PreenCut：说人话就能剪视频的 AI 检索剪辑工具

一句话说明白

PreenCut 解决的是一个很具体的痛点：一段两小时的录像/会议/课程，你只想把"讲某个主题的那几分钟"剪出来。传统做法是拖着进度条人肉找；它的做法是 Whisper 先把语音转写成带时间戳的文字，再让 LLM 按你的自然语言描述（比如"找出所有产品演示的片段"）去匹配语义，列出候选片段，你勾选后一键剪出成片。

核心价值是闭环：转写 → 语义检索 → 选段 → 剪辑导出（单文件 ZIP 或合并成片），全在一个 Web 界面里走完，不用在转写工具、笔记软件、剪辑软件之间来回倒文件。

亮点

• 说人话找片段：不用记时间点，用自然语言描述要找的内容即可；还支持换 prompt 重新分析（Re-analyze），不用重跑转写，试错成本低
• 批量跨文件检索：可以一次丢多个文件，找出"同一个主题"散落在各处的片段——采访素材、多机位录课场景很实用
• 顺手出字幕：SRT 导出带精确时间戳，可自定义单行长度
• 可编程：除了 Gradio Web UI，还带 RESTful API（/api/upload、/api/tasks），能接进自己的自动化流水线
• 模型自由配：LLM 走 DeepSeek、豆包等 API（config.py 里配置），Whisper 本地跑，模型大小从 tiny 到 large-v3 自选，转写不花 API 钱

适合谁

• 做自媒体/播客，要从长素材里挖金句、切条的人
• 要从会议录像、课程录像里提取特定议题片段的人
• 想给"视频内容检索"加自动化能力的开发者（有 API 这点比纯 GUI 工具强）

部署

Python 3.9+，pip install -r requirements.txt + 装 FFmpeg + 配 LLM API key，python main.py 起 Gradio 界面（localhost:7860）。MIT 协议，415+ star，持续更新中。

注意：分析质量取决于所配 LLM，Whisper 转写中文建议 large-v2/v3；长视频跑转写吃本地 CPU/GPU 资源。