随着短视频内容爆发式增长，视频博主、技术讲师、MCN机构每天需要将1-2小时的直播回放、教程视频拆解为多个短片段发布到抖音、B站、微信视频号等平台。手动剪辑效率低、成本高，急需自动化工具提升内容生产效率。本项目聚焦音视频内容自动化处理场景，帮助创作者一键完成从长视频到多平台短视频的全流程。
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即时通信系统产品系统Vibe Coding
我要开发同款技术信息
作品详情
行业场景
功能介绍
系统主要功能模块如下：
1. 视频摄入与规范化：支持本地文件上传或远程URL输入，使用ffmpeg自动提取音频、标准化视频格式
2. 自动语音识别（ASR）：对音频进行语音转文字，生成带时间戳的逐字稿
3. 智能分段：通过LLM对转录文本进行语义分析，自动切分为30-120秒的知识片段
4. AI元数据生成：为每个片段自动生成标题、描述、标签，支持创作者风格定制
5. 视频片段渲染：使用ffmpeg按时间点精确裁剪输出短视频文件
6. 审核与发布队列：提供待审核片段列表API，支持人工确认后创建发布任务
7. 数据报告：自动生成每日/每周内容表现分析报告，支持多创作者多租户
项目实现
我负责系统全栈设计与开发，主要技术实现如下：
技术栈：Python + FastAPI + SQLite/PostgreSQL + ffmpeg + OpenAI API + Docker
架构亮点：
- 模块化微服务架构，各功能模块解耦，便于独立扩展
- 使用OpenClaw工作流引擎编排处理流程，支持自动重试和错误处理
- 多租户设计，所有数据按creator_id隔离，支持多创作者同时使用
- RESTful API + 完整Swagger文档
- Docker Compose一键部署
示例图片
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