VibeClip：開源AI影片編輯器，透過聊天控制剪輯

VibeClip 是一款完全開源的 AI 影片編輯工具，採用自託管架構，使用者可以透過簡單的聊天對話控制影片剪輯。該專案託管在 GitHub 上，遵循 AGPL-3.0 許可證，目前獲得了 2 顆星，使用 Python、JavaScript、HTML 和 CSS 構建。VibeClip 的核心工作流程包括：上傳影片、本地 faster-whisper 進行語音轉文字、LLM 分析影片結構並識別高光時刻（如開場、流程、價值點）、自動進行跳切、9:16 重新構圖、新增同步字幕、背景音樂和環境音，最後匯出為豎版 MP4。使用者還可透過聊天介面下達深度編輯指令，如去除填充詞（“嗯”“啊”）、縮放、新增品牌覆蓋層、B 卷素材等。VibeClip 內建了多種預設風格，包括 Hormozi、MrBeast、Podcast Minimal 和 Kinetic，一鍵即可應用完整的字幕、節奏、縮放、音樂和音效組合。使用者也可以自定義預設，以 JSON 檔案形式匯入。

在資料隱私方面，VibeClip 採用 BYOK（自帶金鑰）模式，從不內建任何 API 金鑰。使用者可以透過環境變數或應用內設定頁面提供自己的 LLM 金鑰，支援的提供商包括 OpenAI、DeepSeek、Gemini、Claude 以及任何相容 OpenAI 的端點（如 Ollama、LM Studio、OpenRouter）。金鑰在儲存時加密，不會傳送到瀏覽器。語音轉文字完全在本地執行，無需網路連線。所有渲染任務也由本地 faster-whisper 和 ffmpeg 完成，只有 LLM 呼叫和可選的 Pexels 素材請求會聯網。

部署方式極為簡便。使用者只需克隆倉庫，複製 .env.example 為 .env，填入一行 LLM 金鑰，然後執行 docker compose up -d --build 即可啟動例項。預設配置下，註冊無需郵箱驗證，系統使用控制台輸出一次性密碼，適合個人使用。如果沒有 Docker，也可以直接透過 Python 3.12+ 和 uv 執行。專案提供了豐富的配置選項，包括影片編碼器（libx264 或 Apple Silicon 的 h264_videotoolbox）、最大上傳時長、每個使用者的最大專案數、是否啟用託管模式等。

VibeClip 還包含一個完整的 Web 應用介面，提供即時 9:16 預覽、剪輯卡片、類似 CapCut 的時間線以及內嵌聊天助手。專案捆綁了免版稅的音效、音樂和演示素材，部分曲目（如 Kevin MacLeod 的作品）需要署名。社群貢獻者可以透過提交 Issue 和 Pull Request 參與開發，專案還提供了貢獻指南和安全策略。總的來說，VibeClip 是一個功能強大、注重隱私的自託管 AI 影片編輯解決方案，特別適合希望避免 SaaS 鎖定並完全控制資料的創作者。