# video_cut

**Repository Path**: bighandsomeboy/video_cut

## Basic Information

- **Project Name**: video_cut
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-21
- **Last Updated**: 2026-09-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🎬 VideoCut AI Agent

一个基于本地大语言模型 (Ollama) 和 LangChain 构建的**自动化视频剪辑 Agent**。用户可以通过自然语言指令，让 AI 自动调用底层工具完成视频倍速、缩放、拼接等重复性剪辑工作。

## ✨ 特性

- 🧠 **本地化运行**：基于 Ollama (Qwen2.5 / Llama3)，数据不出本地，保护隐私。
- 🛠️ **Skill 可扩展**：基于 LangChain `@tool` 装饰器，可轻松扩展更多功能（去水印、提取音频、添加字幕等）。
- 💻 **双模式运行**：支持 Ollama 本地模型 或 OpenAI 兼容 API（如 DeepSeek、通义千问等）。
- 🎨 **Streamlit Web UI**：友好的自然语言对话式剪辑界面。
- 🔧 **命令行模式**：支持直接在终端调用。
- 📦 **清晰的项目结构**：tools / agent / app 三层分离，易于维护和扩展。

## 🏗️ 技术栈

`Python` · `LangChain` · `Ollama` · `MoviePy` · `Streamlit` · `FFmpeg`

## 📁 项目结构

```
video-edit-agent/
├── README.md
├── requirements.txt
├── .gitignore
├── app.py                      # Streamlit Web 界面
├── tools/
│   ├── __init__.py
│   └── video_skills.py         # 核心视频处理 Skill (Tools)
├── agent/
│   ├── __init__.py
│   └── editor_agent.py         # LangChain Agent 逻辑
```

## 🚀 快速开始

### 1. 克隆项目 & 创建环境

```bash
cd video-edit-agent

# 创建虚拟环境（推荐 conda）
conda create -n videocut python=3.11 -y
conda activate videocut

# 或使用 venv
python -m venv videocut
# Windows: videocut\Scripts\activate
# Mac/Linux: source videocut/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 启动本地模型（二选一）

**方案 A：Ollama 本地模型（推荐）**

```bash
# 安装 Ollama: https://ollama.com
ollama pull qwen2.5:7b
ollama run qwen2.5:7b   # 启动模型服务
```

**方案 B：OpenAI 兼容 API**

```bash
# 在 Web UI 中输入你的 API Key
# 或在终端设置环境变量：
export OPENAI_API_KEY="your-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"  # 可选
export OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"                    # 可选
```

### 3. 运行

```bash
# Web 界面模式
streamlit run app.py

# 命令行模式
python -m agent.editor_agent "把 input.mp4 2倍速并缩小到一半，保存为 output.mp4"
```

## 🎯 支持的剪辑操作

| 工具 | 功能 | 示例指令 |
|------|------|---------|
| `speed_up_video` | 视频倍速播放 | "把 30s 视频 6 倍速，压缩到 5s" |
| `resize_video` | 画面缩放 | "把视频缩小到 0.5 倍" |
| `concatenate_videos` | 多段拼接 | "把 A 和 B 拼在一起" |
| `insert_video` | 指定位置插入 | "在 A 中间插入 B" |
| `get_video_info` | 查看视频信息 | "看看这个视频的时长和分辨率" |

## 📝 简历 STAR 写法

> **个人项目：基于 LLM Agent 的自动化视频剪辑系统** | GitHub 开源
>
> - **背景**：日常视频处理中存在大量规则明确的重复性工作（批量变速、多段拼接、分辨率缩放），传统手动剪辑效率低下。
> - **任务**：设计并实现一个能通过自然语言指令自动完成视频剪辑任务的本地 AI Agent。
> - **行动**：使用 LangChain 搭建 Tool-Calling 架构，将 MoviePy 核心功能封装为标准化 @tool Skill；通过 Ollama 本地部署 Qwen2.5-7B 模型确保数据隐私；使用 Streamlit 开发前端界面，实现从"自然语言输入"到"Agent 思考日志"再到"视频导出"的完整闭环。
> - **结果**：将原本需要 5-10 分钟的手动操作缩短至秒级自动执行，项目已开源至 GitHub。

## 📄 License

MIT