开发者分享Agent视频剪辑工作流
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开发者分享Agent视频剪辑工作流
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AI 综述
开发者 @Mho23 称，其团队已使用 Agent 每天产出数百条视频，剪辑工作几乎完全替代传统剪辑师，并认为视频剪辑已“100% 解决”。 他介绍的工作流不直接使用 CapCut、DaVinci Resolve 等剪辑应用的 MCP，而是转向终端和有序文件系统；他认为，相比为具体场景自建工作流，应用 MCP 更慢且更耗 token。训练 harness 与反馈机制被视为关键环节：由资深剪辑师训练 harness，让 Agent 从错误中学习并实现一次生成即成片。 讨论中另称，资深剪辑师采用该工作流后，同质量成片日产量可从 1 条提升至 5 条；这一效率数据来自引用讨论，尚非团队日产量的直接统计。
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最新进展10月28日 23:14
团队用 Agent 日产数百条视频，开发者称剪辑已 100% 解决报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI Hunt团队用 Agent 日产数百条视频，开发者称剪辑已 100% 解决
开发者 @Mho23 分享重度 agentic 视频剪辑实践，团队每天用 Agent 产出数百条视频，几乎替代所有剪辑师。他主张避免使用 CapCut、DaVinci Resolve 等剪辑应用的 MCP，转向终端和有序文件系统，并通过训练 harness 与反馈让 Agent 从错误中学习。引用讨论还称，资深剪辑师使用该工作流后，同质量成片日产量可从 1 条提升至 5 条。
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