女優: 櫻空桃 #桜空もも# 發行日期: 2023-05-26 番號: IPBZ-002 發布限定， REC 自拍，樱空桃作為 IP女优无刪剪版本解禁！即時插入，溫馨口交，狂野中出‼️

AI 视频剪辑 Skill 分享「video-use」 @browser_use 团队推出的开源 Skill，定位为面向 AI Coding Agents（Codex、Claude Code、Cursor、Hermes Agent 等）的视频剪辑 Skill。它不做传统意义上的 Premiere / CapCut 替代品，它是一套让 LLM 通过 “阅读转写文本 + 按需可视化” 来理解视频、并调用 ffmpeg 等工具完成剪辑的 prompt-engineering + 工具脚本集合。 # 核心思想：LLM 不“看”视频，它“读”视频 第一层：音频转写文本（always loaded） 通过 ElevenLabs Scribe 获得逐词时间戳、说话人分离、音频事件标记（如笑声、叹息、掌声），打包成约 12KB 的 takes_packed.md。这是 LLM 的主要“阅读材料”。 第二层：视觉时间线视图（on demand） 仅在决策点（歧义停顿、重拍对比、切点校验）调用 timeline_view.py 生成胶片帧 + 波形 + 字幕的 PNG 复合图。 对比朴素方案“30000 帧 × 1500 tokens = 4500 万 tokens 噪声”，项目走的是 “12KB 文本 + 少量 PNG” 的轻量化路径。这与 Browser Use 让 LLM 读结构化 DOM 而非直接看截图的思路一致。 # 技术流水线：Transcribe → Pack → Reason → EDL → Render → Self-Eval 1. 转写 - transcribe. py / transcribe_batch.py 提取 16kHz 单声道音频，调用 ElevenLabs Scribe，缓存为 transcripts/.json 2. 打包 - pack_transcripts.py 将逐词 JSON 合并为按 0.5s 静音或说话人切换断句的 takes_packed.md 3. 决策 - LLM 自身 阅读 packed transcript，必要时用 timeline_view.py 可视化 4. 生成 EDL - subagents 输出 JSON 格式 edl.json，包含源文件、切点、节奏标签、引用、原因 5. 渲染 - render. py 分段提取 → 无损 concat → 叠动画 → 压字幕 → 响度标准化 6. 自评估 - timeline_view.py + LLM 在输出文件的每个切点 ±1.5s 检查跳帧、爆音、字幕遮挡，最多 3 轮 # 关键工程细节： ffmpeg 为主的剪辑实现 1. 分段提取 + -c copy 拼接（避免叠 overlay 时二次编码） 2. 每段边界 30ms 音频淡入淡出（消除切点爆音） 3. overlay 使用 setpts=PTS-STARTPTS+T/TB 进行时移，确保动画第 0 帧对齐输出时间线 4. 字幕始终最后叠加（防止被动画遮挡） 5. Master SRT 使用输出时间轴偏移：output_time = word.start - segment_start + segment_offset 6. 切点必须落在词边界，并加 30–200ms 填充以吸收 Scribe 50–100ms 的时间戳漂移 7. HDR 源自动 tone-map（HLG/PQ → Rec.709 SDR） 8. 竖屏源自动按高度缩放 9. 两-pass loudnorm：-14 LUFS / -1 dBTP / LRA 11，符合主流社交平台标准 # 动画与包装：多引擎并行 1. HyperFrames：HTML/CSS/GSAP compositions，适合产品 UI、网页转视频、动态排版 2. Remotion：React 组件化 compositions 3. Manim：数学/技术/3Blue1Brown 风格解释动画 4. PIL + PNG sequence + ffmpeg：简单卡片、计数器、打字效果 # SKILL.md 的 12 条“铁律”：生产正确性优先 1. 必须遵守的 12 条硬规则：字幕最后、分段提取再拼接、30ms 淡入淡出、PTS 时移、SRT 输出时间偏移、不切在词中、切点填充、逐词 ASR、缓存转写、并行动画、先确认策略再执行、输出在 /edit/ 2. 其余全部是可调整的“worked example”：调色风格、字幕分块、动画时长、节奏等都可按材料和用户品牌定制

推荐系统也开始换代了。 快手在推荐系统这块的技术确实做得扎实。 周六下午我去现场听了一下午他们的分享，几个议题里，最让我感兴趣的还是推荐相关的技术。 前两天我写过一篇文章。起因是在朋友圈看到有人转了快手 OneReason 的文章，我就点进去看了一下，发现快手已经在逐步把推理的能力引入推荐系统。 熟悉大模型发展的话会知道，这几年大模型经历了三个关键节点：Scaling、Reasoning、Agent。 而推荐系统，现在居然也开始走到推理这一步了。 文章发出来之后，我发现自己和评论区很多人有一样的困惑，集中在三个问题上： 第一，为什么一定要上推理？ 第二，推荐系统的推理具体怎么做？ 第三，推理的成本不低，这事在线上能划得来吗？ 我其实也是带着这三个问题去的现场。听完分享，今天把我的想法梳理一下。不一定对。 我十多年前在工作中做过推荐系统，这些年断断续续也在跟进这个领域的进展。 特别是大模型这一波浪潮来了之后，跟不少朋友聊过 LLM 和推荐系统结合的可能性，都觉得这事很有意思。 如果推荐系统也逐步过渡到 LLM 的技术栈上，互联网的基础设施这一层，还会有比较大的变化。 1 先说第一个问题：为什么一定要和大模型结合，为什么要做推理？有人觉得是不是在追技术的时髦。推荐系统好好的，为什么非得跟大模型挂钩？ 我自己是这么理解的。 传统推荐系统正在接近既有架构的天花板，而 LLM 为推荐系统提供了一条新的演进路径。 推荐本身也是 AI，是 AI 最早的应用场景之一。如果推荐系统无法融合最新的 LLM 技术栈，从技术发展的角度来说，推荐系统就会断代。 那为什么还要做推理？去年快手做了 OneRec，已经证明了 Scaling Law 在推荐系统中的有效性。 既然可以端到端生成，已经跟上了技术栈，为什么还需要推理？ 我想起刚毕业的时候做推荐系统，当时 Leader 讲过，推荐系统的核心，抽象来讲，就是在做两件事： 一类是基于用户的协同过滤，推荐系统根据用户的自然属性（年龄、性别、学历等信息）和浏览兴趣来计算用户相似度，进而给相似用户推荐内容。 第二类是基于内容的协同过滤。推荐系统提取内容的特征，然后计算不同内容之间的相似性之后，给用户推荐与过去喜欢内容相似的内容。 说白了，无论哪一种，其实都是基于相关性的匹配。推荐系统能够捕捉用户行为模式，但它并不会显式地推理用户为什么会产生这些行为。 这种逻辑的局限很明显。 举个例子。一个用户最近看了杜甫的诗词、李白的生平，还刷了几条安史之乱的纪录片。 系统会把这些行为编码成向量，然后去内容池里找向量距离最近的内容推过来。 它并不知道什么叫唐代文化，只知道看过这几条内容的人，大概率也会看另外那几条。 结果就是，更多唐诗、更多唐朝纪录片，推来推去都是同一类内容。 经常刷着刷着就会发现，怎么推的全是差不多的内容。这就是纯粹基于相关性匹配的局限。 但如果系统能往前想一步呢？这个人看杜甫、看安史之乱，背后的兴趣也许不只是唐代文化，而是乱世里个体的命运。 想到这一层，推荐的范围就打开了，不会只困在唐诗和唐朝纪录片的圈子里，能给用户带来更好的内容体验。 这就是溯因的价值。它把推荐系统从记住用户过去喜欢什么，推进到理解用户为什么喜欢。 只有理解了为什么，系统才可能预测出用户还没有表现出来、但可能存在的兴趣。 这是我觉得推荐系统引入推理最重要的一点。 2 理解了为什么要做推理之后，第二个问题就来了。推荐系统里的推理，到底怎么做？ 说实话，这也是我去之前最好奇的地方。 我一开始的想法挺简单。既然大模型已经把推理这条路走通了，那推荐系统是不是直接把这套能力搬过来就行？ 后来听完分享，发现完全不是这么回事。因为推荐系统面对的问题，和大模型平时解决的问题不一样。 比如问大模型：李白和杜甫的诗歌风格有什么区别？模型会调用历史知识、文学知识、时代背景，组织出一个解释。这当然也是推理，但它推理的对象是世界知识。 而推荐系统推理的对象是用户。它需要回答的问题是，这个兴趣为什么会产生？未来哪些兴趣会增强，哪些会减弱？用户下一阶段可能会对什么产生兴趣？ 所以快手在现场一直在讨论一个核心问题：推荐系统里的 CoT，到底应该长什么样？ 他们给出的答案挺有意思。把整个推理过程拆成了四步： 第一步，总结用户的历史兴趣。 第二步，推测兴趣背后的原因。 第三步，推测影响未来兴趣变化的因素。 第四步，推荐相关内容。 还是用杜甫那个例子来感受一下这个过程。 系统看到用户最近看了杜甫、安史之乱、李白，先做归纳，这个人对唐代文人和那个时期的历史有持续关注。 然后开始溯因：为什么关注？用户是主动搜索、反复观看、停留时间很长，背后可能的原因是对乱世中个体命运这个主题有深层兴趣。 基于这个理解再往前推演，如果关注的是乱世中的个体命运，那兴趣不会局限在唐代，宋代的苏轼、南宋的陆游，甚至近现代的故事，都可能命中同一个深层兴趣。到这一步，系统才去推荐内容。 整个过程是一条完整的思考链：归纳兴趣，溯因理解，演绎发散，最后推荐。 对比一下传统推荐系统做的事。它同样会从用户行为里提取兴趣特征，也会建立用户画像。 但这些过程更多是隐式完成的。系统知道用户喜欢什么，却很难解释用户为什么喜欢，也很少进一步推演兴趣未来会如何变化。 这也就解释了为什么传统推荐总是千篇一律。它没有理解，只有匹配。 匹配只能找到相似的东西，理解才能找到相关但不相似的内容。 3 第三个问题：推理的成本这么高，线上能划得来吗？ 大模型的推理很贵，而线上推荐要求实时更新。如果每次推荐都让大模型完整思考一遍，成本和延迟肯定都没办法接受。 他们现在的解法叫 Fast-Slow Thinking。名字听起来有点像人脑的快慢系统，实际上思路也确实差不多。 Slow Thinking 负责深度思考。它会周期性地分析用户过去一段时间的行为，把用户兴趣、兴趣背后的原因、未来兴趣可能的变化方向提前算出来，存下来。 这个过程可以慢，不要求毫秒级返回，甚至一天更新一次都可以。相当于提前把用户研究了一遍。 Fast Thinking 负责实时响应。用户打开 App 的时候，在线推荐系统不会重新走一遍完整的推理流程，只读取提前算出来的结果，再结合最新的行为快速完成推荐。 这样一来，真正昂贵的推理过程被放到了离线阶段，线上看到的仍然是一个高速推荐系统。 我觉得这个思路挺有代表性的。很多人聊 Agent、聊推理的时候，容易有一种错觉，好像未来所有事情都要实时推理。 但工业系统通常不这么做。工业系统更习惯把复杂计算提前做完，把实时链路尽可能做轻。 OneReason 的 Fast-Slow Thinking 本质上也是这个思路。慢链路负责理解用户，快链路负责服务用户。 现场公布的数据里，他们已经把这套方案用在了本地生活广告场景，收入提升超过 8%。 这一点其实挺让我意外的。原来以为 OneReason 更偏研究性质，没想到已经开始在真实业务里创造价值了。 不过这套方案也不是终点。 为了控制成本，OneReason 目前更多承担的是 Slow Thinking 的角色。 它会基于用户历史行为，离线生成对用户兴趣的理解，再把这些结果交给在线推荐系统使用。 这种方式解决了推理成本的问题，但实时性仍然会受到影响。 举个简单的例子。如果系统昨天分析认为我最近在关注杜甫和唐朝历史，但今天的兴趣突然转向了游戏，那么离线生成的用户画像就有可能滞后一段时间。 所以从工程角度看，这其实是在成本和实时性之间做平衡。 但可以确定，随着未来推理成本继续下降，推荐系统里的推理能力可能会越来越靠近实时链路。 到那个时候，推理或许会像今天的排序模型一样，逐渐成为推荐系统的基础能力。 不过至少从目前来看，快手给出的答案还是比较务实的。先让大模型负责它最擅长的部分，理解用户，然后把理解的结果交给传统推荐系统去执行。 这可能也是生成式推荐的推理能力从论文走向工业落地的一条现实路径。毕竟，这事也才刚刚开始。 更有意思的是，活动现场快手这次还发起了一个 LLM-Rec 挑战赛，官方直接开放了 OneReason-0.8B-pretrain、SFT 数据以及脱敏后的 50 万条用户行为数据。 这个活动面向的是全日制在校学生，所以我看到之后第一时间就转给了家里还在上学的亲戚。 还有在现场的时候，我原本以为来参加活动的大部分都是已经参加工作的工程师。 结果到了提问环节才发现，现场有很多北京高校的研究生和博士。 而且说实话，提问质量非常高。所以我觉得这样大赛确实很有意义，因为学生可以花大量时间去研究最新技术，可以去尝试各种天马行空的想法。 毕竟像推荐系统和 LLM 的结合，本身就是一个非常新的方向，行业里其实也没有标准答案。很多问题都还在探索阶段。 而且奖金也不低，前 20 名还能直接进入快手算法的中面。具体大家去看链接。反正看了我都很心动。 写到这里，这篇文章也就结束了。那天参加完沙龙，在回家的路上，我直接把整篇文章的语音底稿录完了。 今天下午又抽了一个多小时，把它逐段润色、修改、成稿，基本算是一气呵成。 写着写着，突然想起十多年前我刚毕业，作为一个新手工程师，和团队一起构建推荐系统时的场景。 顺手翻了一下朋友圈，看了一下当时 Leader 的状态，他已经转行做其他的事情去了。 好多事就飘散在了回忆里。 有点感慨。因为我关于推荐系统最早的那些知识，几乎都是他教给我的。 十多年前，我们讨论的是召回、排序、特征工程和 CTR。今天大家讨论的是 Scaling Law、Reasoning，以及 Agent。 很明显，推荐系统又走到了一个新的时间节点。一代又一代啊。