我放弃了全自动视频批量混剪，但 AI +自动化剪辑，让我效率提升了 300%
凡是鼓吹批量全自动混剪的视频玩法，到了2025年，大家真的可以放弃了。
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抖音每天会新增多少条短视频？几万、几十万，还是上百万？我们其实很难知道确切数字。
但根据官方数据，仅非遗类视频，每天就有 54794 条新增内容。这还只是一个品类，那么抖音每天的新增作品，少说也有几十万条。
每天平台涌入几十万条视频，你觉得你随手发布的低质内容，还能从这几十万条中“赛马”跑出来吗？
今年9月，小红书封禁了 1200 万条低质矩阵内容。
看看各大平台的治理力度，你还会觉得现阶段随便发发低质视频，还能拿到基础播放量吗？
关于批量混剪…
市面上有不少自动剪辑工具，声称一小时能产出 1000 条视频。
这类工具，大家听听就好。
我们始终主张：在借助 AI 和自动化提效的同时，必须守住内容质量这条底线。
平台发展到现在，低质、劣质的素材已经很难过审，更别说拿流量。这种视频你做 1000 条，本质上就是制造了 1000 条垃圾。
很多人的矩阵打法逻辑：
“一条视频有 1000 播放，发 100 条就是十万播放。”
“做不出爆款，就用数量堆。”
但这个说法有一个致命前提：你每天发布的这 100 条视频，每一条真的都能拿到 1000 播放吗？
实际上，大多数矩阵工具产出的内容，在平台上根本拿不到流量。
发得越多，账号的整体播放反而越接近于 0。每天发 100 条，还不如手动做两条来得有效。
当下的 AI 能力，可以辅助我们提效，替代那些重复、琐碎的操作。
而“发现好内容、提炼好观点、洞察用户兴趣”这些核心工作，仍然得靠人。
但工具如果这样宣传就不性感了。还得要人来完成？老板们也不感兴趣了。
现阶段我们怎么做？
去年，AI 自动化工作流（比如扣子、N8N）还没现在这么火的时候，我们就已经开始用传统的 RPA（机器人流程自动化）结合 AI，搭建全自动视频剪辑流程。
比如，输入一条爆款链接，系统会自动提取视频文案，调用 AI 改写，再匹配素材、保存并剪辑视频。
甚至还能通过指纹浏览器，直接发布到各个账号。
这种全自动化流程听起来非常吸引人，很多老板都感兴趣。
但真正落地执行时，却困难重重。
当每个环节都有一定出错率时，多个环节串联起来的全自动化流程，错误概率会指数级上升，最终成品率极低。
那么，现阶段我们在实际生产中是如何操作的呢？
工具自动化和 AI 是必须用的，它们确实能带来 60%–80% 的效率提升。
如果你对视频质量、文案润色要求高，人工成本可能仍占 40%；要求不高的话，人工可控制在 20%。
但无论如何，那 20%–40% 的人工介入，是极其核心的把控环节，绝不能省。
我们目前的逻辑是：
通过 AI + 软件，对人工必须完成的工作进行提效，对重复枯燥的工作实现自动化。
具体来说：
选题方向：必须由人工介入。
工具的作用是帮我们下载对标视频、提取文案，并分析开头结构和爆款逻辑。
我们开发了一款工具，可实现多平台视频批量下载，并在下载同时自动提取文案，还能根据预设提示词，分析视频结构或提炼爆款开头。帮你高效完成那些重复、高强度的准备工作。
文案写作：这是大家最熟悉的环节，可以借助 AI 和提示词，大幅提升写作效率。
视频生产：我们利用 AI 分析文案并匹配企业本地素材库，再通过工具自动生成剪映草稿。
但我们不会直接自动导出成品视频。因为不同人群对质量要求不同：有些人觉得工具生成的就能用；有些要求高的客户则希望对画面进行微调，或对字幕特效做人工设计。
如果直接导出成品，就很难融入人工的审美判断，最终变成“工具做成什么样，就只能用什么样子”，你只能从 100 条里人工筛选可用的。
既浪费算力，选择成本也很高。
发布与分发：在视频发布、多平台分发及数据监控环节，我们之前也用 RPA 做过大量自动化尝试。
但如果不是大规模矩阵操作，我们一般建议直接使用市场上成熟的工具或平台，不必什么都自己造轮子。
有时候你以为自己写自动化脚本省钱、不用付会员费，但往往“免费的才是最贵的”：维护成本非常高。
很多免费工具最终都不了了之，学习成本也变成了沉没成本。
当然，我在知识库中也分享了不少真正好用、开源的工具。
有现成好用的，我们绝不重复造轮子。如果某个工具需要大量维护，我们仍建议用少量付费来撬动效率，而不是自己花大量时间去折腾。
不过，核心的流程我们还是自己开发，都是根据实际内容生产过程中逐步优化的。
结束
工具是效率的加速器，而人才是内容的定盘星。
我是大圆，专注 AI 内容提效 的实操经验与工具分享。
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前SEO站长
RPA高级工程师
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② 新媒体 AI自动化落地
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