AutoClip 使用教程

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。

只需粘贴一个视频链接，AutoClip 就能自动完成：下载视频 → AI 内容分析 → 识别高光时刻 → 精彩度评分 → 自动切片输出，全程无需人工干预。

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GitHub 地址：
https://github.com/zhouxiaoka/autoclip

核心亮点

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

安装步骤

方式一：Docker 一键部署（推荐）

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

cp env.example .env# 编辑 .env 文件，填入 API 密钥等配置

# 生产环境启动./docker-start.sh# 开发环境启动./docker-start.sh dev

方式二：本地手动部署

# 创建虚拟环境python3 -m venv venvsource venv/bin/activate# 安装 Python 依赖pip install -r requirements.txt# 安装前端依赖cd frontend && npm install && cd ..

# macOSbrew install redis ffmpegbrew services start redis# Ubuntu/Debiansudo apt install redis-server ffmpegsudo systemctl start redis-server

# 配置环境变量cp env.example .env# 编辑 .env# 一键启动所有服务./start_autoclip.sh

使用方法

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提示：整个处理过程全自动，你只需要粘贴链接，剩下的交给 AI！实时进度通过 WebSocket 推送到页面。

配置说明

编辑 .env 文件进行个性化配置：

# 数据库配置DATABASE_URL=sqlite:///./data/autoclip.db# Redis 配置REDIS_URL=redis://localhost:6379/0# AI API 配置（必填）API_DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_keyAPI_MODEL_NAME=qwen-plus# 日志配置LOG_LEVEL=INFOENVIRONMENT=development

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AI 模型选择：默认使用通义千问 qwen-plus 模型，也可切换为其他支持的模型，在 .env 中修改 API_MODEL_NAME 即可。

常见问题

Q: YouTube 视频下载失败怎么办？

① 检查网络连接是否正常；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: Redis 连接失败怎么办？

确保 Redis 服务正在运行。macOS 运行 brew services start redis，Linux 运行 sudo systemctl start redis-server。可通过 redis-cli ping 检查连接状态。

Q: AI 处理速度慢怎么办？

① 检查 API 密钥配置是否正确；② 调整处理参数（减少 chunk_size）；③ 检查网络连接到阿里云的速度；④ 可尝试使用更快的 AI 模型如 qwen-turbo。

Q: 如何查看系统状态？

运行 ./status_autoclip.sh 查看所有服务状态，或访问 http://localhost:8000/api/v1/health/ 检查后端健康状态。

技术架构