前言¶

做影視解說、長視頻精剪時，常見路徑是：在剪映裏手搓時間線，或自己寫腳本碰 draft_content.json。素材選段、旁白配音、字幕對齊、BGM 與特效往往要反覆對錶。若希望 Codex / Cursor 等 Agent 按分鏡腳本直接生成可在剪映專業版打開的草稿，並把「解說 + 保留原聲」這類混剪流程固化下來，社區 Skill AI生成剪映草稿（座標 @user_ae897a6e/jianying-editor-skill-ai）提供了一套以解說視頻爲主線的自動化方案。

這是什麼¶

AI生成剪映草稿 是 SkillHub 上的社區 Skill（分類 design-media，版本 1.0.0，發佈者 user_ae897a6e，頁面作者署名「拾壹」）。Skill 描述爲：自動化剪映專業版剪輯與草稿生成，主流程面向旁白解說類視頻；適用於把長視頻、轉寫稿、SRT、解說文案或分鏡錶轉成剪映草稿，完成素材選取與排列、TTS 旁白與對齊字幕、BGM/特效，以及檢查或修復草稿、在支持環境下導出成片。主要支持 Windows，macOS 草稿創建爲實驗性能力。標籤標明 requires_api_key=false，不依賴額外 API Key 即可安裝。

與僅整理剪映官網說明、或只生成導入用 SRT 包的 Skill 不同，本 Skill 內置 pyJianYingDraft 相關腳本與規則文檔，由 Agent 在用戶項目目錄執行業務腳本，而不是改 Skill 安裝目錄內的文件。

核心功能¶

以下能力來自 Skill 包內 SKILL.md 與參考文檔，可與 skillhub search 檢索結果相互印證。

1. 解說混剪主流程：從可信時間戳（視頻分析、轉寫、SRT 等）建分鏡表 → 編寫符合 schema 的 storyboard JSON → 校驗與 dry-run → 生成草稿；支持 mode: "narration" 與 mode: "original"（原聲段落 text 留空）。
2. TTS 與字幕：movie_commentary_builder.py 支持 --tts 與 --speaker（音色列表見 data/tts_speakers.csv）；默認走 Edge TTS，需聯網。也可不加 --tts，僅生成帶字幕的草稿。
3. 通用草稿編輯：通過 jy_wrapper.py、以及 rules/ 下 core、media、text、audio-voice、effects 等規則，處理保存、軌道、導出等行爲。
4. 質檢與導出：draft_inspector.py 查看草稿摘要；auto_exporter.py 在支持的 Windows 環境嘗試自動化導出；asset_search.py 檢索轉場、特效等元數據。
5. 環境約束：要求 Python 3.10+、FFmpeg/FFprobe、MediaInfo；Windows 10/11 + 剪映專業版爲主；macOS 可實驗性建草稿，UI 自動導出偏向 Windows。

Skill 明確不用於剪映/CapCut 草稿格式以外的其他剪輯軟件；不擅自編造片段時間戳、不默認下載雲素材（需用戶同意並設置 JY_ALLOW_CLOUD_RESOLVE=1）。

安裝與啓用¶

安裝 SkillHub CLI（未安裝時）¶

command -v skillhub && skillhub --version

未安裝時可按 SkillHub 官方說明執行完整安裝（示例爲推薦的一鍵腳本）：

curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash

安裝本 Skill¶

安裝時必須用 --dir 指向當前 Agent 的 skills 目錄，否則默認落在 ./skills/ 可能不會被識別。SkillHub 頁面給出的安裝提示爲：根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安裝 @user_ae897a6e/jianying-editor-skill-ai。

命令行示例：

skillhub install jianying-editor-skill-ai --namespace user_ae897a6e --dir <你的 Agent skills 目錄>

常見路徑（以 SkillHub 安裝文檔爲準）：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或項目下的 .agents/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/

安裝完成後重啓或刷新 Agent，使其加載新 Skill。

Python 與剪映環境¶

在首次使用前，Agent 應閱讀 Skill 內 references/installation.md，並在用戶機器上安裝依賴：

python -m pip install -r <SKILL_ROOT>/requirements.txt
python <SKILL_ROOT>/scripts/api_validator.py --json

<SKILL_ROOT> 爲安裝後的 Skill 根目錄。草稿目錄若未自動識別，可設置：

export JY_PROJECTS_ROOT="/path/to/com.lveditor.draft"

Windows 下可使用 set JY_PROJECTS_ROOT=D:\path\to\com.lveditor.draft。

典型用法¶

下面以 Skill 文檔中的「解說快路徑」爲例：先在用戶項目目錄準備 storyboard.json（字段與示例見 Skill 內 references/storyboard.example.json），再依次校驗、dry-run、正式構建。將 <SKILL_ROOT> 換成本機安裝路徑，input.mp4 與 JSON 使用絕對路徑更穩妥。

python <SKILL_ROOT>/scripts/storyboard_validator.py storyboard.json --video input.mp4
python <SKILL_ROOT>/scripts/movie_commentary_builder.py \
  --video input.mp4 \
  --json storyboard.json \
  --name "Commentary_Project" \
  --tts \
  --speaker zh_male_huoli \
  --dry-run
python <SKILL_ROOT>/scripts/movie_commentary_builder.py \
  --video input.mp4 \
  --json storyboard.json \
  --name "Commentary_Project" \
  --tts \
  --speaker zh_male_huoli

需要 BGM 時，在構建命令末尾增加 --bgm background_music.mp3（見 references/narrated-editing-workflow.md）。

生成後檢查草稿：

python <SKILL_ROOT>/scripts/draft_inspector.py summary --name "Commentary_Project" --json

向 Agent 的自然語言觸發方式，可與 Skill 描述對齊，例如：「把這份 SRT/解說稿和長視頻做成剪映草稿」「按分鏡 JSON 生成解說工程並配音」「檢查剛生成的草稿軌道是否正常」。

適用場景與注意¶

適合：本機已安裝剪映專業版、有明確片源與可信時間戳的解說/精剪項目；希望 Agent 按規則文檔驅動腳本，而不是在聊天裏零散拼 JSON。

限制與注意：

1. 時間戳必須來自轉寫、SRT 或分析工具，禁止憑記憶估算；分鏡默認按時間順序，非線性結構需用戶明確要求。
2. TTS 時長若超過規劃片段，Skill 要求告警並改寫或延長，而不是靜默疊畫。
3. 默認不解析雲素材 URL；會員素材、本機緩存、賬號數據不得被打包進公開 Skill。
4. macOS 僅實驗性支持建草稿，自動導出以 Windows 爲主。
5. 默認草稿名應唯一；覆蓋已有工程需用戶明確同意並使用 --overwrite。

SkillHub 頁面當前展示：評分 100000，下載 10351 次（統計以平臺爲準，會隨時間變化）。

結尾¶

AI生成剪映草稿 把「分鏡校驗 → 解說/原聲混剪 → TTS 字幕 → 草稿質檢」收斂成 Agent 可執行的 Skill 與腳本，適合想把解說流水線交給 Codex/Cursor 的剪輯與內容團隊。官方入口：

• SkillHub：https://www.skillhub.cn/skills/user_ae897a6e/jianying-editor-skill-ai
• API 座標頁：https://api.skillhub.cn/user_ae897a6e/jianying-editor-skill-ai