VibeCut - 智能剪辑探索与实现
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为解决专业视频剪辑软件操作复杂与模板化工具创意受限的行业痛点，本文深入探索并实现了一款面向Web剪辑软件（WebCut）的智能剪辑体——VibeCut。它旨在打破全手动与全自动编辑的边界，为创作者提供一种兼具效率、易用性与个性化表达的智能剪辑新范式。VibeCut的核心是一种创新的“计划者-执行者” (Orchestrator-Executor) 双智能体架构。该架构巧妙地将复杂的剪辑任务一分为二：“计划者”负责深度理解用户的自然语言意图并进行宏观任务规划；“执行者”则专注于调用具体工具完成操作。二者之间通过一个共享的、结构化的“任务上下文” (Shared Context) 作为唯一的指令与状态来源，完美实现了规划与执行的解耦。这一设计不仅显著降低了大型语言模型（LLM）的认知负担，更通过将任务规划全程可视化，为用户带来了“所见即所得”的透明交互体验。在WebCut平台上的原型实践中，VibeCut以大语言模型为驱动核心，成功通过了三大典型场景的考验：添加自定义样式字幕、根据画面内容自适应调整字幕颜色、以及进行视频内容的语义裁切。实验结果有力地证明，该系统能精准地将用户的模糊语言需求
