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AutoClip

Automatisiert das Herunterladen von Videos, die KI-Inhaltsanalyse, die Clip-Extraktion und die Generierung von Highlight-Sammlungen.

Automatisierte KI-Highlight-Extraktion und Video-Clipping

Laden Sie YouTube- oder Bilibili-Videos herunter, lassen Sie den Qwen LLM Inhalte analysieren und generieren Sie automatisch Highlight-Clips.

Für immer kostenlos · Open Source · MIT
✓ Light setup✓ Im Browser✓ Echtzeit-Zusammenarbeit
7.3
ZEKAI
Großartiger KI-Highlight-Clipper.
Frei & Open Source · Video
Einfache Einrichtung5
Nützlichkeit7
Wartung9.5
Community7.5
★ 7,408
GITHUB
Sep 2026
AKTUALISIERT
MIT
LIZENZ
🛠 Keine Lust auf Self-Hosting? Wir richten es ein →
⚡ Schnelle Antwort

AutoClip ist eine Open-Source-Webanwendung, die Langform-Videos von YouTube oder Bilibili herunterlädt und KI nutzt, um wichtige Highlights zu extrahieren. Content-Creator und Redakteure können Zusammenstellungen automatisch bewerten, schneiden und zusammenstellen, ohne stundenlanges Footage ansehen zu müssen.

Läuft auf
Web
Hosting
Self-host
Sprachen
Python
Lizenz
MIT

Was es ist

Das System nimmt Video-URLs oder lokale Uploads entgegen, extrahiert Untertitel und verarbeitet den Text über Tongyi Qianwen LLMs. Es generiert strukturierte Gliederungen, identifiziert Themen-Zeitachsen, bewertet Höhepunkte, schneidet Videosegmente mit FFmpeg und stellt herunterladbare Sammlungen zusammen.

Für wen

Dieses Tool eignet sich für Videocreator, Agentur-Redakteure und Social-Media-Manager, die Kurz-Clips oder Highlights aus langen Streams und Interviews produzieren. Es ist nicht für Benutzer konzipiert, die erweiterte nicht-lineare Multi-Track-Videobearbeitung oder Motion Graphics suchen.

Wichtige Funktionen

Multi-Source Parsing

Ruft Videos direkt von YouTube- und Bilibili-URLs oder lokalen Speicher-Uploads ab und verarbeitet sie.

LLM Content Analysis

Analysiert Transkriptionen mithilfe von Tongyi Qianwen, um Gliederungen, Themen-Zeitachsen und Titel zu generieren.

Automated Highlight Scoring

Bewertet Videosegmente und weist Engagement-Scores zu, um erstklassige Clip-Momente zu identifizieren.

FFmpeg Segment Cutting

Rendert exakte Schnittdateien und kombiniert ausgewählte Clips mit Neuanordnung zu benutzerdefinierten Compilations.

Real-Time Job Queues

Verfolgt Hintergrundverarbeitungs- und Rendering-Status mithilfe von Celery, Redis und WebSockets.

Erste Schritte

Startklar in 3 Schritten

1
Klonen Sie das Repository und kopieren Sie env.example nach .env mit Ihrem DashScope API-Key.
2
Führen Sie ./docker-start.sh aus, um die Anwendung, Redis und Datenbankdienste zu starten.
3
Greifen Sie auf das Web-Interface unter localhost:3000 zu, um eine Video-URL einzufügen und die Verarbeitung zu starten.
Klartext

Unser ehrliches Fazit

Stärken

  • Kombiniert Video-Download, LLM-Transkriptanalyse und Rendering in einer einzigen Web-UI.
  • Berechnet Highlight-Bewertungen automatisch, um die Auswahl von Short-Form-Inhalten zu beschleunigen.
  • Bietet integrierte Docker Compose-Dateien für den schnellen Start von Multi-Container-Umgebungen.
  • Unterstützt die direkte Handhabung von Bilibili- und YouTube-Links sowie die Extraktion von Untertiteln.

Schwächen

  • Erfordert einen aktiven API-Key und laufende Nutzungsgebühren für externe Tongyi Qianwen LLM-Dienste.
  • Verlangt dedizierte Server-Hardware, auf der Python, Node.js, Redis, FFmpeg und Celery-Worker laufen.
  • Untertitel-Bearbeitungstools und automatisches Hochladen von Bilibili-Konten sind in aktuellen Builds unvollständig.
  • Es fehlen fein abgestimmte Audio-Bearbeitungs- oder visuelle NLE-Timeline-Bearbeitungssteuerungen.
Kosten

Preise & Lizenz

AutoClip ist kostenlos und Open Source unter der MIT-Lizenz. Ihre einzigen Betriebskosten entstehen durch das Self-Hosting der Infrastruktur und die Bezahlung von DashScope Tongyi Qianwen API-Token.

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Fragen

FAQ

What AI models power the content analysis?

AutoClip verwendet das Tongyi Qianwen (Qwen-Plus) LLM der Alibaba Cloud über die DashScope API, um Gliederungen, Zeitachsen und Scores zu verarbeiten.

What host hardware is required?

Sie benötigen ein System mit mindestens 4GB of RAM (8GB+ empfohlen), 10GB Speicherplatz, Docker und FFmpeg.

Can I upload local media files?

Ja, Sie können Videodateien und optionale externe Untertiteldateien direkt über die Web-UI hochladen.

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