上手一款AI自动生成短视频切片的开源工具——OpenClip

对于自媒体创作者，在处理动辄几小时的访谈视频时，筛选并剪出切片视频往往会耗费大量时间。

Openclip是一款AI自动化切片短视频生成工具，自动完成“下载→转录→分割→AI分析→剪辑生成→添加标题和封面”的全流程处理。

目前支持Web、Skills、命令行三种使用方式。支持自定义提示词，输入如访谈人员的背景信息、常用术语等上下文，以及规定分析、汇总标准来获得更好的效果。

成果展示

走一遍核心流程

由于项目在GitHub上说明需要单独配置大模型的API，支持Qwen和openrouter。

为了不折腾，在Codex中采用skill的方式使用。

打开Codex，将项目地址贴进去安装，在全局下安装技能。

安装好完毕后，重启Codex，点击左侧“技能“界面可以看见安装完毕。

新开一个Thread，输入长视频网址以及提示词提取精彩片段。

Codex自动安装所需依赖，但提示需要配置API。

我问他能不能不配置，在得到解决方法后继续执行。

10分钟后，切片生成完毕，提出一些修改意见。

同时要求他调整了字幕大小、生成封面、视频位置，最终生成完毕。

轻量化工具

OpenClip的代码规模约5k行，依赖Python与FFmpeg。如果在Codex中使用，甚至不需要手动安装依赖与uv sync部署。

本次从安装到剪辑、修改，前前后后改了5版，大约耗时45分钟。Codex Pro的5小时额度消耗了25%、一周额度消耗8%。

项目核心逻辑是：依据时间戳字幕将长视频切片，再利用AI对各个切片进行排序，最后输出排名靠前的内容。所以，如果在提示词中规定分析、汇总标准，或者输入足够AI判断的上下文信息，可以获得更好的效果。