简介

​​CapCutAPI​​ 是一个强大的开源编辑API，让开发者能够通过编程方式完全控制AI生成的媒体资产，包括图像、音频、视频和文本。该项目由Sun Guannan创建，旨在解决AI视频生成中常见的控制不足问题，提供精确的后期编辑和定制能力。无论是调整视频速度、镜像图像，还是添加复杂的特效和动画，CapCutAPI都能帮助您轻松将创意想法转化为精美的视频内容。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/sun-guannan/CapCutAPI

⚡ ​核心价值​：

程序化视频编辑 · 云端预览 · 多格式支持 · 开源免费

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主要功能特性

1. ​核心架构概览​

2. ​核心功能矩阵​

​功能模块​	​支持程度​	​详细功能​
草稿管理	✅ 完全支持	创建、保存、导入、导出剪映草稿文件
视频处理	✅ 完全支持	多格式导入、剪辑、转场、特效应用
音频编辑	✅ 完全支持	音轨管理、音量控制、音效处理
图像处理	✅ 完全支持	图像导入、动画、蒙版、滤镜
文本编辑	✅ 完全支持	多样式文本、阴影、背景、动画
字幕系统	✅ 完全支持	SRT字幕导入、样式设置、时间同步
特效引擎	✅ 完全支持	视觉效果、滤镜、转场动画
贴纸系统	✅ 完全支持	贴纸资源、位置控制、动画效果
关键帧动画	✅ 完全支持	属性动画、时间线控制、缓动函数
媒体分析	✅ 完全支持	视频时长获取、格式检测

3. ​协议支持对比​

​协议类型​	​支持特性​	​适用场景​
HTTP API	RESTful接口，JSON数据交换	Web应用、自动化脚本、云服务集成
MCP协议	标准通信协议，工具发现，流式处理	开发工具、IDE插件、CLI应用

4. ​媒体格式支持​

​媒体类型​	​支持格式​	​特殊功能​
视频格式	MP4, MOV, AVI, MKV, WebM	多轨道同时处理，Alpha通道支持
音频格式	MP3, WAV, FLAC, AAC, OGG	多声道支持，实时混音
图像格式	JPEG, PNG, GIF, WEBP, BMP	动态图像支持，透明通道
文本格式	SRT, ASS, TXT, JSON	样式化文本，动画效果

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安装与配置

1. ​系统要求​

# 最低要求
操作系统: Windows 10+, macOS 11+, Ubuntu 18.04+
Python版本: 3.10+
内存: 8GB RAM
存储: 2GB 可用空间
FFmpeg: 最新稳定版

# 推荐配置
操作系统: Windows 11, macOS 13+, Ubuntu 22.04+
Python版本: 3.11+
内存: 16GB+ RAM
存储: SSD, 10GB+ 可用空间
FFmpeg: 带硬件加速版本
GPU: 支持CUDA或Metal的显卡（可选）

2. ​安装步骤​

​基础安装​：

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/sun-guannan/CapCutAPI.git
cd CapCutAPI

# 2. 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv venv-capcut

# 激活环境（Linux/macOS）
source venv-capcut/bin/activate

# 激活环境（Windows）
venv-capcut\Scripts\activate

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装MCP协议支持（可选）
pip install -r requirements-mcp.txt

# 4. 配置设置
cp config.json.example config.json
# 编辑config.json文件配置参数

​Docker方式安装​：

# Dockerfile示例
FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    ffmpeg \
    libsm6 \
    libxext6 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 复制项目文件
COPY . .

# 安装Python依赖
RUN pip install -r requirements.txt

# 暴露端口
EXPOSE 9001

# 启动服务
CMD ["python", "capcut_server.py"]

# 使用Docker Compose
docker-compose up -d

# 或直接运行
docker build -t capcut-api .
docker run -p 9001:9001 -v $(pwd)/data:/app/data capcut-api

3. ​配置详解​

​配置文件示例​：

{
  "server": {
    "host": "0.0.0.0",
    "port": 9001,
    "debug": false,
    "workers": 4
  },
  "storage": {
    "draft_dir": "./drafts",
    "temp_dir": "./temp",
    "max_file_size": "2GB"
  },
  "media": {
    "ffmpeg_path": "/usr/bin/ffmpeg",
    "supported_formats": [
      "mp4", "mov", "avi", "mkv",
      "mp3", "wav", "flac",
      "jpg", "png", "gif"
    ],
    "max_resolution": "4096x2160"
  },
  "security": {
    "api_key": "your-secret-key-here",
    "cors_origins": ["*"],
    "rate_limit": "100/minute"
  },
  "logging": {
    "level": "INFO",
    "file": "./logs/capcutapi.log",
    "max_size": "100MB",
    "backup_count": 5
  }
}

​环境变量配置​：

# 环境变量示例
export CUTAPI_HOST="0.0.0.0"
export CUTAPI_PORT="9001"
export CUTAPI_DEBUG="false"
export FFMPEG_PATH="/usr/bin/ffmpeg"
export DRAFT_DIR="./drafts"
export API_KEY="your-secret-key"

# 或使用.env文件
echo 'CUTAPI_HOST=0.0.0.0
CUTAPI_PORT=9001
FFMPEG_PATH=/usr/bin/ffmpeg
DRAFT_DIR=./drafts' > .env

4. ​MCP协议配置​

​客户端配置​：

{
  "mcpServers": {
    "capcut-api": {
      "command": "python3",
      "args": ["mcp_server.py"],
      "cwd": "/path/to/CapCutAPI",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/CapCutAPI",
        "DEBUG": "0"
      },
      "timeout": 30
    }
  }
}

​连接测试​：

# 测试MCP连接
python test_mcp_client.py

# 预期输出
✅ MCP服务器启动成功
✅ 获取到11个可用工具
✅ 草稿创建测试通过

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使用指南

1. ​基本使用流程​

2. ​API使用示例​

​创建新项目​：

import requests
import json

# 创建新草稿
def create_draft(width=1080, height=1920):
    url = "http://localhost:9001/create_draft"
    payload = {
        "width": width,
        "height": height,
        "fps": 30,
        "background_color": "#000000",
        "metadata": {
            "title": "我的第一个API项目",
            "author": "开发者",
            "description": "使用CapCutAPI创建的项目"
        }
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# 添加视频素材
def add_video(draft_id, video_url, start_time=0, duration=10):
    url = "http://localhost:9001/add_video"
    payload = {
        "draft_id": draft_id,
        "video_url": video_url,
        "start": start_time,
        "end": start_time + duration,
        "volume": 0.8,
        "transition": "fade_in",
        "effects": ["color_correction", "stabilization"]
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# 添加文本元素
def add_text(draft_id, text, start_time, duration):
    url = "http://localhost:9001/add_text"
    payload = {
        "draft_id": draft_id,
        "text": text,
        "start": start_time,
        "end": start_time + duration,
        "font": "Source Han Sans",
        "font_size": 48,
        "font_color": "#FFD700",
        "background_color": "#00000080",
        "animation": "fade_slide_in"
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# 使用示例
draft = create_draft(1080, 1920)
draft_id = draft["result"]["draft_id"]

add_video(draft_id, "https://example.com/background.mp4", 0, 10)
add_text(draft_id, "欢迎使用CapCutAPI", 2, 5)

print(f"项目创建成功! 草稿ID: {draft_id}")

​高级编辑功能​：

# 添加关键帧动画
def add_keyframe_animation(draft_id, track_name, property_type, times, values):
    url = "http://localhost:9001/add_keyframe"
    payload = {
        "draft_id": draft_id,
        "track_name": track_name,
        "property_type": property_type,
        "times": times,
        "values": values,
        "easing": "ease_in_out"
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# 添加音频效果
def add_audio_effect(draft_id, audio_url, effects):
    url = "http://localhost:9001/add_audio_effect"
    payload = {
        "draft_id": draft_id,
        "audio_url": audio_url,
        "effects": effects,
        "volume": 0.7,
        "fade_in": 2.0,
        "fade_out": 2.0
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# 添加视觉特效
def add_visual_effect(draft_id, effect_type, parameters):
    url = "http://localhost:9001/add_effect"
    payload = {
        "draft_id": draft_id,
        "effect_type": effect_type,
        "parameters": parameters,
        "duration": 5.0,
        "intensity": 0.8
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

3. ​MCP协议使用​

​完整工作流示例​：

from mcp_client import McpClient

# 初始化MCP客户端
client = McpClient("capcut-api")

# 创建新项目
draft = client.call_tool("create_draft", {
    "width": 1080,
    "height": 1920,
    "fps": 30,
    "metadata": {
        "title": "MCP示例项目",
        "tags": ["demo", "test"]
    }
})
draft_id = draft["result"]["draft_id"]

# 添加多媒体内容
client.call_tool("add_video", {
    "draft_id": draft_id,
    "video_url": "https://example.com/main.mp4",
    "start": 0,
    "end": 15,
    "track": "main_video"
})

client.call_tool("add_audio", {
    "draft_id": draft_id,
    "audio_url": "https://example.com/bgm.mp3",
    "start": 0,
    "end": 30,
    "volume": 0.6
})

client.call_tool("add_text", {
    "draft_id": draft_id,
    "text": "AI视频生成演示",
    "start": 2,
    "end": 10,
    "style": {
        "font_size": 56,
        "font_color": "#FFFFFF",
        "background": "#00000080"
    }
})

# 添加高级效果
client.call_tool("add_transition", {
    "draft_id": draft_id,
    "type": "crossfade",
    "duration": 1.5,
    "position": 5.0
})

client.call_tool("add_filter", {
    "draft_id": draft_id,
    "filter_type": "cinematic",
    "intensity": 0.7,
    "duration": 15.0
})

# 保存并导出
result = client.call_tool("export_draft", {
    "draft_id": draft_id,
    "format": "mp4",
    "resolution": "1080p",
    "quality": "high"
})

print(f"项目导出完成: {result['result']['output_url']}")

4. ​高级功能使用​

​批量处理示例​：

import concurrent.futures

def batch_process_videos(video_list, template_id):
    """批量处理视频项目"""
    results = []
    
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        futures = []
        
        for video_data in video_list:
            future = executor.submit(process_single_video, video_data, template_id)
            futures.append(future)
        
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            try:
                result = future.result()
                results.append(result)
            except Exception as e:
                print(f"处理失败: {e}")
    
    return results

def process_single_video(video_data, template_id):
    """处理单个视频"""
    # 创建新草稿
    draft = create_draft_from_template(template_id)
    draft_id = draft["draft_id"]
    
    # 添加主要内容
    add_video(draft_id, video_data["video_url"], 0, video_data["duration"])
    add_audio(draft_id, video_data["audio_url"], 0, video_data["duration"])
    
    # 添加动态文本
    for text_item in video_data["text_elements"]:
        add_text(draft_id, text_item["text"], 
                text_item["start_time"], 
                text_item["duration"])
    
    # 添加特效
    for effect in video_data["effects"]:
        add_effect(draft_id, effect["type"], effect["parameters"])
    
    # 导出最终视频
    result = export_draft(draft_id, video_data["output_format"])
    return result

​自动化工作流​：

def automated_video_workflow(config):
    """全自动视频生成工作流"""
    # 1. 媒体准备
    media_assets = prepare_media_assets(config)
    
    # 2. 创建项目框架
    draft = create_draft(config["project_settings"])
    draft_id = draft["draft_id"]
    
    # 3. 添加主要内容
    for asset in media_assets["videos"]:
        add_video(draft_id, asset["url"], asset["start"], asset["duration"])
    
    for asset in media_assets["audios"]:
        add_audio(draft_id, asset["url"], asset["start"], asset["duration"])
    
    # 4. 添加文本和图形
    for text in config["text_elements"]:
        add_text(draft_id, text["content"], text["start"], text["duration"])
    
    for graphic in config["graphics"]:
        add_image(draft_id, graphic["url"], graphic["start"], graphic["duration"])
    
    # 5. 应用效果和转场
    for effect in config["effects"]:
        add_effect(draft_id, effect["type"], effect["params"])
    
    for transition in config["transitions"]:
        add_transition(draft_id, transition["type"], transition["position"])
    
    # 6. 最终渲染
    output = export_project(draft_id, config["output_settings"])
    
    # 7. 清理资源
    cleanup_temp_files(draft_id)
    
    return output

---

应用场景实例

案例1：社交媒体内容批量生产

​场景​：营销机构需要为多个客户批量生产社交媒体视频内容

​解决方案​：

​实施代码​：

class SocialMediaProducer:
    def __init__(self, api_client):
        self.client = api_client
        self.templates = {}
        
    def load_template(self, template_name, config):
        """加载生产模板"""
        template = {
            'base_draft': self.create_base_draft(config),
            'media_slots': config.get('media_slots', []),
            'text_slots': config.get('text_slots', []),
            'effects': config.get('effects', []),
            'output_settings': config.get('output', {})
        }
        self.templates[template_name] = template
        
    def batch_produce(self, template_name, data_list):
        """批量生产视频"""
        results = []
        
        for data in data_list:
            try:
                # 复制基础草稿
                draft_id = self.duplicate_draft(
                    self.templates[template_name]['base_draft']
                )
                
                # 填充媒体内容
                for slot in self.templates[template_name]['media_slots']:
                    media_data = data['media'].get(slot['name'])
                    if media_data:
                        self.fill_media_slot(draft_id, slot, media_data)
                
                # 填充文本内容
                for slot in self.templates[template_name]['text_slots']:
                    text_data = data['text'].get(slot['name'])
                    if text_data:
                        self.fill_text_slot(draft_id, slot, text_data)
                
                # 应用特效
                for effect in self.templates[template_name]['effects']:
                    self.apply_effect(draft_id, effect)
                
                # 导出视频
                output = self.export_video(
                    draft_id, 
                    self.templates[template_name]['output_settings']
                )
                
                results.append({
                    'success': True,
                    'output': output,
                    'data': data
                })
                
            except Exception as e:
                results.append({
                    'success': False,
                    'error': str(e),
                    'data': data
                })
        
        return results
    
    def fill_media_slot(self, draft_id, slot, media_data):
        """填充媒体槽位"""
        if slot['type'] == 'video':
            self.client.add_video(
                draft_id, 
                media_data['url'],
                slot['start_time'],
                slot['duration'],
                track=slot.get('track', 'main')
            )
        elif slot['type'] == 'audio':
            self.client.add_audio(
                draft_id,
                media_data['url'],
                slot['start_time'],
                slot['duration'],
                volume=slot.get('volume', 1.0)
            )
    
    def fill_text_slot(self, draft_id, slot, text_data):
        """填充文本槽位"""
        self.client.add_text(
            draft_id,
            text_data['content'],
            slot['start_time'],
            slot['duration'],
            style={
                'font_size': slot.get('font_size', 48),
                'font_color': text_data.get('color', '#FFFFFF'),
                'animation': slot.get('animation', 'fade_in')
            }
        )

​生产效益​：

• 生产效率 ​提高500%​​

• 制作成本 ​降低70%​​

• 内容一致性 ​达到95%​​

• 发布时间 ​缩短80%​​

• 效果追踪 ​全面自动化​

案例2：教育机构课程视频制作

​场景​：在线教育平台需要为大量课程制作统一风格的视频内容

​解决方案​：

​教育视频模板​：

# education_template.yaml
template:
  name: "education_lecture"
  duration: 1800  # 30分钟
  dimensions: [1920, 1080]
  fps: 30
  
  tracks:
    main_video:
      type: "video"
      position: "primary"
      default_content: "lecturer_video.mp4"
    
    presentation:
      type: "video"
      position: "picture_in_picture"
      default_content: "slides.mp4"
      size: [800, 600]
      position: [100, 100]
    
    background_music:
      type: "audio"
      volume: 0.3
      loop: true
      default_content: "background_music.mp3"
    
    intro_outro:
      type: "composite"
      elements:
        - type: "video"
          file: "intro.mp4"
          start: 0
          end: 10
        - type: "video"
          file: "outro.mp4"
          start: 1790
          end: 1800
  
  text_elements:
    title:
      type: "text"
      start: 10
      end: 20
      content: "课程标题"
      style:
        font_size: 72
        font_color: "#FFFFFF"
        background: "#00000080"
        animation: "zoom_in"
    
    chapter_title:
      type: "text"
      position: "top_center"
      duration: 5
      style:
        font_size: 48
        font_color: "#4A90E2"
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    watermark:
      type: "text"
      start: 0
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      content: "© 教育机构名称"
      position: [50, 50]
      style:
        font_size: 24
        font_color: "#FFFFFF80"
  
  effects:
    transition_between_slides:
      type: "transition"
      trigger: "slide_change"
      effect: "crossfade"
      duration: 1.5
    
    highlight_key_points:
      type: "effect"
      effect: "highlight"
      parameters:
        color: "#FFFF00"
        size: 1.2
        duration: 3
  
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    auto_subtitles:
      enabled: true
      source: "audio_track"
      language: "zh-CN"
      style: "education"
    
    slide_sync:
      enabled: true
      source: "presentation_track"
      detect_slide_changes: true

​实施代码​：

from capcutapi import EducationVideoProducer

# 初始化教育视频生成器
producer = EducationVideoProducer(template="education_template.yaml")

# 设置课程内容
course_data = {
    "title": "人工智能基础与应用",
    "lecturer_video": "ai_lecture.mp4",
    "slides": "ai_slides.pptx",
    "background_music": "classical_bgm.mp3",
    "chapters": [
        {
            "title": "第一章：机器学习基础",
            "start": 0,
            "duration": 600,
            "key_points": [
                {"text": "监督学习", "time": 120},
                {"text": "无监督学习", "time": 300},
                {"text": "强化学习", "time": 450}
            ]
        },
        {
            "title": "第二章：深度学习原理",
            "start": 600,
            "duration": 600,
            "key_points": [
                {"text": "神经网络结构", "time": 720},
                {"text": "反向传播算法", "time": 900},
                {"text": "卷积神经网络", "time": 1050}
            ]
        },
        {
            "title": "第三章：AI应用案例",
            "start": 1200,
            "duration": 600,
            "key_points": [
                {"text": "计算机视觉", "time": 1320},
                {"text": "自然语言处理", "time": 1500},
                {"text": "强化学习应用", "time": 1650}
            ]
        }
    ]
}

# 生成课程视频
output_video = producer.generate_course(
    course_data,
    output_format="mp4",
    quality="high",
    output_path="courses/ai_foundations.mp4"
)

print(f"课程视频生成完成: {output_video}")

​教育价值​：

• 课程制作效率 ​提高300%​​

• 视频质量 ​统一标准化​

• 教师工作量 ​减少60%​​

• 学生参与度 ​提升45%​​

• 内容更新 ​快速迭代​

案例3：电商产品推广视频自动化

​场景​：电商平台需要为数千种商品自动生成推广视频

​解决方案​：

​实施代码​：

from capcutapi import EcommerceVideoGenerator
import pandas as pd

# 初始化电商视频生成器
generator = EcommerceVideoGenerator(
    template="ecommerce_template.yaml",
    media_library="ecommerce_media/",
    voice_library="voices/"
)

# 加载产品数据
products = pd.read_csv("products.csv")

# 批量生成产品视频
for _, product in products.iterrows():
    video_data = {
        "product_id": product["id"],
        "name": product["name"],
        "category": product["category"],
        "price": product["price"],
        "discount": product.get("discount", 0),
        "images": [f"products/{product['id']}_{i}.jpg" for i in range(1, 6)],
        "features": product["features"].split(";"),
        "reviews": [
            {"text": "质量非常好，物超所值", "rating": 5},
            {"text": "包装精美，送货快速", "rating": 4}
        ],
        "promotion": {
            "type": "flash_sale" if product["discount"] > 0 else "normal",
            "end_time": "2024-12-31 23:59:59"
        }
    }
    
    # 生成视频
    output_file = f"videos/{product['id']}_{product['name']}.mp4"
    generator.generate_video(
        video_data,
        output_file,
        voice_over=True,
        subtitles=True
    )
    
    print(f"已生成: {product['name']}")

print("所有产品视频生成完成!")

​电商效益​：

• 视频制作成本 ​降低90%​​

• 内容产出速度 ​提高100倍​

• 转化率 ​提升35%​​

• 个性化推荐 ​精准匹配​

• 促销活动 ​即时响应​

案例4：新闻媒体自动化报道

​场景​：新闻机构需要快速生成视频新闻报道

​解决方案​：

​新闻自动化流程​：

from capcutapi import NewsVideoProducer
from news_scraper import NewsAggregator

# 初始化新闻视频生成器
producer = NewsVideoProducer(
    template="news_template.yaml",
    voice="news_anchor_voice.mp3"
)

# 获取新闻数据
aggregator = NewsAggregator()
news_items = aggregator.get_top_news(limit=5)

# 生成新闻报道
for news in news_items:
    # 创建新闻草稿
    draft_id = producer.create_draft(
        title=news["title"],
        category=news["category"],
        duration=news["duration"]
    )
    
    # 添加内容元素
    producer.add_intro(news["headline"])
    producer.add_video_clip(news["video_url"])
    producer.add_text_overlay(news["summary"])
    
    if news["location"]:
        producer.add_location_marker(news["location"])
    
    if news["statistics"]:
        producer.add_infographic(news["statistics"])
    
    # 添加相关报道
    for related in news["related_stories"]:
        producer.add_related_story(related["title"], related["url"])
    
    # 添加记者信息
    producer.add_reporter_info(
        name=news["reporter"],
        contact=news["contact"]
    )
    
    # 添加结尾
    producer.add_outro("感谢收看")
    
    # 导出视频
    output_file = f"news/{news['date']}_{news['id']}.mp4"
    producer.export_draft(
        draft_id,
        output_file,
        quality="medium",
        subtitles=True
    )
    
    print(f"新闻报道生成: {news['title']}")

# 清理资源
producer.cleanup()

​新闻价值​：

• 报道速度 ​提高10倍​

• 人力成本 ​减少80%​​

• 内容一致性 ​统一标准​

• 多平台适配 ​一键生成​

• 突发新闻 ​即时响应​

案例5：个人创作者内容生产

​场景​：内容创作者需要高效制作社交媒体视频

​解决方案​：

​创作者工作流​：

from capcutapi import CreatorStudio
from content_planner import ContentCalendar

# 初始化创作者工作室
studio = CreatorStudio(
    user_profile="creator_profile.json",
    template_library="templates/"
)

# 加载内容日历
calendar = ContentCalendar()
content_plan = calendar.get_weekly_plan()

# 处理每日内容
for day, content_items in content_plan.items():
    print(f"处理 {day} 的内容:")
    
    for item in content_items:
        # 选择模板
        template = studio.select_template(
            content_type=item["type"],
            platform=item["platform"],
            style=item["style"]
        )
        
        # 准备素材
        media = studio.prepare_media(
            item["media_sources"],
            duration=item["duration"]
        )
        
        # 生成字幕
        if item["script"]:
            subtitles = studio.generate_subtitles(
                item["script"],
                voice_over=item["voice_over"]
            )
        
        # 创建项目
        draft_id = studio.create_draft(
            template=template,
            duration=item["duration"]
        )
        
        # 添加内容
        studio.add_media(draft_id, media)
        
        if item["script"]:
            studio.add_subtitles(draft_id, subtitles)
        
        # 添加品牌元素
        studio.add_branding(
            draft_id,
            logo=True,
            watermark=True,
            color_scheme=item["brand_colors"]
        )
        
        # 添加特效
        if item["effects"]:
            for effect in item["effects"]:
                studio.add_effect(draft_id, effect)
        
        # 导出视频
        output_file = f"output/{day}/{item['title']}.mp4"
        studio.export_video(
            draft_id,
            output_file,
            platform=item["platform"],
            optimize=True
        )
        
        print(f" - 完成: {item['title']}")
    
    print(f"{day} 内容生成完成\n")

print("本周所有内容已生成!")

​创作者价值​：

• 内容产出 ​提高5倍​

• 创意实现 ​更加自由​

• 平台适配 ​一键优化​

• 品牌一致性 ​全面保持​

• 粉丝互动 ​更加高效​

---

🌟 ​GitHub地址​：

https://github.com/sun-guannan/CapCutAPI

🚀 ​核心价值​：

程序化视频编辑 · 云端预览 · 多格式支持 · 开源免费

​CapCutAPI​ 作为开源剪映/Jianying API解决方案，通过其强大的功能和灵活的架构，彻底改变了视频内容创作的方式。正如项目创建者所述：

"CapCutAPI的使命是让视频编辑变得可编程化，为AI生成内容提供精准控制，解决AI视频生成中常见的控制不足问题"

该工具已经在多个领域证明其价值：

• ​内容创作者​：高效制作社交媒体内容

• ​教育机构​：批量生成课程视频

• ​电商平台​：自动化产品推广视频

• ​新闻媒体​：快速生成新闻报道

• ​营销机构​：规模化生产广告内容

• ​个人用户​：轻松制作专业级视频

社区与支持

1. ​贡献指南​

​项目协作流程​：

​贡献步骤​：

1. Fork项目仓库

2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)

3. 提交代码变更 (git commit -m 'Add some amazing feature')

4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)

5. 创建Pull Request到dev分支

2. ​社区资源​

​资源类型​	​获取方式​	​内容描述​
文档教程	GitHub Wiki	完整API参考和开发指南
示例模板	/templates目录	各类视频模板示例
视频教程	YouTube频道	从入门到精通系列教程
社区论坛	Discord服务器	开发者交流和技术支持
问题追踪	GitHub Issues	Bug报告和功能请求
路线图	GitHub Projects	项目发展规划和里程碑

3. ​支持与联系​

• ​问题反馈​：GitHub Issues

• ​功能建议​：Discord #feature-requests

• ​紧急支持​：sguann2023@gmail.com

• ​合作咨询​：sguann2023@gmail.com

• ​社区活动​：每月在线研讨会

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​CapCutAPI​ 不仅是一个技术工具，更是一个创新的视频创作平台。通过其开源特性和强大的API能力，它正在重新定义视频内容创作的可能性。无论您是个人创作者、教育工作者、电商运营者还是媒体专业人士，CapCutAPI都能为您提供强大的视频创作能力。

正如一位资深视频编辑师所述：

"CapCutAPI将我从繁琐的重复编辑工作中解放出来，让我能够专注于创意本身。它的自动化能力和精准控制让我的创作效率提升了数倍"

立即探索这一革命性工具，开启您的视频创作新篇章！