AutoClip

# AutoClip **Transforme vídeos longos em momentos que merecem ser compartilhados.** [简体中文](README.md) · [English](README-EN.md) · [日本語](README-JA.md) · [한국어](README-KO.md) · [Español](README-ES.md) · **Português** · [Русский](README-RU.md) · [Français](README-FR.md) [![GitHub release](https://img.shields.io/github/v/release/zhouxiaoka/autoclip?style=flat-square)](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/releases/latest) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/zhouxiaoka/autoclip?style=flat-square)](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/stargazers) [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/zhouxiaoka/autoclip?style=flat-square)](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/forks) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/zhouxiaoka/autoclip?style=flat-square)](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/issues) [![License: MIT](https://img.shields.io/github/license/zhouxiaoka/autoclip?style=flat-square)](LICENSE) [Site](https://zhouxiaoka.github.io/autoclip_intro/) · [Discussions](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/discussions) · [Relatar um problema](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/issues) **Instaladores desktop: [macOS · Apple Silicon](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/releases/latest) · [Windows · x64](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/releases/latest)** [Instalação e primeiros clipes (English)](docs/USER_INSTALLATION_GUIDE.en.md) · [Guia completo de solução de problemas (inglês)](docs/FAQ.en.md)

A partir da v1.3.1, o aplicativo, o site e o README oferecem chinês, inglês, japonês, coreano, espanhol, português, russo e francês. Escolha o idioma no cabeçalho ou siga o sistema. Seus arquivos e o conteúdo gerado mantêm o idioma original. O AutoClip usa IA para analisar legendas, encontrar destaques, criar títulos e gerar clipes e coletâneas automaticamente. Ideal para entrevistas, podcasts, cursos e gravações de transmissões ao vivo, oferece um aplicativo desktop, uma interface web via Docker e acesso por CLI / MCP. ## Veja a interface ![AutoClip v1.3.0 — local video import](docs/images/import-local.jpg) Interface web real da v1.3.0: adicione um vídeo local na área de importação, com legendas SRT opcionais. ## Reconhecimento da comunidade

Estes selos são fornecidos pelo Trendshift. Clique para consultar as conquistas registradas do AutoClip. GitHub Trending e Trendshift são rankings diferentes; os selos mostram conquistas registradas, não uma posição em tempo real. ## O que você pode fazer | Recurso | Descrição | | --- | --- | | Importar vídeos | Use arquivos locais ou links do YouTube e Bilibili, com legendas SRT opcionais. | | Encontrar destaques | Extraia resumos, intervalos por assunto, pontuações e títulos a partir das legendas. | | Criar clipes e coletâneas | Gere clipes e coletâneas sugeridas e ajuste a ordem manualmente. | | Exportar para publicar | Use predefinições para Douyin, Xiaohongshu, YouTube Shorts e Bilibili, com legendas embutidas e cartões de título. | | Escolher modelos | Use Qwen, APIs compatíveis com OpenAI, Gemini, SiliconFlow ou modelos locais com Ollama / LM Studio. | | Automatizar tarefas | Organize execuções pela CLI ou acesse o mesmo fluxo de processamento por um cliente MCP. | > Importar vídeo → Legendas / transcrição → Análise e pontuação por IA → Clipes e coletâneas → Exportação ## Início rápido ### 1. Aplicativo desktop Baixe o instalador adequado em [GitHub Releases](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/releases/latest): | Plataforma | Instalação | | --- | --- | | macOS · Apple Silicon | `.dmg` | | Windows 10 / 11 · x64 | `-setup.exe` | | Intel Mac / Linux | Use Docker ou a CLI abaixo | Os instaladores incluem Python e FFmpeg. Consulte cada versão para verificar as plataformas disponíveis e as instruções da primeira execução. Após instalar, escolha o provedor de modelos nas configurações, teste a conexão, salve e importe um vídeo. ### 2. Docker / Web Requer Docker e Docker Compose v2. Execute os comandos na raiz do repositório: ```bash git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git cd autoclip ``` ```bash cp env.example .env ``` Antes de iniciar, edite `.env`: selecione `LLM_PROVIDER` e informe a chave de API e o modelo correspondentes. Você também pode configurar o provedor pela interface após iniciar. ```bash mkdir -p data logs uploads docker compose up -d --build ``` Abra a [interface web](http://localhost:3000). A [documentação da API](http://localhost:8000/docs) estará disponível após a inicialização do backend. Veja o [guia do Docker](DOCKER.md) (em chinês) para mais detalhes. No Linux, se os diretórios montados causarem erros de permissão, corrija a propriedade dos diretórios de dados do projeto com este comando e inicie os serviços novamente: ```bash docker compose run --rm --no-deps --user root --entrypoint sh autoclip -c 'chown -R autoclip:autoclip /app/data /app/logs /app/uploads' docker compose up -d ``` ### 3. CLI / MCP Requer Python 3.10 ou superior (3.11 recomendado) e FFmpeg no PATH. O exemplo usa um shell de macOS / Linux; no PowerShell do Windows, ative o ambiente com `venv\Scripts\Activate.ps1`. O processamento local pela CLI não precisa de Redis. ```bash git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git cd autoclip python3 -m venv venv source venv/bin/activate python -m pip install -r requirements.txt python -m pip install -e . ``` Exemplo com modelo local: instale e inicie o Ollama, depois baixe um modelo. Vídeos sem legendas exigem `faster-whisper`; o modelo de voz é baixado no primeiro uso. Para usar legendas existentes, adicione `--srt talk.srt`. ```bash ollama pull qwen2.5:7b python -m pip install faster-whisper autoclip doctor --provider ollama autoclip run talk.mp4 --provider ollama --json ``` Substitua `PROJECT_ID` pelo ID do projeto retornado após o processamento para exportar no formato Shorts. Inicie o servidor MCP via stdio com `autoclip mcp`: ```bash autoclip export PROJECT_ID --preset shorts autoclip mcp ``` No cliente MCP, defina `command` como o caminho absoluto de `autoclip` no ambiente virtual e `args` como `["mcp"]`. Veja o [guia de CLI / MCP](docs/CLI_AND_MCP.md) e a [skill para agentes](skills/autoclip/SKILL.md) (ambos em chinês). ## Configuração de modelos | Opção | Configuração | | --- | --- | | Modelos na nuvem | Selecione Qwen, uma API compatível com OpenAI, Gemini ou SiliconFlow e informe a chave de API. Serviços compatíveis permitem personalizar a Base URL. | | Ollama | Endereço padrão: `http://localhost:11434/v1`; modelo: `qwen2.5:7b`. Não exige chave de API. | | LM Studio | Carregue um modelo e inicie o Local Server, por padrão em `http://localhost:1234/v1`. Selecione um modelo disponível no seu servidor. | Dentro do Docker, `localhost` aponta para o próprio contêiner. Para usar um modelo no host, configure um endereço acessível pelo contêiner; consulte o guia de CLI / MCP. O corte dos vídeos é local; a análise com modelos na nuvem envia o texto das legendas ao provedor escolhido. Downloads de vídeos e modelos ainda precisam de internet. ## Perguntas frequentes

É gratuito? Preciso de uma chave de API?

O AutoClip é gratuito e de código aberto sob MIT. Provedores de modelos na nuvem cobram pelo uso e exigem sua própria chave de API. Ollama / LM Studio não precisam de chave de nuvem, mas exigem modelos e hardware adequado.

Meus vídeos são enviados para a nuvem?

A edição local acontece no seu dispositivo. A análise com modelos na nuvem envia o texto das legendas ao provedor escolhido. Os recursos de publicação enviam o vídeo à plataforma de destino quando usados. Estatísticas e relatórios de erros dependem da versão e das configurações; consulte as notas de privacidade.

Posso usar vídeos sem legendas?

Sim, após preparar os componentes locais do Whisper e um modelo de voz. Também é possível importar SRT existente. Legendas precisas podem reduzir o tempo e os erros de transcrição.

Por que nenhum clipe foi gerado?

Verifique a etapa que falhou: legendas vazias, conexão com o modelo, pontuação mínima muito alta ou problemas no FFmpeg e no disco. Você pode reduzir o limite de 0.7 para 0.5, mas isso não garante clipes.

Quais vídeos funcionam melhor e quanto tempo leva?

A análise usa principalmente as legendas, sendo adequada para entrevistas, podcasts, aulas e comentários falados. Ação visual ou música podem ter resultados limitados. O tempo depende da duração, do hardware, do modelo e da exportação; comece com uma amostra curta.

[Guia completo de solução de problemas (inglês)](docs/FAQ.en.md) · [Problemas conhecidos](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/issues/96) ## Documentação O README está disponível em oito idiomas; a maioria dos guias detalhados está em chinês. Os idiomas do README não indicam os idiomas compatíveis com a interface ou com os modelos de transcrição. - [Instalação e primeiros clipes (English)](docs/USER_INSTALLATION_GUIDE.en.md) - [Implantação com Docker (chinês)](DOCKER.md) - [CLI, MCP e modelos locais (chinês)](docs/CLI_AND_MCP.md) - [Provedores de modelos (chinês)](docs/MULTI_LLM_PROVIDER_GUIDE.md) - [Perguntas frequentes (chinês)](docs/FAQ.md) - [Guia de contribuição (chinês)](CONTRIBUTING.md) - [Histórico de alterações](CHANGELOG.md) - [Privacidade (chinês / inglês)](docs/PRIVACY.en.md) - [Tradução do README e manutenção dos selos (chinês)](docs/i18n.md) ## Contribua e entre em contato Correções, comentários e melhorias nas traduções são bem-vindos. Ao relatar um erro, inclua sistema operacional, versão, modelo, passos para reprodução e logs sem informações confidenciais. Projeto mantido por uma pessoa no tempo livre. O prazo de resposta varia; não há suporte imediato nem assistência individual de implantação. Consulte as perguntas frequentes e os problemas conhecidos antes de entrar em contato. Ideias, usos e pedidos de modelo vão para as [GitHub Discussions](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/discussions). Erros reproduzíveis usam o [formulário de issue](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/issues/new/choose). Regras do quadro: [community board](docs/COMMUNITY_BOARD.md) (chinês). - [Boas-vindas e categorias](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/discussions/127) - [Perguntas do primeiro clipe](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/discussions/128) - [Ideias](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip/discussions/129) - E-mail: [christine_zhouye@163.com](mailto:christine_zhouye@163.com) Agradecemos ao FastAPI, React, Tauri, FFmpeg, yt-dlp, Whisper e a todas as pessoas que contribuem. Distribuído sob a [licença MIT](LICENSE). Se o AutoClip for útil, considere dar uma estrela ao projeto. [![Star History](https://api.star-history.com/svg?repos=zhouxiaoka/autoclip&type=Date)](https://star-history.com/#zhouxiaoka/autoclip&Date)