Video-use插件：AI剪视频的新思路

AI 剪视频终于有了更现实的做法。

过去很多方案让大模型直接处理完整视频（画面、声音、字幕、时间码），成本高且不稳定。

video-use 的思路不同：先把视频转成带时间戳的文本骨架，再让 Agent 在文本层判断内容和节奏；需要画面时按需调用 timeline view。最后将剪辑表交给 FFmpeg 渲染，并通过自检检查片段衔接、字幕位置和画面连续性。

这套链路的重点不是“一键生成视频”，而是把剪辑拆成可执行、可检查、可重试的工作流：模型做判断，工具做执行，人做审美把关。

AI 内容生产正从生成按钮走向工具链。

我在长文里拆解了 video-use 的工作流、产品逻辑和行业信号。如果你想了解它如何落地、对创作者和工具生态的意义，以及如何借鉴到自己的内容生产中，继续往下读：
AI 剪视频换新思路：不看完整画面，也能剪的更稳