🎬 OpenFang Auto Clip

The Fully Customizable, Local-First Video Automation Pipeline

English | 简体中文

---

⚡ 30-Second Quick Start

# Clone & install (one command)
git clone https://github.com/outhsics/openfang-auto-clip.git && \
cd openfang-auto-clip && pip install -e .

# Run quick demo - see results in 5 seconds (no video download needed!)
python3 auto_clip.py --quick-demo

# Process your first video
./auto_clip.sh "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" --transform 1

Output: ~/.openfang/clips/clips/TIMESTAMP/

---

🎯 Why OpenFang?

The Problem with SaaS Video Tools

Challenge	SaaS Tools	OpenFang Auto Clip
Privacy	❌ Upload your content to cloud	✅ Everything stays on your machine
Cost	💰 $20-100/month + API fees	✅ 100% free, MIT licensed
Customization	❌ Limited to their features	✅ Full Python + FFmpeg control
API Limits	💸 Pay per use	✅ No API costs for most features
Data Ownership	⚠️ Locked into their platform	✅ Your data, your workflow
Offline	❌ Requires internet	✅ Works completely offline

What Makes Us Different

🔧 Fully Customizable

• Unlike black-box SaaS tools, you have complete control
• Extend with custom FFmpeg filters
• Integrate any Python library
• Modify the pipeline to fit your needs

🏠 Local-First Architecture

• Your videos never leave your machine
• No API keys required for most features
• Works offline after initial setup
• Complete privacy and data ownership

📊 Production-Ready Features

• Reproducible benchmark system
• Bilingual documentation (EN/ZH)
• Synthetic demos (no external media needed)
• Enterprise-ready CLI and Web UI

---

60 秒判断值不值得看

• 先看项目状态快照：PROJECT_STATUS.md
• 先跑不依赖外部素材的 benchmark：examples/benchmark/README_ZH.md
• 先看完整评估路径索引：examples/evaluation/README_ZH.md
• 直接看已提交的本地评估快照：examples/evaluation/sample_local_evaluation_report.md
• 看一次真实输出结构示例：examples/demo/README_ZH.md
• 直接看已提交的 Level 2 样例产物：examples/demo/level2_samples/README_ZH.md
• 看可复用的 launch / demo 场景：examples/showcases/README_ZH.md
• 看转换能力边界：docs/TRANSFORMATION_ZH.md
• 看开源增长计划：OPEN_SOURCE_PLAN.md
• 以后让别的 AI 接手时先看：AI_CONTEXT.md

这个仓库今天已经能做什么

• 用 yt-dlp 下载源视频
• 跑一个可用的本地 Level 1 FFmpeg 视觉混音路径
• 在提供 transcript 的前提下生成一个带时间锚点、shot plan、asset request、voiceover note 和 review rubric 的 Level 2 脚本再生包
• 用仓库自带 transcript 直接生成一个自包含的 Level 2 demo 包，方便首次评估
• 对已有 Level 2 脚本包生成双语 review report，方便人工验收
• 运行一个可复现的中英双语 Level 2 demo suite，比较脚本包结构质量并验证多种 transcript 格式
• 一条命令跑完本地评估链路：doctor、benchmark、Level 2 suite
• 按简单本地策略切成 9:16 短视频片段
• 提供 --doctor 和 --dry-run 方便先验环境与流程
• 提供本地 Web 管理界面做任务启动和查看
• 提供 synthetic benchmark、release 素材和 social preview 生成脚本
• synthetic benchmark 会额外输出双语 benchmark_summary.md

Reality Check / 现状说明

Area	状态	说明
下载 + 切片导出	可用	当前主 CLI 路径
Level 1 视觉混音	可用	FFmpeg 本地可复现
Web 管理器	可用	本地操作台，不是 SaaS
Synthetic benchmark	可用	无需外部素材
Social preview / release 素材	可用	已有脚本
Level 2 脚本重写	部分可用	已能生成 transcript-to-script 包、shot plan 和 blueprint，但还不能自动重建成片
Level 3 完全重制	脚手架	还不是生产能力
Hosted SaaS / 公共 API	不提供	当前定位是 local-first

快速开始

git clone https://github.com/outhsics/openfang-auto-clip.git
cd openfang-auto-clip

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

# Quick demo (5 seconds, no download needed!)
python3 auto_clip.py --quick-demo

# Check environment
./auto_clip.sh --doctor

# Run benchmark
python3 scripts/run_demo_benchmark.py

# Process your first video
./auto_clip.sh "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" --transform 1

如果你想用仓库自带安装脚本，见 docs/INSTALLATION_ZH.md。

常用命令

# 检查本地环境
./auto_clip.sh --doctor

# 只生成执行计划，不下载媒体
./auto_clip.sh "URL" --dry-run

# 运行 synthetic benchmark
python3 scripts/run_demo_benchmark.py

# 运行零外部素材的 Level 2 demo
python3 auto_clip.py --demo-script-package

# 复查一个已生成的 Level 2 脚本包
python3 auto_clip.py --review-package ~/.openfang/clips/script_packages/TIMESTAMP_source

# 运行中英双语 Level 2 demo suite
python3 scripts/run_level2_demo_suite.py

# 一条命令跑完整个本地评估链路
python3 scripts/run_local_evaluation.py

# 刷新仓库里已提交的 demo / benchmark 样例资产
python3 scripts/refresh_demo_assets.py

# 基于 transcript 生成 Level 2 脚本包
./auto_clip.sh "URL" --transform 2 --transcript path/to/source.srt

# 生成 GitHub social preview 图
python3 scripts/generate_social_preview.py --report examples/benchmark/sample_benchmark_report.json --lang zh

# 生成带 benchmark 证据的 release bundle
python3 scripts/release_prep.py v0.3.0 --report tmp/demo-benchmark-v030/benchmark_report.json

# 启动本地 Web 管理器
./start_web_manager.sh

# 运行测试
python3 -m unittest discover -s tests

文档入口

• DOCUMENTATION_ZH.md
• docs/INSTALLATION_ZH.md
• docs/TRANSFORMATION_ZH.md
• docs/SOCIAL_PREVIEW_ZH.md
• docs/VERSIONING_ZH.md
• PROJECT_STATUS.md
• OPEN_SOURCE_PLAN.md
• AI_CONTEXT.md

对外定位

更准确的说法是：

• 一个本地优先的 operator workflow
• 一个可复现 benchmark 和 clip generation 仓库
• 一个今天已经能跑通 Level 1 的工具
• 一个已经交付 Level 2 第一阶段脚本包、但还没完成成片重建的项目

不应该继续这样说：

• 保证版权安全
• 已经是完整 SaaS
• Level 2 / 3 已经商业级可交付

支持与社区

• Bug： GitHub Issues
• 使用问题：看 SUPPORT_ZH.md
• 安全问题：看 SECURITY.md
• 贡献方式：看 CONTRIBUTING.md

License

仓库使用 MIT 许可证。涉及商业化或高风险使用前，请同时阅读 LICENSE 和 DISCLAIMER.md。

---

🚀 v0.5.0 增强功能

🎤 多种 AI 提供商支持

语音识别 (STT)

• Groq Whisper - ⚡ 超快速，部分免费
• OpenAI Whisper - 🎵 高质量，付费
• Deepgram - 🚀 专业级，付费
• Local Whisper - 🏠 完全离线，免费

语音合成 (TTS)

• Edge TTS - 💰 完全免费，多语言
• OpenAI TTS - 🎵 高质量，付费
• ElevenLabs - 🎤 专业级，付费

# 使用 Groq Whisper（最快）
./auto_clip.sh "VIDEO_URL" --stt groq_whisper

# 使用本地 Whisper（离线）
./auto_clip.sh "VIDEO_URL" --stt local_whisper

# 使用 Edge TTS（免费）
./auto_clip.sh "VIDEO_URL" --tts edge_tts

📱 社交平台一键发布

• Telegram - 自动发送到频道/群组
• WhatsApp - 发送到个人/群组

# 处理并自动发布
./auto_clip.sh "VIDEO_URL" --publish-telegram --publish-whatsapp

💾 本地数据管理

• SQLite 数据库 - 存储任务历史和元数据
• 使用统计 - 查看处理历史和性能指标
• 自动清理 - 定期清理旧数据

# 查看使用统计
python3 -m enhancements.data_management.analytics

# 导出分析报告
python3 -m enhancements.data_management.analytics --export-report

🎨 视频模板和效果

预设模板

• TikTok 热门格式
• Instagram Reels
• YouTube Shorts
• 自定义模板

视频效果

• 颜色调整（亮度、对比度、饱和度）
• 速度控制（加速/减速）
• 艺术效果（复古、黑白、模糊等）
• 变换效果（翻转、旋转）

# 使用 TikTok 预设
./auto_clip.sh "VIDEO_URL" --preset tiktok_viral

# 添加复古效果
./auto_clip.sh "VIDEO_URL" --effect vintage

🔒 隐私和安全

• ✅ 所有数据存储在本地
• ✅ API 密钥不会上传
• ✅ 可离线使用（本地模式）
• ✅ 无数据追踪
• ✅ 开源透明

---