号投稿；需要更多片段时生成备选。

Intel Mac / Linux 可使用 Docker 或 CLI。安装要求、系统首次启动提示和本次发布的验收范围见 安装指南 与 最新 Release。

完整安装与首次使用指南 · 遇到问题？

Docker / Web 部署

git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
cd autoclip
cp env.example .env
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

从局域网 IP 或自定义域名打开时，在 .env 的 AUTOCLIP_ALLOWED_ORIGINS 填入前端地址（可逗号分隔）。

CLI / MCP

需要 Python 3.10+（建议 3.11），FFmpeg 与 FFprobe 在 PATH 中可用；本地 CLI 不需要 Redis。下载 正式 CLI / MCP ZIP，解压后在该目录执行：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install --force-reinstall --no-deps autoclip_mcp-*-py3-none-any.whl

不下载 ZIP 时，可以直接一行安装。从源码安装仍可作为备选：

# 一行安装
uvx autoclip-mcp
npx skills add zhouxiaoka/autoclip

# 备选：在已克隆的仓库根目录从源码安装
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install --no-deps .
autoclip --version

以上命令用于 macOS / Linux。Windows 用 py -m venv venv 创建环境、.\venv\Scripts\Activate.ps1 激活；随后使用相同的 python -m pip 安装命令。

先保存模型配置：可复用桌面设置；独立使用时按 ZIP 的无密钥示例配置自己的数据目录，详见 CLI / MCP 指南。produce 不使用旧 run --provider 的临时覆盖。已有字幕可用 --srt 跳过转写。

autoclip --version
autoclip produce talk.mp4 --srt talk.srt --platform douyin --portrait-style podcast --json
autoclip outputs PROJECT_ID --export-kits

MCP 服务由客户端启动。需要单独调试时，在另一个终端运行 autoclip mcp；使用 OpenCode 可执行 autoclip mcp install opencode 写入客户端配置。

把 PROJECT_ID 换成制作结果中的项目 ID。MCP 新入口为 start_quick_output / get_quick_output_status；客户端 command 指向虚拟环境中的 autoclip 绝对路径，args 为 ["mcp"]。旧 run / export 和旧切片工具继续兼容。详见 CLI / MCP、OpenCode 接入 与 Agent skill。

Smithery 本地 stdio 用 MCPB：在仓库根目录执行 python scripts/pack_mcpb.py，产物是 dist/autoclip-mcp.mcpb（不提交）。发布命令是 smithery mcp publish ./dist/autoclip-mcp.mcpb -n io.github.zhouxiaoka/autoclip-mcp，需要维护者自己的登录，仓库不保存 API key。步骤见 CLI / MCP。

模型配置

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。

模型配置指南 · 本地模型与容器配置

特别感谢 ❤️

常见问题

软件免费、MIT 开源。云端分析、转写与 AI 生图按所选服务商计费，需自己的凭据；自动设计封面默认不调用付费生图。Ollama / LM Studio 本地分析不需要云端 Key，但需相应硬件。直接投稿还需自己的 B 站或 Upload-Post 账号。

剪辑和渲染在你的电脑上完成。使用云端分析会发送相关字幕与文案；画面理解或参考帧生图会发送所需抽样画面，云端转写会发送音频。使用本地分析与本地转写时不需要对应云端 API。成片只有选择投稿后才上传到已连接的平台；匿名统计与错误报告可在设置中关闭。详见 隐私说明。

访谈、播客、课程和口播是主要验证场景，有作者字幕时最快。缺字幕可用本地或云端转写；游戏录屏、口播较少的素材可启用画面识别并选择支持图片的模型，仍需检查实际选段。

先看具体失败阶段：字幕/转写是否成功、模型连接、FFmpeg 与磁盘是否正常，以及候选是否满足目标平台规则。YouTube 长视频要求完整片段至少 180 秒，短素材可选 Shorts 或 B 站。仍失败请附 autoclip --version 的版本号、系统、素材时长、模型和脱敏日志，见 已知问题。

完整排错指南 · 已知问题

文档

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。

[Star History]

感谢 FastAPI、React、Tauri、FFmpeg、yt-dlp、Whisper、FunASR，以及所有贡献者。项目采用 MIT License。