FireRed-OpenStoryline

动嘴说想法，AI 帮你剪出专业视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 428 🐛 待处理 33 👀 关注 18

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 3651

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署，无付费版本。

项目预览

FireRed-OpenStoryline 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手

开发团队FireRedTeam

GitHubhttps://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agent,chatbot,langchain,mcp,skills,video,video-cut,video-editing,video-editing-tools

GitHub 星标★ 3651

上线时间2026-02-07 00:00:00

代码更新2026-07-31

仓库体积282 KB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

FireRed-OpenStoryline 是一个基于大语言模型的 AI 视频剪辑智能体，旨在将传统的手工剪辑流程转变为意图驱动的导演式创作。它通过自然语言交互理解用户需求，利用 LLM 进行剪辑规划，并编排多种工具（如视频切割、拼接、特效等）自动执行剪辑任务。项目强调透明的人机协作，支持用户全程参与和调整，同时提供可复用的 Style Skills（风格技能），帮助用户保持视频风格的一致性和专业性。该工具主要面向视频创作者、剪辑师和内容团队，解决视频剪辑中繁琐、耗时且需要专业技能的问题，让用户只需描述想法即可生成符合预期的视频片段。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3651

技术标签

agent chatbot langchain mcp skills

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地安装 7 步

环境要求

已安装 Git（未安装参考 https://git-scm.com/install/）
可用的 Python 环境与 pip
使用 storyline.local_asr 时，需在同一环境安装 torchaudio
已准备好大模型服务的 API-Key，用于写入 config.toml

安装与启动步骤

1克隆项目代码

README 要求先安装 Git；克隆后在项目根目录执行后续所有命令。
```
git clone https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline.git
```
2自动安装环境

仅支持 Linux 和 macOS，脚本会自动完成资源下载与依赖安装。
```
sh build_env.sh
```
3安装 wget

走手动安装路线时，Linux/macOS 需先具备 wget，按系统选择命令。
```
brew install wget
sudo apt-get install wget
sudo yum install wget
```
4手动下载资源

手动安装的第一步：给脚本加执行权限后运行，下载模型与资源文件。
```
chmod +x download.sh
./download.sh
```
5安装 Python 依赖

在项目根目录执行；要用 storyline.local_asr 记得额外装 torchaudio。
```
pip install -r requirements.txt
```
6Windows 准备资源

在项目根目录新建 resource 目录，下载 models.zip 解压到 .storyline，resource.zip 解压到 resource。
7配置 API-Key

启动前必须先填写 config.toml 中的 API-Key，详见 docs/source/en/api-key.md。