与此同时，我会于文章里撰写完备的本地部署指南，并且，哪怕你对代码一窍不通，只要依循着我的步骤去做，就能够轻轻松松地完成部署，进而让自身拥有一个AI视频创作助手。

一、 AI 到底解决了什么问题？

在短视频创作中，我们往往会遇到如下痛点：

AI 是专门 为处理这些问题 而问世的，它好似一个 “AI 创意工作台”，将视频解析、帧标记、手绘转换、文案生成 这几个环节 连接起来，使得整个创作流程 由 “专业门槛高” 转变为 “一键操作”。

二、功能亮点总结

这个项目在功能设计方面具有相当明显的层次感，我们能够将其划分成三个核心模块来进行观察，进而分析，最终认知。

1. 视频解析与帧标记系统

对于支持直接解析B站以及小红书的视频链接这一情况，我认为这是很了解国内创作者需求的体现。其中最引人注目的是“帧级标记”功能，它可以通过空格键来控制播放，借助左右键能够精准地调节进度，按下T键就能够标记精彩瞬间，其具备毫秒级的精度从而保证不会错过任何一个细节。并且标记后的帧能够被打包成ZIP格式进行导出，以便于后续的处理。

2. AI 创作引擎（核心亮点）

这部分完全基于 的多模态模型构建：

3. 跨平台体验优化

采用响应式设计，于PC上能流畅操作，在平板上也能流畅操作，在手机上同样能流畅操作。移动端会自动切换成上下布局，此项细节处理可看出开发者对用户体验的重视。

三、技术架构：从表层到核心的技术剖析

剖析一个前端项目的架构时，我一般会依照"用户交互→数据处理→核心能力" 这样的思路来进行拆解：

接下来我简单介绍这几个部分的细节：

交互层：运用 React 19 的组件化思路来构建 UI，保障类型安全，达成响应式布局，供给统一风格的图标，这般技术组合确保了界面的流畅性与一致性。数据层：对本地状态予以持久化，防止刷新时丢失；由 JSZip 承担打包下载功能；API 处理视频截图，协同解决跨域问题，这些细节处置展现了工程化思维。AI能力层，借助GenAI SDK去对接模型，把多模态能力实施封装，使之成为可调用的接口以达成功能扩展，同时降低业务逻辑与AI能力之间的耦合度。

下面再分享一下这个项目使用的核心技术栈：

技术领域

具体技术 / 工具

作用说明

核心框架

React 19、

构建用户界面和类型安全保障

样式方案

CSS

快速实现响应式设计

图标库

React

提供一致的图标系统

AI 能力

GenAI SDK

对接 系列模型

工具库

JSZip、 API

处理文件压缩和截图

数据存储

本地数据持久化

构建工具

Vite

快速开发和打包

对于这些AI应用技术，可留意字节跳动、百度等在AI创意领域进行布局的公司，这是彩蛋所在之处。

四、应用场景总结：什么样的人适合运用这个工具呢？依据我自身对于行业的认识，来分享几个我认为能够赋予能量的群体：短视频创作者能够迅速把长视频的精华转变为手绘故事板，以此提升内容的原创性，社交媒体运营可以一键打造适配平台风格的文案以及封面，进而提高发布效率，二创爱好者便于截取素材并开展风格化处理，从而降低创作门槛，教育工作者能把教学视频变换手绘教程，以此增强学生的接受度。五、优缺点分析来谈谈优缺点，以便大家以此进行更全面的技术调用以及利用。优点：能够精准定位，直接命中视频转手绘场景里创作者的痛点，技术选型成熟，React 与 ++ 的组合利于维护与扩展，对国内平台（B站、小红书）友好适配成功，操作流程设计契合创作习惯，学习成本较低。不足：依赖 API，国内用户或许需要爬墙上网，作为新兴项目ai图标 导入sketch，功能稳定性有待更多用户去验证，批量处理大视频时可能存在性能瓶颈。六、本地部署教程。

想体验这个工具的朋友，可以按以下步骤本地部署：

要做准备工作来安装 Node.js，且是 v18 以上的版本，之后要进行注册 AI，从而获取 API Key，最后还要克隆项目。

git clone https://github.com/RanFeng/clipsketch-ai.git
cd clipsketch-ai

3. 安装依赖

npm install

4. 配置环境变量

先是在项目的根那个目录，去创建.env.local这样一个文件，然后往里面填入API Key。

GEMINI_API_KEY=你的API密钥

5. 启动项目

npm run dev

最后，打开浏览器访问http://:3000即可使用。

七、总结

给我们带来最大启示的AI是，好的技术工具并非是对功能进行堆砌，而是要将复杂的技术流程予以封装，使其成为契合用户直觉的操作，它运用React生态去解决交互问题，运用某种方式去解决本地存储问题，利用某种手段去解决AI创作问题，最终借助流畅的流程设计把这些技术给串联起来。

对开发者而言，这是个学习“AI与前端”相融合的出色范例。

对于创作者来说，它实实在在降低了创意实现的门槛。

AI多模态能力取得进步，在此情况下，这类“技术赋能创意”的工具会不断增多ai图标 导入sketch，开源项目恰是我们用以对这一变革进行观察以及予以参与的最佳窗口。

非官方口径声明的泄密情况（此情况未经核实，仅作茶余饭后谈资），依据项目issue区域内所展开的讨论进而进行的推测，开发团队或许正着手规划两个不同的方向，其一为对更多视频平台（像是抖音等）的解析给予支持，其二是增添本地模型的支持力度，如此一来便可降低对API的依赖程度。要是达成这一目标，那么这个工具的实用价值将会在现有基础上更升一级。

如果项目对大家有帮助，不妨点个 star 支持一下哦～

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