AI Vlog 智能剪辑与素材自动处理工作流产品系统Vibe Coding

面向个人Vlog及短视频素材整理、粗剪和成片验证场景。原始素材数量较多、视频规格和内容存在差异，传统方式需要人工逐条查看、筛选和排列，处理时间较长。本项目尝试通过AI辅助分析与本地自动化处理，把素材读取、筛选、片段组织、视频处理和成片验证串成可重复执行的工作流，降低大量素材人工整理与重复剪辑的成本。

项目支持批量读取本地视频和图片素材，提取视频时长、编码、分辨率等基础信息，并围绕Vlog成片任务进行素材组织和自动化处理。工作流包含素材扫描、视频信息解析、候选片段组织、剪辑方案生成、FFmpeg视频处理以及成片输出等环节。同时保留A/B版本验证能力，可将不同剪辑策略生成的结果进行对比，方便继续调整节奏、片段选择和整体结构。项目主要在Windows本地运行，适合处理较大规模的个人视频素材。

我主要负责项目需求拆解、工作流设计、AI辅助开发、脚本调试、素材审计以及最终成片验证。开发过程中使用ChatGPT/Codex辅助完成代码理解、功能实现和问题排查，并结合Python、FFmpeg及本地文件处理能力搭建工作流。实际测试使用69个真实源文件，其中包含41个视频和28张照片/MPO，视频素材约27分钟、约25GB，并生成不同策略的Vlog成片进行A/B验证。项目重点不是单次生成代码，而是让AI参与需求拆解、代码修改、执行验证和迭代调试，最终把流程真正跑通。