Download · 评估版

一个压缩包，三行命令，在你自己的机器上跑起来。

评估版是可独立运行的源码包：在本机跑完六个阶段，挑出高光候选，工作台里复核、导出横竖两版。 视频从不离开你的机器，只有文本片段走你自己配置的大模型接口。代码未开源，下载凭邮箱白名单。

当前版本

版本与校验

版本	0.1.0
文件	clip-engine-0.1.0.tar.gz（160 KB）
SHA-256	cc489dace0a8b0dd474a96b334bafcba27cd308fd296049ccf1fffa505fa0701
校验文件	clip-engine-0.1.0.tar.gz.sha256
构建时间	2026-09-06T11:13:53+09:00

下载后校验：shasum -a 256 -c clip-engine-0.1.0.tar.gz.sha256（Linux 用 sha256sum -c）。点击文件链接时会要求邮箱验证，见页尾「如何获得访问」。

准备

macOS 13+（Apple Silicon 或 Intel），或 Ubuntu 22.04+ / Debian 12（x86_64 / arm64）。Windows 未支持。
ffmpeg：macOS brew install ffmpeg；Ubuntu sudo apt install ffmpeg。安装脚本会检查并给出命令。
一把 OpenAI 兼容接口的 API key（智谱 GLM 或阿里云百炼皆可）。没有也能跑：文案与画面理解两路降级，切片照出。
磁盘约 3 GB：运行环境 1 GB，台词模型首跑自动下载约 1.5 GB。

安装

tar xzf clip-engine-0.1.0.tar.gz && cd clip-engine-0.1.0/
bash install.sh

install.sh 依次：检查系统 → 装 uv → 建 Python 3.11 环境并装依赖 → 问你要 API key 写进 .env 并自检 → 启动工作台并打开浏览器。可重复运行；bash install.sh --help 看参数，--dry-run 只打印步骤不动机器。

第一次

边界

有	六阶段流水线、工作台（新建 / 进度 / 复核 / 导出 / 标注 / 参考照）、命令行、权重配置、第三方许可清单、安装脚本。
没有	任何模型权重（台词模型首跑自动下载；人脸识别权重因许可原因不含，需自行安装，不装则该路信号降级）；与特定编目系统的对接（「从编目取数」默认关闭，片名手填）；任何内部数据。

数据

只有文本：候选片段的台词与画面描述，发到你在 .env 里配置的大模型接口，用于打分与文案。视频、代理流、抽帧全部留在本机；工作台只监听 127.0.0.1:8080；所有产物在包目录的 data/ 下，卸载就是删掉整个目录。

常见问题

没有 ffmpeg	按脚本提示安装后重跑 bash install.sh；脚本可重复执行。
模型下载慢	国内网络加 --hf-mirror，或在 .env 里写 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com。
8080 被占	脚本会跳过启动；停掉占用进程后 make web。
接口自检失败	不阻断安装；改好 .env 后跑 .venv/bin/python scripts/check_llm.py。
卸载	删除解压目录即可，没有其它落点（uv 与模型缓存在用户目录，可留可删）。

访问

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