3分钟批量剪100个视频：AutoCut脚本自动化全攻略

你是否还在手动逐段剪辑视频？面对成百上千个视频文件，重复操作耗费80%工作时间？本文将带你掌握AutoCut脚本批量处理技术，通过3个核心步骤实现视频自动化剪辑，让电脑替你完成繁琐工作。读完本文你将获得：批量转录字幕、智能筛选片段、一键合成视频的全流程自动化方案，以及5个实用脚本模板。

为什么需要AutoCut自动化脚本？

传统视频剪辑流程中，运营人员需要手动处理以下重复工作：打开视频文件→播放识别关键片段→标记时间点→裁剪合并→导出文件。当视频数量超过10个时，这种方式不仅效率低下，还容易出现遗漏和错误。

AutoCut通过"文本编辑剪辑视频"的创新理念，将剪辑流程转化为脚本可处理的文本操作。核心优势体现在：

• 批量处理：一次运行处理任意数量视频
• 精确剪辑：基于字幕时间戳的毫秒级精度控制
• 灵活扩展：通过Python脚本实现自定义剪辑逻辑

项目核心模块autocut/main.py提供了完整的命令行接口，支持转录(-t)、剪辑(-c)、守护进程(-d)等多种操作模式，为自动化脚本提供了丰富的API支持。

准备工作：环境搭建与基础配置

安装AutoCut

通过项目仓库克隆代码并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/autocut
cd autocut
pip install -r requirements.txt

核心模块解析

AutoCut的批量处理能力依赖于以下关键模块：

模块路径	功能说明
autocut/cut.py	视频剪辑核心逻辑，实现基于字幕的片段提取
autocut/transcribe.py	音频转文字功能，生成可编辑的字幕文件
autocut/utils.py	提供文件处理、字幕转换等工具函数
autocut/daemon.py	文件夹监控功能，支持实时处理新文件

配置文件准备

创建批量处理配置文件batch_config.py，定义视频路径、输出格式等参数：

# 批量处理配置示例
INPUT_FOLDER = "./test/media"  # 待处理视频目录
OUTPUT_FOLDER = "./output"     # 输出目录
LANGUAGE = "zh"                # 字幕语言
WHISPER_MODEL = "small"        # 语音识别模型
BITRATE = "10m"                # 输出视频比特率

三步实现批量剪辑自动化

第一步：批量转录视频生成字幕

使用autocut/transcribe.py模块将视频中的音频转为文字字幕。创建batch_transcribe.py脚本：

import os
from autocut.transcribe import Transcribe
from batch_config import INPUT_FOLDER, LANGUAGE, WHISPER_MODEL

# 获取所有视频文件
video_extensions = ['.mp4', '.mov', '.mkv', '.flv']
video_files = [f for f in os.listdir(INPUT_FOLDER) 
              if os.path.splitext(f)[1].lower() in video_extensions]

# 批量转录
for video in video_files:
    video_path = os.path.join(INPUT_FOLDER, video)
    print(f"Processing: {video_path}")
    
    # 创建转录实例
    transcriber = Transcribe({
        'inputs': [video_path],
        'lang': LANGUAGE,
        'whisper_model': WHISPER_MODEL,
        'force': True
    })
    transcriber.run()

执行脚本后，每个视频文件将生成对应的SRT字幕文件，保存在同一目录下。

第二步：自动筛选关键片段

AutoCut通过Markdown文件实现可视化的片段筛选。autocut/utils.py中的MD类提供了任务列表管理功能，我们可以通过脚本自动标记需要保留的片段。

创建auto_select_segments.py脚本：

import os
import re
from autocut.utils import MD
from batch_config import INPUT_FOLDER

# 关键词筛选规则
KEYWORDS = ["重要", "注意", "核心", "总结"]  # 需要保留的内容关键词

for file in os.listdir(INPUT_FOLDER):
    if file.endswith('.md'):
        md_path = os.path.join(INPUT_FOLDER, file)
        md = MD(md_path, 'utf-8')
        
        # 自动标记包含关键词的片段
        for i, (marked, content) in enumerate(md.tasks()):
            if any(keyword in content for keyword in KEYWORDS):
                # 修改任务状态为已选中
                md.lines[i] = md.lines[i].replace('- [ ]', '- [x]')
        
        # 标记编辑完成
        md.add_done_editing(True)
        md.write()
        print(f"Processed: {md_path}")

该脚本会自动扫描所有Markdown字幕文件，标记包含指定关键词的片段，实现智能筛选。筛选完成后，可通过文本编辑器查看和调整结果：

第三步：批量合成最终视频

使用autocut/cut.py中的Cutter类，批量处理已标记完成的视频项目：

import os
from autocut.cut import Cutter
from batch_config import INPUT_FOLDER, OUTPUT_FOLDER, BITRATE

# 创建输出目录
os.makedirs(OUTPUT_FOLDER, exist_ok=True)

for file in os.listdir(INPUT_FOLDER):
    if file.endswith('.md'):
        md_path = os.path.join(INPUT_FOLDER, file)
        video_name = os.path.splitext(file)[0] + '.mp4'
        video_path = os.path.join(INPUT_FOLDER, video_name)
        srt_path = os.path.join(INPUT_FOLDER, os.path.splitext(file)[0] + '.srt')
        
        if os.path.exists(video_path) and os.path.exists(srt_path):
            # 执行剪辑
            cutter = Cutter({
                'inputs': [srt_path, video_path, md_path],
                'bitrate': BITRATE,
                'force': True
            })
            cutter.run()
            
            # 移动输出文件到指定目录
            output_file = os.path.splitext(video_path)[0] + '_cut.mp4'
            if os.path.exists(output_file):
                os.rename(output_file, os.path.join(OUTPUT_FOLDER, os.path.basename(output_file)))

高级技巧：5个实用自动化脚本模板

1. 定时监控文件夹

使用autocut/daemon.py实现实时监控：

python -m autocut -d ./watch_folder -t -c

2. 多语言字幕生成

修改批量转录脚本支持多语言：

LANGUAGES = ["zh", "en", "ja"]  # 多语言支持
for lang in LANGUAGES:
    transcriber = Transcribe({
        'inputs': [video_path],
        'lang': lang,
        'whisper_model': WHISPER_MODEL
    })

3. 视频格式统一转换

结合autocut/utils.py中的文件处理函数：

from autocut.utils import change_ext, is_video

for file in os.listdir(INPUT_FOLDER):
    if is_video(file) and not file.endswith('.mp4'):
        # 转换为MP4格式
        os.system(f"ffmpeg -i {os.path.join(INPUT_FOLDER, file)} {os.path.join(INPUT_FOLDER, change_ext(file, 'mp4'))}")

4. 剪辑结果自动上传

添加FTP上传功能：

from ftplib import FTP

def upload_to_ftp(local_file, remote_path):
    with FTP('ftp.example.com') as ftp:
        ftp.login('user', 'pass')
        ftp.cwd(remote_path)
        with open(local_file, 'rb') as f:
            ftp.storbinary(f'STOR {os.path.basename(local_file)}', f)

# 在剪辑完成后调用
upload_to_ftp(output_file, '/videos/processed/')

5. 处理状态邮件通知

添加邮件提醒功能：

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_notification(total, success):
    msg = MIMEText(f"批量处理完成: 共{total}个, 成功{success}个")
    msg['Subject'] = 'AutoCut批量处理结果'
    msg['From'] = '[e-mail]'
    msg['To'] = '[e-mail]'
    
    with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as server:
        server.starttls()
        server.login('user', 'pass')
        server.send_message(msg)

总结与展望

通过本文介绍的AutoCut脚本自动化方案，你已经掌握了从批量转录到最终合成的全流程自动化技术。核心优势在于将视频剪辑转化为文本处理，充分发挥了脚本编程的自动化能力。

项目后续可扩展方向：

• 集成AI自动识别关键片段
• 开发Web界面管理批量任务
• 添加视频水印、片头片尾模板功能

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