VectCut: The first "To-Agent" video editing platform. Build automated video workflows with our stable cloud APIs in Coze, Dify, or OpenClaw.

触发场景#

• 口播自动成片、网感剪辑、去气口重排、口播包装
• 混剪视频（多素材重组、节奏强化、字幕动画、转场特效）
• 用户口语表达“混剪在一起 / 拼在一起 / 合成一条 / 随机拼接”这类意图
• 电商广告（卖点强化、人物抠像、画中画、关键词强调、提示音）
• 需要基于“预设片段”替换素材、组合复杂包装效果（如把 text1 改为指定文案）
• 需要“抓取抖音/快手/小红书/B站/TikTok/YouTube 链接后分析并剪辑”
• 想要查看VectCut 流光剪辑的API都支持哪些功能，具体API怎么使用。
• 需要“AI 补镜 / AI 生成图片或视频 / AI 配音 / 云渲染导出”
• 已有 dfd_cat_ 草稿 ID，希望一键拉取到客户端（单个或批量）
• 想把刚整理好的视频生产链路固化为飞书多维表格工作流，输出字段结构和 AI Agent 提示词

统一前置规则（沿用）#

1. 任何 VectCut 调用前，先检查环境变量 VECTCUT_API_KEY（检查环境变量，不是本地配置文件）。默认通过 Bash 工具执行命令，包括windows环境也是。例如 echo "$VECTCUT_API_KEY" 或 printenv VECTCUT_API_KEY 来判断。
2. 缺失、为空或鉴权失败时，先调用 vectcut-login
3. 在进入任何具体技能链路前，优先先调用 vectcut-api-search 做一次全局能力扫描；因为它覆盖 VectCut 全量 API 索引、文件体量小、负担低，可以先快速掌握当前有哪些可用功能与接口入口
4. 需要“在已有草稿继续编辑”时，输入参数必须显式携带 draft_id，并在后续所有写入接口（如 add_video/add_audio/execute_workflow）中持续透传同一个 draft_id
5. 未传 draft_id 时，服务端通常会新建草稿；禁止在同一任务中混用多个草稿（避免字幕、音频落到不同草稿）
6. 输入是本地素材路径时，先调用 sts-upload 转公网 URL 再继续
7. 关键节点后调用 query-draft 做草稿校验
8. 接口参数不确定、需要选型或报错时，用 vectcut-api-search 查询最新文档再修正；即使没有报错，也鼓励先用它确认是否已有更合适的现成接口

场景路由策略（聚合编排）#

1. 平台链接输入

• 先走 scrapt-video 抓取视频信息与直链
• 自动衔接 describe-video 做字幕+画面分析
• 再按用户目标进入口播链、混剪链或广告链

1. 口播成片（模板稳定链，默认优先）

• 口播成片默认优先走 cut-koubo-template（无需用户显式提及“模板”）
• 去气口也属于口播剪辑场景，默认同样优先走 cut-koubo-template
• 输入按模板接口严格校验（不同模板的必填参数不同，如 title 或 kongjing_urls）
• 通过官方 submit_agent_task 固定链路出草稿，随后调用 generate-cover，并询问用户是否执行 prepend_image 插入首帧

1. 口播成片（回退主链）

• 仅在模板链不适配（如模板必填参数无法满足）或用户明确要求开放式重排编排时，走 cut-koubo（包括去气口场景）
• 最后可选 cloud-render

1. 混剪链路

• describe-video 做素材盘点
• split-video 切片重组
• add-subtitle-template 字幕上屏（仅限已有字幕或需先从音视频生成字幕的场景）
• add-effect / zoom-in-out 强化节奏
• add-bgm + add-effect_audio 收口
• cloud-render 导出

4.1 混剪配音成片（video-voiceover-remix 子链路）

• 触发词与同义表达： 混剪在一起、 拼在一起、 合成一条、 随机拼接、 多段视频组合
• 当用户只说“混剪在一起”且未给更细约束时，默认优先路由到 video-voiceover-remix，并在执行前简短告知将采用“混剪+解说+字幕+BGM”标准链路
• 先按 rules/video-voiceover-remix.md 执行固定七步： describe-video -> add_video(volume=-100) -> 基于 describe-video 结果生成文案 -> speech-synthesis + add_audio(volume=20) -> llm-asr(nlp) + add-subtitle-template -> add-bgm -> add-effect_audio
• 第 2 步重排优先调用内置脚本： scripts/remix_and_add_videos.py
• 第 3 步文案字数按每秒 5 字估算
• 第 4 步默认音色： voice_id=gv_8195cd8b03f74658a9d92c9b2a9e9cba，并提示用户可到 VectCut 官网查看可用音色

1. 电商广告链路

• 人物突出优先： human-pip 或 text-background
• 卖点强调： text-keywords + add-title
• 素材不足： generate-ai-image / generate-ai-video
• 配音需求： speech-synthesis
• 包装完成后最终 cloud-render

1. 草稿下载链路

• 用户提供一个或多个 dfd_cat_ 草稿 ID 时，调用 draft-downloader
• 先做去空、去重与 dfd_cat_ 前缀校验，再触发 deeplink： vectcut://download?draft_id=...
• 适合“下载草稿”“打开草稿到客户端”“批量拉取草稿”的需求

1. 纯文字添加分流

• 用户只是要“添加一段文字/标题/说明文案/标签/贴纸文案”时，不要路由到 add-subtitle-template
• 这类请求不是“字幕生成后上屏”链路，应先调用 vectcut-api-search 查找最新合适接口
• 若语义明确是固定标题位，可进一步落到 add-title
• 若是普通文字轨、动态文字或参数不确定，先以 vectcut-api-search 结果为准再执行

1. 飞书多维表格工作流固化

• 当用户想把“刚才的视频制作流程”沉淀成飞书多维表格自动化时，路由到 feishu-bitetable-creator
• 输入可以是自动化代码脚本，也可以是多轮对话摘要
• 输出必须同时包含： 多维表格字段结构 与 飞书多维表格 AI Agent 工作流提示词
• 在工作流提示词里，几乎每个执行步骤都要明确先用 vectcut-api-search 确认最新接口、入参和返回结构
• 飞书多维表格 AI Agent 有 20 次循环上限，所有异步任务统一采用“提交后等待 3 分钟再查结果”的保守策略

字幕与音频规则#

• 若需口播精剪，优先 llm-asr(nlp档位) + asr-vad，确保字幕时间轴与剪辑后内容一致
• 需要字幕上屏时，优先 add-subtitle-template 统一模板化输出；这里的“字幕”指随时间轴出现的字幕内容，不包含单独加一句普通文字
• BGM 全片铺设用 add-bgm，关键点提示音用 add-effect_audio
• 涉及“字幕+人声/音频”组合写入时，必须绑定同一个 draft_id 执行；任一步返回新 draft_id 时，后续步骤必须切换并统一使用该 draft_id

输出要求#

• 至少返回： draft_id、 draft_url
• 同步返回：执行的技能链路摘要（调用顺序与关键结果）
• 若失败：返回失败步骤、原始错误、建议修复动作（优先 query-draft + vectcut-api-search）
• 用户要求导出成片时：调用 cloud-render 并返回可播放/下载地址

目录索引#

• add-bgm
• add-effect
• add-effect_audio
• add-preset
• add-subtitle-template
• add-title
• asr-vad
• cloud-render
• cut-koubo
• cut-koubo-template
• describe-video
• draft-downloader
• extract-audio
• feishu-bitetable-creator
• generate-ai-image
• generate-ai-video
• generate-cover
• human-pip
• llm-asr
• modify-draft
• query-draft
• scrapt-video
• speech-synthesis
• split-video
• sts-upload
• text-background
• text-keywords
• video-voiceover-remix
• vectcut-api-search
• vectcut-login
• zoom-in-out