[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-72102":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":23,"hasPages":23,"topics":25,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":39,"readmeContent":40,"aiSummary":41,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":42,"lastSyncTime":43,"discoverSource":44},72102,"autoclip","zhouxiaoka\u002Fautoclip","zhouxiaoka","AutoClip : AI-powered video clipping and highlight generation · 一款智能高光提取与剪辑的二创工具","https:\u002F\u002Fzhouxiaoka.github.io\u002Fautoclip_intro\u002F",null,"Python",5609,1126,26,52,0,39,100,431,117,115.16,"MIT License",false,"main",[26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38],"ai","ai-agents","ai-tools","ai-video","ai-video-editor","auto","auto-highlight","highlight","llm","video","video-editing","video-processing","videos","2026-06-12 04:01:03","# AutoClip - 视频高光切片自动化工具\n\n支持YouTube\u002FB站视频下载、自动切片、智能合集生成\n\n[![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.8+-green?style=flat&logo=python)](https:\u002F\u002Fpython.org)\n[![React](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FReact-18+-blue?style=flat&logo=react)](https:\u002F\u002Freactjs.org)\n[![FastAPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFastAPI-Latest-red?style=flat&logo=fastapi)](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com)\n[![TypeScript](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FTypeScript-5.0+-blue?style=flat&logo=typescript)](https:\u002F\u002Fwww.typescriptlang.org)\n[![Celery](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCelery-Latest-green?style=flat&logo=celery)](https:\u002F\u002Fceleryproject.org)\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow?style=flat)](LICENSE)\n\n[![GitHub stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FStars-0-blue?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip)\n[![GitHub forks](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FForks-0-blue?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip)\n[![GitHub issues](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FIssues-0-blue)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip\u002Fissues)\n\n**语言**: [English](README-EN.md) | [中文](README.md)  \n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 🎯 项目简介\n\nAutoClip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。\n\n### ✨ 核心特性\n\n- 🎬 **多平台支持**: YouTube、B站视频一键下载，支持本地文件上传\n- 🤖 **AI智能分析**: 基于通义千问大语言模型的视频内容理解\n- ✂️ **自动切片**: 智能识别精彩片段并自动切割，支持多种视频分类\n- 📚 **智能合集**: AI推荐和手动创建视频合集，支持拖拽排序\n- 🚀 **实时处理**: 异步任务队列，实时进度反馈，WebSocket通信\n- 🎨 **现代界面**: React + TypeScript + Ant Design，响应式设计\n- 📱 **移动端支持**【开发中】: 响应式设计，正在完善移动端体验\n- 🔐 **账号管理**【开发中】: 支持B站多账号管理，自动健康检查\n- 📊 **数据统计**: 完整的项目管理和数据统计功能\n- 🛠️ **易于部署**: 一键启动脚本，Docker支持，详细文档\n- 📤 **B站上传**【开发中】: 自动上传切片视频到B站\n- ✏️ **字幕编辑**【开发中】: 可视化字幕编辑和同步功能\n\n## 🏗️ 系统架构\n\n```mermaid\ngraph TB\n    A[用户界面] --> B[FastAPI后端]\n    B --> C[Celery任务队列]\n    B --> D[Redis缓存]\n    B --> E[SQLite数据库]\n    C --> F[AI处理引擎]\n    F --> G[视频处理]\n    F --> H[字幕分析]\n    F --> I[内容理解]\n    B --> J[文件存储]\n    K[YouTube API] --> B\n    L[B站API] --> B\n```\n\n### 技术栈\n\n#### 后端技术\n\n- **FastAPI**: 现代化Python Web框架，自动API文档生成\n- **Celery**: 分布式任务队列，支持异步处理\n- **Redis**: 消息代理和缓存，任务状态管理\n- **SQLite**: 轻量级数据库，支持升级到PostgreSQL\n- **yt-dlp**: YouTube视频下载，支持多种格式\n- **通义千问**: AI内容分析，支持多种模型\n- **WebSocket**: 实时通信，进度推送\n- **Pydantic**: 数据验证和序列化\n\n#### 前端技术\n\n- **React 18**: 用户界面框架，Hooks和函数组件\n- **TypeScript**: 类型安全，更好的开发体验\n- **Ant Design**: 企业级UI组件库\n- **Vite**: 快速构建工具，热重载\n- **Zustand**: 轻量级状态管理\n- **React Router**: 路由管理\n- **Axios**: HTTP客户端\n- **React Player**: 视频播放器\n\n## 🚀 快速开始\n\n### 环境要求\n\n#### Docker部署（推荐）\n\n- **Docker**: 20.10+\n- **Docker Compose**: 2.0+\n- **内存**: 最少 4GB，推荐 8GB+\n- **存储**: 最少 10GB 可用空间\n\n#### 本地部署\n\n- **操作系统**: macOS \u002F Linux \u002F Windows (WSL)\n- **Python**: 3.8+ (推荐 3.9+)\n- **Node.js**: 16+ (推荐 18+)\n- **Redis**: 6.0+ (推荐 7.0+)\n- **FFmpeg**: 视频处理依赖\n- **内存**: 最少 4GB，推荐 8GB+\n- **存储**: 最少 10GB 可用空间\n\n### 一键启动\n\n#### 方式一：Docker部署（推荐）\n\n```bash\n# 克隆项目\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip.git\ncd autoclip\n\n# Docker一键启动\n.\u002Fdocker-start.sh\n\n# 开发环境启动\n.\u002Fdocker-start.sh dev\n\n# 停止服务\n.\u002Fdocker-stop.sh\n\n# 检查服务状态\n.\u002Fdocker-status.sh\n```\n\n#### 方式二：本地部署\n\n```bash\n# 克隆项目\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip.git\ncd autoclip\n\n# 一键启动（推荐，包含完整检查和监控）\n.\u002Fstart_autoclip.sh\n\n# 快速启动（开发环境，跳过详细检查）\n.\u002Fquick_start.sh\n\n# 检查系统状态\n.\u002Fstatus_autoclip.sh\n\n# 停止系统\n.\u002Fstop_autoclip.sh\n```\n\n### 手动安装\n\n```bash\n# 1. 创建虚拟环境\npython3 -m venv venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate  # Linux\u002FmacOS\n# 或 venv\\Scripts\\activate  # Windows\n\n# 2. 安装Python依赖\npip install -r requirements.txt\n\n# 3. 安装前端依赖\ncd frontend && npm install && cd ..\n\n# 4. 安装Redis\n# macOS\nbrew install redis\nbrew services start redis\n\n# Ubuntu\u002FDebian\nsudo apt update\nsudo apt install redis-server\nsudo systemctl start redis-server\n\n# CentOS\u002FRHEL\nsudo yum install redis\nsudo systemctl start redis\n\n# 5. 安装FFmpeg\n# macOS\nbrew install ffmpeg\n\n# Ubuntu\u002FDebian\nsudo apt install ffmpeg\n\n# CentOS\u002FRHEL\nsudo yum install ffmpeg\n\n# 6. 配置环境变量\ncp env.example .env\n# 编辑 .env 文件，填入API密钥等配置\n```\n\n## 🎬 功能演示\n\n### 主要功能展示\n\n1. **视频下载与处理**\n   - 支持YouTube、B站视频链接解析\n   - 自动下载视频和字幕文件\n   - 支持本地文件上传\n\n2. **AI智能分析**\n   - 自动提取视频大纲\n   - 智能识别话题时间点\n   - 对片段进行精彩度评分\n\n3. **视频切片与合集**\n   - 自动生成精彩片段\n   - 智能推荐合集组合\n   - 支持手动编辑和排序\n\n4. **实时进度监控**\n   - WebSocket实时进度推送\n   - 详细的任务状态显示\n   - 错误处理和重试机制\n\n5. **B站上传功能**【开发中】\n   - 自动上传切片视频到B站\n   - 支持多账号管理\n   - 批量上传和队列管理\n\n6. **字幕编辑功能**【开发中】\n   - 可视化字幕编辑器\n   - 字幕同步和调整\n   - 多语言字幕支持\n\n## 📖 使用指南\n\n### 1. 视频下载\n\n#### YouTube视频\n\n1. 在首页点击\"新建项目\"\n2. 选择\"YouTube链接\"\n3. 粘贴视频URL\n4. 选择浏览器Cookie（可选）\n5. 点击\"开始下载\"\n\n#### B站视频\n\n1. 在首页点击\"新建项目\"\n2. 选择\"B站链接\"\n3. 粘贴视频URL\n4. 选择登录账号\n5. 点击\"开始下载\"\n\n#### 本地文件\n\n1. 在首页点击\"新建项目\"\n2. 选择\"文件上传\"\n3. 拖拽或选择视频文件\n4. 上传字幕文件（可选）\n5. 点击\"开始处理\"\n\n### 2. 智能处理\n\n系统会自动执行以下步骤：\n\n1. **素材准备**: 下载视频和字幕文件\n2. **内容分析**: AI提取视频大纲和关键信息\n3. **时间线提取**: 识别话题时间区间\n4. **精彩评分**: 对每个片段进行AI评分\n5. **标题生成**: 为精彩片段生成吸引人标题\n6. **合集推荐**: AI推荐视频合集\n7. **视频生成**: 生成切片视频和合集视频\n\n### 3. 结果管理\n\n- **查看切片**: 在项目详情页查看所有生成的视频片段\n- **编辑信息**: 修改片段标题、描述等信息\n- **创建合集**: 手动创建或使用AI推荐的合集\n- **下载导出**: 下载单个片段或完整合集\n- **B站上传**【开发中】: 一键上传切片视频到B站\n- **字幕编辑**【开发中】: 可视化编辑和同步字幕文件\n\n## 🔧 配置说明\n\n### 环境变量配置\n\n创建 `.env` 文件：\n\n```bash\n# 数据库配置\nDATABASE_URL=sqlite:\u002F\u002F\u002F.\u002Fdata\u002Fautoclip.db\n\n# Redis配置\nREDIS_URL=redis:\u002F\u002Flocalhost:6379\u002F0\n\n# AI API配置\nAPI_DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key\nAPI_MODEL_NAME=qwen-plus\n\n# 日志配置\nLOG_LEVEL=INFO\nENVIRONMENT=development\nDEBUG=true\n\n# 文件存储\nUPLOAD_DIR=.\u002Fdata\u002Fuploads\nPROJECT_DIR=.\u002Fdata\u002Fprojects\n```\n\n### B站账号配置【开发中】\n\n1. 在设置页面点击\"B站账号管理\"\n2. 选择登录方式：\n   - **Cookie导入**（推荐）：从浏览器导出Cookie\n   - **账号密码**：直接输入账号密码\n   - **二维码登录**：扫描二维码登录\n3. 添加成功后系统会自动管理账号健康状态\n\n## 📁 项目结构\n\n```text\nautoclip\u002F\n├── backend\u002F                 # 后端代码\n│   ├── api\u002F                # API路由\n│   │   ├── v1\u002F            # API v1版本\n│   │   │   ├── youtube.py # YouTube下载API\n│   │   │   ├── bilibili.py # B站下载API\n│   │   │   ├── projects.py # 项目管理API\n│   │   │   ├── clips.py   # 视频片段API\n│   │   │   ├── collections.py # 合集管理API\n│   │   │   └── settings.py # 系统设置API\n│   │   └── upload_queue.py # 上传队列管理\n│   ├── core\u002F              # 核心配置\n│   │   ├── database.py    # 数据库配置\n│   │   ├── celery_app.py  # Celery配置\n│   │   ├── config.py      # 系统配置\n│   │   └── llm_manager.py # AI模型管理\n│   ├── models\u002F            # 数据模型\n│   │   ├── project.py     # 项目模型\n│   │   ├── clip.py        # 片段模型\n│   │   ├── collection.py  # 合集模型\n│   │   └── bilibili.py    # B站账号模型\n│   ├── services\u002F          # 业务逻辑\n│   │   ├── video_service.py # 视频处理服务\n│   │   ├── ai_service.py  # AI分析服务\n│   │   └── upload_service.py # 上传服务\n│   ├── tasks\u002F             # Celery任务\n│   │   ├── processing.py  # 处理任务\n│   │   ├── upload.py      # 上传任务\n│   │   └── maintenance.py # 维护任务\n│   ├── pipeline\u002F          # 处理流水线\n│   │   ├── step1_outline.py # 大纲提取\n│   │   ├── step2_timeline.py # 时间线分析\n│   │   ├── step3_scoring.py # 精彩度评分\n│   │   └── step6_video.py # 视频生成\n│   └── utils\u002F             # 工具函数\n├── frontend\u002F              # 前端代码\n│   ├── src\u002F\n│   │   ├── components\u002F    # React组件\n│   │   │   ├── UploadModal.tsx # 上传模态框\n│   │   │   ├── ClipCard.tsx # 片段卡片\n│   │   │   ├── CollectionCard.tsx # 合集卡片\n│   │   │   └── BilibiliManager.tsx # B站管理\n│   │   ├── pages\u002F         # 页面组件\n│   │   │   ├── HomePage.tsx # 首页\n│   │   │   ├── ProjectDetailPage.tsx # 项目详情\n│   │   │   └── SettingsPage.tsx # 设置页面\n│   │   ├── services\u002F      # API服务\n│   │   │   └── api.ts     # API客户端\n│   │   └── stores\u002F        # 状态管理\n│   └── package.json\n├── data\u002F                  # 数据存储\n│   ├── projects\u002F          # 项目数据\n│   ├── uploads\u002F           # 上传文件\n│   ├── temp\u002F              # 临时文件\n│   ├── output\u002F            # 输出文件\n│   └── autoclip.db        # 数据库文件\n├── scripts\u002F               # 工具脚本\n│   ├── start_autoclip.sh  # 启动脚本\n│   ├── stop_autoclip.sh   # 停止脚本\n│   └── status_autoclip.sh # 状态检查\n├── docs\u002F                  # 文档\n│   ├── README.md          # 文档中心\n│   ├── i18n.md           # 国际化配置\n│   └── *.md              # 其他文档\n├── logs\u002F                  # 日志文件\n├── Dockerfile             # Docker镜像构建文件\n├── Dockerfile.dev         # 开发环境Docker文件\n├── docker-compose.yml     # 生产环境Docker编排\n├── docker-compose.dev.yml # 开发环境Docker编排\n├── docker-start.sh        # Docker启动脚本\n├── docker-stop.sh         # Docker停止脚本\n├── docker-status.sh       # Docker状态检查脚本\n├── .dockerignore          # Docker忽略文件\n├── DOCKER.md              # Docker部署文档\n└── *.sh                   # 启动脚本\n```\n\n## 🌐 API文档\n\n启动系统后访问以下地址查看API文档：\n\n- **Swagger UI**: [http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs](http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs) (本地开发环境)\n- **ReDoc**: [http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fredoc](http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fredoc) (本地开发环境)\n\n### 主要API端点\n\n| 端点 | 方法 | 描述 |\n|------|------|------|\n| `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fprojects` | GET | 获取项目列表 |\n| `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fprojects` | POST | 创建新项目 |\n| `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fprojects\u002F{id}` | GET | 获取项目详情 |\n| `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fyoutube\u002Fparse` | POST | 解析YouTube视频信息 |\n| `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fyoutube\u002Fdownload` | POST | 下载YouTube视频 |\n| `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fbilibili\u002Fdownload` | POST | 下载B站视频 |\n| `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fprojects\u002F{id}\u002Fprocess` | POST | 开始处理项目 |\n| `\u002Fapi\u002Fv1\u002Fprojects\u002F{id}\u002Fstatus` | GET | 获取处理状态 |\n\n## 🔍 故障排除\n\n### 常见问题\n\n#### 1. 端口被占用\n\n```bash\n# 检查端口占用\nlsof -i :8000  # 后端端口\nlsof -i :3000  # 前端端口\n\n# 停止占用进程\nkill -9 \u003CPID>\n```\n\n#### 2. Redis连接失败\n\n```bash\n# 检查Redis状态\nredis-cli ping\n\n# 启动Redis服务\nbrew services start redis  # macOS\nsystemctl start redis      # Linux\n```\n\n#### 3. YouTube下载失败\n\n- 检查网络连接\n- 更新yt-dlp版本：`pip install --upgrade yt-dlp`\n- 尝试使用浏览器Cookie\n- 检查视频是否可用\n\n#### 4. B站下载失败\n\n- 检查账号登录状态\n- 更新账号Cookie\n- 检查视频权限设置\n\n### 日志查看\n\n```bash\n# 查看所有日志\ntail -f logs\u002F*.log\n\n# 查看特定服务日志\ntail -f logs\u002Fbackend.log    # 后端日志\ntail -f logs\u002Ffrontend.log   # 前端日志\ntail -f logs\u002Fcelery.log     # 任务队列日志\n```\n\n### 系统状态检查\n\n```bash\n# 详细状态检查\n.\u002Fstatus_autoclip.sh\n\n# 手动检查服务\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fapi\u002Fv1\u002Fhealth\u002F  # 后端健康检查\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002F                # 前端访问测试\nredis-cli ping                             # Redis连接测试\n```\n\n## 🛠️ 开发指南\n\n### 后端开发\n\n```bash\n# 激活虚拟环境\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate\n\n# 设置Python路径\nexport PYTHONPATH=\"${PWD}:${PYTHONPATH}\"\n\n# 启动后端开发服务器\npython -m uvicorn backend.main:app --reload --port 8000\n```\n\n### 前端开发\n\n```bash\n# 进入前端目录\ncd frontend\n\n# 启动开发服务器\nnpm run dev\n```\n\n### Celery Worker\n\n```bash\n# 启动Worker\ncelery -A backend.core.celery_app worker --loglevel=info\n\n# 启动Beat调度器\ncelery -A backend.core.celery_app beat --loglevel=info\n\n# 启动Flower监控\ncelery -A backend.core.celery_app flower --port=5555\n```\n\n## 📊 性能优化\n\n### 生产环境配置\n\n1. **数据库优化**\n   - 使用PostgreSQL替代SQLite\n   - 配置连接池\n   - 启用查询缓存\n\n2. **Redis优化**\n   - 配置内存限制\n   - 启用持久化\n   - 设置过期策略\n\n3. **Celery优化**\n   - 调整并发数\n   - 配置任务路由\n   - 启用结果后端\n\n## 🔒 安全配置\n\n### 生产环境安全\n\n1. **环境变量**\n   - 使用强密码\n   - 定期轮换密钥\n   - 限制API访问\n\n2. **网络安全**\n   - 配置防火墙\n   - 使用HTTPS\n   - 限制CORS\n\n3. **数据安全**\n   - 定期备份\n   - 加密敏感数据\n   - 访问控制\n\n## 🚀 部署指南\n\n### Docker部署\n\n#### 快速启动\n\n```bash\n# 克隆项目\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip.git\ncd autoclip\n\n# 配置环境变量\ncp env.example .env\n# 编辑 .env 文件，填入必要的配置\n\n# 启动所有服务\ndocker-compose up -d\n\n# 查看服务状态\ndocker-compose ps\n```\n\n#### 访问服务\n\n- **前端界面**: [http:\u002F\u002Flocalhost:3000](http:\u002F\u002Flocalhost:3000) (本地开发环境)\n- **后端API**: [http:\u002F\u002Flocalhost:8000](http:\u002F\u002Flocalhost:8000) (本地开发环境)\n- **API文档**: [http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs](http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs) (本地开发环境)\n- **Flower监控**: [http:\u002F\u002Flocalhost:5555](http:\u002F\u002Flocalhost:5555) (本地开发环境)\n\n#### 开发环境\n\n```bash\n# 使用开发环境配置\ndocker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d\n\n# 实时查看日志\ndocker-compose -f docker-compose.dev.yml logs -f\n```\n\n#### 详细说明\n\n完整的Docker部署指南请参考 [DOCKER.md](DOCKER.md) 文档。\n\n### 系统服务\n\n```bash\n# 创建systemd服务文件\nsudo nano \u002Fetc\u002Fsystemd\u002Fsystem\u002Fautoclip.service\n\n[Unit]\nDescription=AutoClip Video Processing System\nAfter=network.target redis.service\n\n[Service]\nType=forking\nUser=autoclip\nWorkingDirectory=\u002Fopt\u002Fautoclip\nExecStart=\u002Fopt\u002Fautoclip\u002Fstart_autoclip.sh\nExecStop=\u002Fopt\u002Fautoclip\u002Fstop_autoclip.sh\nRestart=always\n\n[Install]\nWantedBy=multi-user.target\n```\n\n## 📈 路线图\n\n### 即将推出\n\n- [ ] **B站上传功能**: 自动上传切片视频到B站，支持多账号管理\n- [ ] **字幕编辑功能**: 可视化字幕编辑器和同步功能\n- [ ] **多语言支持**: 支持更多语言的视频处理\n- [ ] **云端存储**: 集成云存储服务\n- [ ] **批量处理**: 支持批量视频处理\n- [ ] **API开放**: 提供公开API接口\n- [ ] **移动应用**: 开发移动端应用\n\n### 长期规划\n\n- [ ] **AI模型优化**: 集成更多AI模型\n- [ ] **实时协作**: 支持多用户协作\n- [ ] **插件系统**: 支持第三方插件\n- [ ] **企业版**: 企业级功能和服务\n\n## 🤝 贡献指南\n\n我们欢迎所有形式的贡献！无论是代码贡献、文档改进、问题报告还是功能建议。\n\n### 如何贡献\n\n1. **Fork** 项目到您的GitHub账户\n2. 克隆您的Fork到本地：\n\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip.git\n   cd autoclip\n   ```\n\n3. 创建功能分支：\n\n   ```bash\n   git checkout -b feature\u002Famazing-feature\n   ```\n\n4. 进行开发和测试\n5. 提交更改：\n\n   ```bash\n   git add .\n   git commit -m 'feat: add amazing feature'\n   ```\n\n6. 推送分支：\n\n   ```bash\n   git push origin feature\u002Famazing-feature\n   ```\n\n7. 在GitHub上创建 **Pull Request**\n\n### 开发规范\n\n#### 代码规范\n\n- 后端：遵循PEP 8 Python代码规范\n- 前端：使用TypeScript，遵循ESLint规则\n- 提交信息：使用约定式提交格式（feat, fix, docs, style, refactor, test, chore）\n\n#### 开发流程\n\n1. 确保所有测试通过\n2. 添加必要的测试用例\n3. 更新相关文档\n4. 确保代码质量检查通过\n\n#### 提交信息格式\n\n```text\n\u003Ctype>(\u003Cscope>): \u003Cdescription>\n\n[optional body]\n\n[optional footer(s)]\n```\n\n示例：\n\n- `feat(api): add video download endpoint`\n- `fix(ui): resolve upload modal display issue`\n- `docs(readme): update installation instructions`\n\n## 📄 许可证\n\n本项目采用 [MIT License](LICENSE) 许可证。\n\n## ❓ 常见问题\n\n### 安装和启动问题\n\n**Q: 启动时提示端口被占用怎么办？**\nA: 使用以下命令检查并停止占用端口的进程：\n\n```bash\n# 检查端口占用\nlsof -i :8000  # 后端端口\nlsof -i :3000  # 前端端口\n\n# 停止进程\nkill -9 \u003CPID>\n```\n\n**Q: Redis连接失败怎么办？**\nA: 确保Redis服务正在运行：\n\n```bash\n# 检查Redis状态\nredis-cli ping\n\n# 启动Redis服务\nbrew services start redis  # macOS\nsudo systemctl start redis-server  # Linux\n```\n\n**Q: 前端依赖安装失败怎么办？**\nA: 尝试清理缓存后重新安装：\n\n```bash\ncd frontend\nrm -rf node_modules package-lock.json\nnpm cache clean --force\nnpm install\n```\n\n### 功能使用问题\n\n**Q: YouTube视频下载失败怎么办？**\nA:\n\n1. 检查网络连接\n2. 更新yt-dlp：`pip install --upgrade yt-dlp`\n3. 尝试使用浏览器Cookie\n4. 检查视频是否可用或需要登录\n\n**Q: B站视频下载失败怎么办？**\nA:\n\n1. 检查账号登录状态\n2. 更新账号Cookie\n3. 检查视频权限设置\n4. 尝试使用其他账号\n\n**Q: AI处理速度慢怎么办？**\nA:\n\n1. 检查API密钥配置\n2. 调整处理参数（减少chunk_size）\n3. 检查网络连接\n4. 考虑使用更快的AI模型\n\n**Q: B站上传功能什么时候可以使用？**\nA: B站上传功能正在开发中，预计在下一个版本中发布。该功能将支持：\n\n- 自动上传切片视频到B站\n- 多账号管理和切换\n- 批量上传和队列管理\n- 上传进度监控\n\n**Q: 字幕编辑功能什么时候可以使用？**\nA: 字幕编辑功能正在开发中，预计在下一个版本中发布。该功能将支持：\n\n- 可视化字幕编辑器\n- 字幕时间轴同步\n- 多语言字幕支持\n- 字幕格式转换\n\n### 性能优化\n\n**Q: 如何提高处理速度？**\nA:\n\n1. 增加Celery Worker并发数\n2. 使用SSD存储\n3. 增加系统内存\n4. 优化视频质量设置\n\n**Q: 如何减少存储空间占用？**\nA:\n\n1. 定期清理临时文件\n2. 压缩输出视频\n3. 删除不需要的项目\n4. 使用外部存储\n\n## 📞 支持与反馈\n\n### 获取帮助\n\n- **问题反馈**: [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip\u002Fissues)\n- **功能建议**: [GitHub Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip\u002Fdiscussions)\n  (仓库创建后可用)\n- **Bug报告**: 请使用GitHub Issues模板\n- **文档**: [项目文档](docs\u002F)\n\n### 联系方式\n\n如有问题或建议，请通过以下方式联系：\n\n### 💬 QQ\n\n\u003Cimg src=\".\u002Fqq_qr.jpg\" alt=\"QQ二维码\" width=\"150\">\n\n### 📱 飞书\n\n\u003Cimg src=\".\u002Ffeishu_qr.jpg\" alt=\"飞书二维码\" width=\"150\">\n\n### 📧 其他联系方式\n\n- 提交 [GitHub Issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhouxiaoka\u002Fautoclip\u002Fissues)\n- 发送邮件至：[christine_zhouye@163.com](mailto:christine_zhouye@163.com)\n- 添加上述QQ或飞书联系\n\n## 🙏 致谢\n\n感谢以下开源项目和服务的支持：\n\n### 核心技术栈\n\n- [FastAPI](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com\u002F) - 现代化Python Web框架\n- [React](https:\u002F\u002Freactjs.org\u002F) - 用户界面库\n- [Ant Design](https:\u002F\u002Fant.design\u002F) - 企业级UI设计语言\n- [TypeScript](https:\u002F\u002Ftypescriptlang.org\u002F) - JavaScript的超集\n- [Celery](https:\u002F\u002Fdocs.celeryproject.org\u002F) - 分布式任务队列\n- [Redis](https:\u002F\u002Fredis.io\u002F) - 内存数据结构存储\n\n### 视频处理\n\n- [yt-dlp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyt-dlp\u002Fyt-dlp) - YouTube视频下载工具\n- [FFmpeg](https:\u002F\u002Fffmpeg.org\u002F) - 音视频处理框架\n\n### AI服务\n\n- [通义千问](https:\u002F\u002Ftongyi.aliyun.com\u002F) - 阿里云大语言模型服务\n- [DashScope](https:\u002F\u002Fdashscope.aliyun.com\u002F) - 阿里云AI服务平台\n\n### 开发工具\n\n- [Vite](https:\u002F\u002Fvitejs.dev\u002F) - 前端构建工具\n- [Zustand](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpmndrs\u002Fzustand) - 状态管理库\n- [Pydantic](https:\u002F\u002Fpydantic-docs.helpmanual.io\u002F) - 数据验证库\n\n### 特别感谢\n\n- 所有为开源社区贡献的开发者\n- 提供反馈和建议的用户\n- 参与测试和贡献代码的社区成员\n\n---\n\n## 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个 ⭐ Star\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=zhouxiaoka\u002Fautoclip&type=Date)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#zhouxiaoka\u002Fautoclip&Date)\n\nMade with ❤️ by AutoClip Team\n\n⭐ 如果觉得有用，请给个Star支持一下！\n","AutoClip是一款基于AI的智能视频剪辑工具，能够自动从YouTube、B站等平台下载视频，并通过AI分析提取精彩片段，生成智能合集。其核心功能包括多平台支持、AI智能分析与自动切片、以及实时处理和现代界面设计。技术上，该项目采用Python后端搭配FastAPI框架，前端则使用React和TypeScript构建，结合Celery任务队列和WebSocket实现高效的异步处理与实时通信。AutoClip适用于需要高效管理和编辑大量视频内容的场景，如视频创作者的内容二次创作、教育机构的教学资源整理等，同时也为用户提供了一键部署的便捷性，支持Docker快速启动。",2,"2026-06-11 03:40:21","high_star"]