2026年7月25日星期六

AI剪辑实战课从一句话指令到完整成片单篇1。99美元起

这套AI剪辑实战课共6节,教你用自然语言驱动ChatCut和Codex完成从口播剪辑到教学动画与产品宣传片的完整工作流。单篇1.99美元起,月卡5.99美元,年卡29.00美元,适合自媒体创作者、小团队及希望摆脱反复返工的剪辑新手。课程强调人工检查与项目保留,不依赖一键生成。

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ChatCut + Codex AI 剪辑实战课:从一句话指令到完整成片

做视频最让人崩溃的,往往不是没有工具。

而是素材一多,项目就开始失控:

  • 口播里有大量停顿和口误,不知道从哪里开始剪;
  • AI 生成了画面,却和旁白、字幕对不上;
  • 产品宣传片看起来很热闹,观众却不知道卖的是什么;
  • 做到一半发现素材、分镜和项目文件全乱了;
  • 导出一个 MP4 之后,想改一句话,只能重新返工。

说真的,很多人不是不会做视频,而是没有一条稳定的工作流。

这也是我设计 「Codex + ChatCut AI 剪辑实战课」 的原因。

它不是教你背一堆软件按钮,也不是让 AI 随便生成一条“看起来不错”的视频。

真正要练的是:

用自然语言说清楚任务,让 Agent 协助执行,再回到真实时间线里检查、修改和导出。

AI剪辑实战课从一句话指令到完整成片单篇1。99美元起
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6 节课,跑通 6 个真实剪辑场景

这套小课一共 6 节,按网站现有付费体系解锁。单篇文章 US$1.99,适合先从当前最需要的一节开始;月卡 US$5.99,年卡 US$29.00,适合想把 6 节完整跑一遍的人。

结算币种和最终金额以网站付款页显示为准。

第 01 节:ChatCut 是什么?能干什么?

先理解 ChatCut 和普通 AI 视频生成工具的区别。

你会学会如何描述一条完整的剪辑任务,包括:

  • 视频类型和目标受众;
  • 要保留、删除和强化的内容;
  • 时长、比例、字幕、音乐和画面要求;
  • 导出格式和可编辑项目要求。

这一节的重点不是“说一句帮我剪好看一点”,而是把模糊需求改写成 Agent 真正能执行的任务。

第 02 节:怎么让 Agent 安装 ChatCut?

安装不是把图标放进应用列表就结束了。

真正的验收标准是:ChatCut 能启动、账号能登录、授权能完成、素材能导入,并且可以跑出第一版剪辑。

这一节会带你完成:

  • 环境检查;
  • 官方来源确认;
  • 安装、启动与项目创建;
  • 登录和敏感授权的安全分工;
  • 用一段短视频跑通第一次 AI 剪辑。

密码、验证码、Cookie 和授权码,始终由用户本人掌握。Agent 可以协助流程,但不应该代替你处理敏感凭据。

第 03 节:如何用 AI 剪口播视频?

口播剪辑不是把所有停顿都删除。

这节课采用三轮处理:

  1. 第一轮,先把内容结构剪清楚;
  2. 第二轮,再处理停顿、口误和节奏;
  3. 第三轮,最后添加字幕、B-Roll 和画面包装。

你还会学到如何保留三个版本,如何识别否定词、数字、专有名词和指代关系这些高风险剪辑点。

先剪对,再剪顺,最后才是剪得好看。

第 04 节:如何用 ChatCut 做教学动画?

教学动画最难的地方,不是让画面动起来。

而是把一个抽象知识点拆成观众能跟上的镜头:

  • 先整理经过核对的知识点;
  • 让 AI 先输出分镜方案;
  • 确认画面、旁白、字幕和时长;
  • 再生成动画素材;
  • 最后检查知识准确性、声音和视觉统一。

课程还提供了 45 秒教学动画分镜模板,并特别提醒健康类内容要做事实核查,不能让漂亮的动画替代证据。

第 05 节:如何给产品制作宣传视频?

产品宣传片不应该从“加什么特效”开始。

开始之前,先回答四个问题:

  1. 这是什么产品?
  2. 它为谁解决什么问题?
  3. 用户为什么应该选择它?
  4. 看完之后希望用户做什么?

然后用六步完成一条可以继续修改的宣传片:

  • 整理产品事实和已有素材;
  • 确定一个核心卖点;
  • 输出开场钩子、旁白和分镜;
  • 使用真实产品画面;
  • 加入字幕、音乐和品牌包装;
  • 做事实核对后导出。

这节课还给出 45 秒宣传片的节奏参考,帮助你避免把所有卖点都塞进一条视频。

第 06 节:分镜 + Skill 剪辑复杂口播

最后一节是综合实战。

你会把脚本、分镜、A-Roll、B-Roll、字幕 Skill 和 ChatCut 项目放进同一个工程里,完整跑通一条复杂口播:

  • 制作并下载分镜表;
  • 建立清晰的项目文件夹;
  • 用 Codex + ChatCut 完成 A-Roll;
  • 按分镜补充 B-Roll 和重点画面;
  • 使用 Skill 生成和检查字幕;
  • 导出成片并保留可编辑项目。

这一步很关键。

因为真正进入创作工作之后,你面对的通常不是一条孤立的短视频,而是一整套素材、文件和反复修改的项目。

这套课和普通提示词课有什么不同?

不是给你几十条看完就忘的提示词,而是让你建立一条完整闭环:

明确目标
  ↓
准备素材
  ↓
让 AI 先出方案
  ↓
执行第一轮剪辑
  ↓
人工检查和修改
  ↓
导出并保留项目

每一节都配有:

  • 可直接复制的提示词;
  • 真实案例截图;
  • 操作步骤;
  • 常见失败和修复方法;
  • 项目验收清单;
  • 可以继续修改的工作流思路。

所以你学到的不是某一个按钮怎么点,而是下一次换素材、换主题、换平台之后,仍然能够重复执行的方法。

适合哪些人?

这套课适合:

  • 想做口播、自媒体和知识类视频的人;
  • 不熟悉传统剪辑软件,但希望快速跑通项目的人;
  • 想让 Codex 或 Agent 协助完成重复剪辑工作的人;
  • 需要做教学动画、产品宣传片的个人和小团队;
  • 已经会一点剪辑,但经常卡在素材整理和反复返工上的创作者。

不适合只想“一键生成、完全不检查”的人。

AI 可以帮你处理大量重复动作,但内容结构、事实准确性、品牌信息和最终发布责任,仍然需要人来把关。

单篇 US$1.99 起,买的不是一条视频

一条视频总会做完。

真正值得留下的,是一套以后还能继续使用的流程:

  • 你知道如何写清楚剪辑任务;
  • 你知道怎样让 Agent 安全地协助安装和执行;
  • 你知道口播应该分几轮处理;
  • 你知道抽象知识如何拆成动画镜头;
  • 你知道产品宣传片如何从事实出发;
  • 你知道复杂项目如何用分镜和 Skill 管理。

这 6 节课,就是把这些方法压缩成一条可以上手的路径。

如果你正准备开始做视频,或者已经被素材、剪辑和反复返工折磨过,可以先用 US5.99 月卡或 US$29.00 年卡。

先让 AI 帮你把第一版做出来。

然后自己检查,自己修改,自己把项目留下来。

这才是 AI 剪辑真正有价值的地方。

立即查看课程

课程目录页: https://news.maynorai.asia/blog

会员购买与解锁页: https://news.maynorai.asia/membership

第 01 节:ChatCut 是什么? https://news.maynorai.asia/blog/codex-chatcut-course-01-introduction

第 02 节:怎么让 Agent 安装 ChatCut? https://news.maynorai.asia/blog/codex-chatcut-course-02-agent-install

第 03 节:如何用 AI 剪口播视频? https://news.maynorai.asia/blog/codex-chatcut-course-03-talking-head

第 04 节:如何用 ChatCut 做教学动画? https://news.maynorai.asia/blog/codex-chatcut-course-04-teaching-animation

第 05 节:如何给产品制作宣传视频? https://news.maynorai.asia/blog/codex-chatcut-course-05-product-promo

第 06 节:使用分镜 + Skill 剪辑复杂口播 https://news.maynorai.asia/blog/codex-chatcut-course-06-storyboard-skill

AI剪辑实战课从一句话指令到完整成片单篇1。99美元起

AI驱动智慧教育云平台开源全链路自动批改与个性化学习系统

star-ai是完整开源的教育云平台,以AI为核心驱动,涵盖自动批改、个性化推荐、题库版本化管理与教学效果分析。适用于学校、培训机构及企业培训体系,可二次开发与私有化部署,无需授权费用,支持Kubernetes容器化运维,帮助教育主体快速落地数据驱动的智慧教学能力。

Tags:

智慧教育平台开源,完整开源,AI 为核心驱动的智慧教育云平台
源代码

https://www.gitcc.com/andyphp/star-ai-ketang

自动生成题库、自动阅卷、效果分析、错题记录……全是黑科技

在线教育和智慧教学的广泛应用,教育平台需要在内容生产、自动批改、学习路径推荐与教学质量评估上做到数据驱动和工程化落地。star-ai是一个以 AI 为核心驱动的智慧教育云平台,旨在把教学内容、学习行为与评估结果闭环起来,提升教学效率与内容生产效率


AI驱动智慧教育云平台开源全链路自动批改与个性化学习系统

核心功能


  • 数据管理:统一存储题库、作答记录、标注与训练集版本,支持导入/导出。
  • 标注与审核:提供图像/文本标注工具,支持标注流程、权限与质量检查。
  • 模型训练管理:可配置训练任务、监控训练日志与指标,支持分布式训练。
  • 在线推理与服务化部署:一键部署推理服务(容器化 / REST/gRPC),支持版本路由。
  • 自动批改引擎:集成 OCR、文本理解与评分策略,支持可配置的评分规则。
  • 反馈回流:将验证与真实业务中的错误样本回流至数据集,支撑模型再训练。
  • 仪表盘与报表:用户与教师行为、模型绩效、系统健康状态可视化


完全以AI为核心驱动力的全链路智慧教育开源云平台,完整开源可直接获取全部代码:star-ai 开源地址,打破传统教育平台在内容生产、教学评估层面的效率瓶颈,实现教学内容、学习行为与评估结果的完整闭环,全方位提升教学效率与内容生产效率。

核心革新点

这套平台彻底解决了传统智慧教育行业长期存在的五大痛点,实现了行业级的效率升级:

  1. 打通了分散数据统一管理的堵点:解决了传统模式下教学资源、训练样本分散存储,无法实现版本追溯,导致教学资源复用率低、模型训练结果不可复现的问题,搭建起完整工程化的教育数据治理体系。
  2. 终结了标注标准不统一的乱象:通过标准化的标注与审核流程,解决了不同人员标注规则不一致,最终导致自动批改模型评分精度不稳定的问题,从源头保障训练数据质量的一致性。
  3. 打通了AI模型全链路落地的断点:将模型训练、验证、部署全流程整合为端到端闭环,解决了传统模式下各环节链路割裂,模型从开发到落地周期长、迭代速度慢的痛点。
  4. 补全了教学全流程的可追溯能力:内置全链路操作审计与日志记录,解决了传统教育系统中业务流程无追溯、问题排查成本极高的问题,同时满足教学场景的合规审计要求。
  5. 搭建起模型持续优化的正向循环:建立了业务样本自动回流机制,解决了传统AI模型上线后无法获取真实场景反馈,难以快速迭代优化效果的行业难题。

成熟技术架构

平台采用分模块解耦的云原生架构,兼顾开发效率、运行性能与扩展能力:

  1. 全栈语言分层设计:后端主服务基于Java开发,保障业务系统稳定性;前端采用TypeScript实现类型安全开发;数据与AI模型模块基于Python构建,适配主流AI框架能力;移动端可选用Dart/Flutter开发,快速适配Android/iOS双端。
  2. 核心技术框架生态:后端依托Spring Boot提供REST、SSE服务能力,Spring Security实现认证授权,MyBatis/JPA负责数据访问;前端采用React 19.2 + TypeScript 5.9 + Vite 7.2构建,搭配TailwindCSS 4.1实现原子化样式开发,保障页面加载速度与交互体验。
  3. 存储与中间件体系:用PostgreSQL存储核心业务数据,Elasticsearch承载全文检索与日志索引,Redis负责缓存与会话管理,Kafka/RabbitMQ处理事件与任务队列,搭配对象存储OSS/S3统一存放试卷、教学媒体等附件资源。
  4. AI与模型运维体系:AI模块基于PyTorch、TensorFlow等主流框架开发,通过MLflow/自研体系实现模型版本管控。
  5. 云原生部署运维体系:完全适配容器化部署,开发环境可基于Docker、Docker Compose快速拉起,生产环境支持Kubernetes编排,配套Prometheus+Grafana监控、ELK/EFK日志体系,内置CI/CD流程能力,同时支持OAuth2/JWT认证、HTTPS加密、全链路流量限流等安全能力。

全量核心功能

平台覆盖智慧教育从数据治理到AI落地的全链路能力:

  1. 统一数据管理模块:集中化存储题库、学生作答记录、标注数据与训练集全版本,支持全量数据导入导出,实现教学资源的可追溯管理。
  2. 标准化标注与审核模块:内置图像、文本专用标注工具,支持自定义标注流程、分级权限管控与自动质量校验,保障标注结果的准确性。
  3. 模型训练管理模块:可视化配置AI训练任务,实时监控训练日志与各项性能指标,原生支持分布式训练模式。
  4. 一键式在线推理部署:支持容器化方式一键部署推理服务,兼容REST、gRPC协议,同时支持多模型版本路由能力。
  5. AI自动批改引擎:深度集成OCR识别、大语言模型文本理解能力,支持自定义配置灵活评分规则,覆盖客观题、主观题的全场景自动评分。
  6. 样本自动反馈回流模块:自动将验证环节与真实教学场景中的错误样本回流至数据集,支撑AI模型持续迭代优化。
  7. 可视化仪表盘与报表:集中展示师生行为数据、AI模型运行绩效、系统健康状态,所有核心指标直观可视化呈现。
  8. 配套企业级扩展能力:内置基于角色的RBAC访问控制与全量操作日志审计,对外提供标准REST/GraphQL API与SDK,同时配套Docker、Kubernetes全套部署脚本、健康检查与自动伸缩配置,大幅降低运维难度。

落地适用场景

  1. 在线试题自动批改场景:依托OCR与多模态AI能力,实现手写作业、线上答题的客观题自动判分与主观题智能评分,自动生成针对性改进反馈,大幅降低教师批改工作量。
  2. 个性化学习推荐场景:基于全周期学习历史、测评结果,AI自动分析学生知识薄弱点,精准推送适配的学习资源与专属练习路径,实现千人千面的自适应教学。
  3. 教师辅助内容生成场景:教师可借助AI能力快速自动生成试题、讲义、课件PPT大纲与教学计划,大幅降低教学内容制作的人力与时间成本。
  4. 题库版本化管理场景:统一全量题目、答案、解析与标签的管理,支持多版本回溯、权限管控,适配教培机构、学校的校本题库沉淀需求。
  5. 教学效果分析场景:自动统计单个学生的学习表现、输出班级整体学情报告,精准定位普遍知识薄弱点,辅助教师针对性调整教学安排。
  6. 第三方系统对接场景:通过标准开放API无缝接入学校、企业内部已有的LMS学习管理系统,快速完成AI智慧能力的赋能升级。

核心落地价值

这套全栈开源平台让教育机构无需从零搭建智慧教学生态,即可快速落地AI驱动的智慧教学能力,把教学内容生产效率、作业批改效率提升数倍,同时通过持续迭代的AI模型不断优化教学效果,实现教学过程全链路的数据驱动化;完全开放的架构支持按需二次开发,完美适配K12学校、职业培训机构、企业内部培训体系等不同主体的差异化需求,大幅降低智慧教育平台的建设成本与落地周期,真正实现教学全流程的提质增效


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https://www.gitcc.com/andyphp/star-ai-ketang

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 飞书第94#

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