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AI 创作 · 可编辑视频

Cut-Mark｜自然语言驱动的可编辑视频生产工具

先确认能力与操作计划，再交付可继续修改的视频工程

GitHub 仓库
个人项目原型完成AI 项目经理自然语言剪辑KdenliveMLTManifest

能力概览

独立将自然语言剪辑要求转化为可确认、可执行并可继续修改的视频工程原型。

剪辑规划

  • 能力分级用 exact、approximated、unsupported 清楚展示每项剪辑要求的执行边界。
  • 操作确认在耗时或不可逆处理前提供结构化计划、近似方式与不支持项说明。
  • 可编辑交付同时输出工程与成片，避免黑盒自动剪辑只留下不可修改的 MP4。

处理与证据

  • 媒体处理链路实现从结构化计划到核心媒体处理和结果交付的原型闭环。
  • Kdenlive 与 MLT支持 Kdenlive/MLT 工程和 MP4 交付，保留后续编辑空间。
  • Manifest 追溯通过 Manifest 与哈希保存执行证据，不将原型能力外推为生产级工具。
01完成能力分级与操作计划闭环
02支持 Kdenlive/MLT 工程与 MP4 交付
03通过 Manifest 与哈希保留执行证据

背景与问题

自然语言剪辑要求包含不同粒度的动作：部分可以精确执行，部分只能近似完成，部分在当前环境不受支持。如果系统静默忽略限制并只输出 MP4，用户既不知道指令是否落实，也难以继续修改。

我的角色

我定义从自然语言要求到结构化计划、用户确认、媒体处理和可编辑交付的产品流程，并实现能力映射、核心处理模块、Manifest 与运行证据。该项目是个人原型，不宣称生产级模型质量或商业交付。

关键判断

  • 能力边界外显：用 exact、approximated、unsupported 表达执行把握。
  • 计划确认先于执行：在耗时或不可逆处理前展示操作、近似方式与不支持项。
  • 可编辑工程优先：Kdenlive/MLT 工程是默认交付物，MP4 是可查看结果。
  • 失败需要证据：哈希、Manifest 和安全停止保留实际执行范围与中间产物。

产品方案

系统解析自然语言与源媒体，形成带能力状态的结构化操作计划。用户确认后，流程按需组合字幕提取、场景切分、生成替换和变化检测等模块，最终输出 Kdenlive/MLT 工程、MP4 成片及 Manifest。风险操作或不可恢复异常触发安全停止，而不是继续生成不可解释结果。

结果与证据

  • 完成能力分级、操作计划与用户确认闭环。
  • 支持 Kdenlive/MLT 可编辑工程、MP4 和 Manifest 交付。
  • 使用哈希与确定性输出记录素材、版本和执行结果。

以上为个人仓库与原型案例可追溯能力，不代表覆盖所有剪辑指令。

局限与下一步

当前能力集中在已声明的字幕、场景与生成模块，更细粒度的镜头、音频和工程模板仍需扩展。后续应继续以模块化能力声明和可复现样例验证新增操作。