
yt-short-clipper
长视频一键变竖屏高光短片,自动追踪人脸加字幕
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 1065
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。
环境要求
- 仅支持 Windows(构建脚本为 PowerShell,字幕/钩子渲染读取 C:\Windows\Fonts)
- 需要 WebView2 运行时(应用以 portable zip + WebView2 bootstrapper 形式分发)
- 需要 Node.js / npm(用于 React 19 + Vite + Tauri 前端依赖)
- 需要 Python,并能通过 Windows 的 py 启动器执行(用于 yt-dlp、FFmpeg、MediaPipe 侧车)
- 需要下载 FFmpeg 与 Deno 运行时二进制
- 需要一个 YouTube 的 cookies.txt
安装与启动步骤
-
1确认系统环境
官方明确仅支持 Windows:构建脚本是 PowerShell,字体从 C:\Windows\Fonts 读取,应用带 WebView2 引导程序;请先装好 Node.js、Python 与 WebView2。
-
2获取项目源码
把仓库克隆到本地,后续所有安装命令都在仓库根目录执行。
git clone https://github.com/jipraks/yt-short-clipper.git -
3安装 Node 依赖
在仓库根目录执行,安装 React/Vite/Tauri 桌面壳所需的前端依赖。
npm install -
4安装 Python 依赖
用 Windows 的 py 启动器安装 requirements.txt 中的 Python 侧依赖(yt-dlp、MediaPipe 等)。
py -m pip install -r requirements.txt -
5下载运行时二进制
README 的 Setup 第 3 步要求下载 FFmpeg、Deno 运行时二进制,但节选中未给出具体命令和存放路径,请以仓库最新说明为准。
-
6准备 cookies.txt
从浏览器导出 YouTube 的 cookies.txt,运行后在应用界面中上传;yt-dlp 依赖它抓取视频和原字幕轨。
-
7启动应用
README 节选未给出启动/运行命令,请按仓库完整文档启动 Tauri 应用,此处不虚构命令。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
cookies.txt | 是 | 上传给应用,供 yt-dlp 抓取 YouTube 视频与原字幕轨 | C:\Users\you\Downloads\cookies.txt |
OpenAI 兼容端点(及 API Key) | 是 | 用于读取字幕并检测高光片段,任意 OpenAI 兼容接口均可 | https://api.openai.com/v1 / sk-xxxxxxxx |
输出语言 | 否 | 控制标题与钩子文案的语言,默认跟随视频自身语言 | zh |
Repliz API | 否 | 可选:把生成的片段上传并排期发布 | https://api.repliz.com |
如何确认成功
README 未给出启动命令与成功标志;能打开应用窗口、上传 cookies.txt 后成功抓取 YouTube 视频即视为可用。
常见问题
Q:可以在 macOS 或 Linux 上运行吗?
A:不行。项目明确仅支持 Windows,构建脚本是 PowerShell,字幕渲染依赖 C:\Windows\Fonts,目前没有任何 macOS/Linux 适配。
Q:为什么必须自己提供 cookies.txt?
A:yt-dlp 需要登录态才能抓取 YouTube 视频和原字幕轨,README 要求在界面上传自己的 cookies.txt。
Q:只能用 OpenAI 的模型吗?
A:不是,任何 OpenAI 兼容端点都能做高光检测;还支持给单个视频写自由文本指令,比如指定时间范围或追踪某个话题。
Q:高光片段有多长?
A:默认把每段高光剪成 58–120 秒,再重构成 9:16 竖屏并烧录逐词字幕。
Q:可以自动发布吗?
A:可以选接 Repliz(https://api.repliz.com)上传并排期,属于可选步骤。
注意事项
- 项目目前为 beta 状态,版本之间可能有破坏性变更。
- 仅 Windows 可用,且依赖 WebView2 与 PowerShell 构建脚本。
- 竖屏重构提供人脸追踪(MediaPipe)、黑边居中、居中三种模式。
- 安装需从源码构建 Tauri 桌面应用,并额外下载 FFmpeg、Deno 二进制。
核心亮点
- AI 高光检测 + 人脸追踪竖屏重构 + 逐词字幕三件套集成在一个桌面应用里,流程闭环
- 基于 Tauri + Rust,桌面端体积和性能优于纯 Electron 方案
- 用 MediaPipe 做主体追踪,比简单居中裁剪更贴合人物出镜场景
不足之处
- 仅支持 Windows,Mac 和 Linux 用户无法使用
- 依赖 Python 与 ffmpeg 环境,安装配置对非技术用户可能偏重
适用场景
- 把播客/访谈长视频批量切成 TikTok 竖屏片段
- YouTube 创作者快速产出 Shorts 引流
- MCN 或代运营批量处理客户长视频素材
替代项目
Opus Clip、Auto-Editor、Kdenlive
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