资源库 · AI 效率 DAY 01/ 50 · 50天50个AI落地
AI 视频运营流水线
一条短视频从脚本、成片、发布到数据、裂变,全挂在同一条记录上;零密钥,三行命令本地跑起来看。
「我 50 天 50 个 AI 落地计划的第 1 天,开源。evidence 里全是真跑通的脱敏记录,没跑通的一律标未验证——真跑过的才算,不摆拍」— Scott
拿到手的是什么
它替代什么 —— 每天做几十条视频的团队,同一条视频的脚本、成片、发布、数据散在 AI 对话、飞书、群聊、硬盘和平台后台之间手工搬来搬去。这个项目把一条视频的一生收进同一条记录,身份、版本、血缘不断链,不是再做一张报表。
一屏跑完整条线(八个节点的画布,只高亮"现在该干什么"):
这批想做什么 → 生成脚本 → 选稿 → 成片 → 多账号发布 → 数据回流 → 谁赢了 → 带赢家基因再做一版
30 秒跑起来(Python 3.12+ / Node.js,零密钥):
uv sync
npm ci
uv run video-ops demo
打开 http://127.0.0.1:5173 —— 预置 4 账号 + 12 条不同状态样例视频,不要任何模型密钥或平台账号,直接看全流程。
真跑过的才算 —— evidence/ 里是脱敏的真实记录:一次真实 YouTube private 上传 + 频道校验 + 指标同步、独立 token 的真实评论回流、真实模型从 Context 生成可编辑脚本分镜。没有真实证据的能力,界面标"未验证",绝不写"已打通"。当前门禁:后端 177 项测试 + 前端 49 项测试 + 生产构建,全绿。
架构 —— 六边形,业务核心不认任何模型商 / 平台,换引擎、接平台都在 adapters/ 加文件(内置模板零密钥 / OpenAI / 本机 claude·codex 命令行)。前端 React 19 + 节点画布。MIT 许可,88 个文件。
下载与运行 —— 上方「下载」就是完整 MIT 源码包(6.7MB),解压即用,不依赖 GitHub。能访问 GitHub 的话也在:github.com/scotti1i/ai-video-ops-automation-day01(git pull 追后续 49 天)。