大家好!我是堀之內,目前在 Sapeet 株式會社 擔任演算法工程師。
過去 Sapeet 曾經舉辦過以 Claude Design 為主題的 YouTube Live 等活動,但因為希望讓更多人認識 Sapeet,所以這次也決定開始製作 YouTube 影片了!
在 Sapeet,我們很重視「像研究室一樣的氛圍」與「像社團一樣的氛圍」這兩個關鍵字。不只是工程師,所有職種都對科技抱有興趣,並且大家會齊心協力完成事情;我們也希望透過 YouTube 和部落格,把這樣的文化傳達出去。
這次的影片企劃,是請軟體工程師來解說最近常看到的 Notion、Google 文件那類「同步編輯器的機制」!
常聽說影片製作的剪輯很辛苦,實際做起來真的也是如此:要決定剪點、輸入字幕、製作封面圖……工作多到數不完。因此這次我們挑戰看看,這些剪輯工作到底能有多少交給 AI 來做。
要讓 AI 進行影片剪輯,有很多方法,例如把影片剪輯軟體和 AI 透過 MCP 串接起來等等。不過我個人認為,世界上沒有不能靠程式實現的事情,所以這次想挑戰用 Claude Code 來做影片剪輯!
不過我也覺得,最後細節的修整還是得由人來做。所以大致上的流程是:把拍攝好的影片交給 Claude Code,讓它進行剪輯,並產出 CapCut(影片剪輯軟體)可讀取的專案檔。接著再由人類在 CapCut 裡完成最後修飾。
※ 此驗證為撰寫本文當時的狀態。隨著 CapCut 更新,內部規格可能改變,導致相同方法無法再使用。
最後完成的影片就是這個!請一定要看看!

接下來,就來深入看看 Claude Code 是怎麼做出這支影片的背後過程吧!
首先,我把 4 段直接拍攝、未經剪輯的影片,以及 1 份要插入影片中作為說明用的 PowerPoint 檔案交給 Claude Code。最初的指令只有一句:「我想把這些素材剪輯成 YouTube 影片。請把素材切成適當長度的片段並串接起來,加入適當的封面頁,並加上字幕等等。」
之後就由 Claude Code 主動進行訪談,逐步確定大致流程、影片風格,以及剪輯後影片長度的目標等。
在 Claude Code 的提案下,最終成果物決定做成「CapCut 的專案檔」。因為 Claude Code 並不知道 CapCut 專案檔(主要是 JSON 格式)的詳細格式,所以先由我建立一個空白專案,再由它在上面逐步加上剪輯內容。
這個專案可以實際在 CapCut 中開啟,內容會是已剪好的影片、封面頁、說明投影片和字幕都排在時間軸上的狀態。然後按下匯出按鈕,就可以輸出成影片檔。

Claude Code 進行的整體作業流程如下。
各步驟的工作內容如下:
除了 6、7、9 之外,其餘部分幾乎都由 Claude Code 來自動化完成。第 2 步的剪輯表和字幕表會是以下這種 YAML 格式,由 Claude Code 產生。
# 剪輯表:使用素材 main 的 1545.6~1566.2 秒
- {type: clip, src: main, in: 1545.6, out: 1566.2, section: exp4}
# 接著插入章節封面(第 5 章的卡片)
- {type: card, kind: chapter, chapter: 5}
# 字幕表:用 [ ] 包起來的部分是橘色強調區塊
- {src: main, at: 1993.3, dur: 3.7, style: normal, text: "如果 AI[擅自覆寫],會很討厭吧"}
接下來,我會挑出在這個流程中特別需要花工夫的部分來說明。
在 YouTube 影片製作中,最重要的就是剪點的位置。
Claude Code 會根據逐字稿中的單字內容與時間,判定「自然的對話流程所涵蓋的範圍」,再盡量把素材剪成適合的片段,同時尋找無聲處來決定剪點。

這個「要在無聲處剪開」的規則,並不是一開始就有的。最初版本是在音量較大的地方剪接,所以在切點會出現噪音與斷裂感。只要告訴它「剪點一定要放在無聲段裡」,Claude Code 就會改成在無聲位置剪接,而且還會作為保險,在所有剪點加上淡入/淡出。
此外,我們還做了一個會自動檢查所有剪點音量的腳本,並在生成專案前先執行這個腳本,因此可以保證剪接處確實是無聲的。
最初版本的字幕是以圖片形式處理,因此人類無法在 CapCut 上編輯文字。於是我們改成要求它輸出為 CapCut 的文字,讓人類也能進行修改。

中途,我直接在 CapCut 上做了剪輯與字幕修改。結果當然會和 Claude Code 那邊的剪輯表與字幕表產生落差。因此,我們做了一個能把 CapCut 上的變更(剪輯長度、字幕文字、BGM 位置等等)重新匯入剪輯表的腳本,用來保持同步。
這樣就能形成「AI 先做 → 人類修正 → AI 再修正」的循環。
很遺憾,並沒有變成「AI 讓影片剪輯的工作量大幅減少了!太棒了!」這樣。
AI 剪出來的影片仍然有很多「違和感」,例如:
而要發現並提出修正指示的,還是人類。
另外,在提出修正指示時,不只要講內容,還需要
像這樣做些技巧上的安排。最後我們反覆進行了 50 次以上的修正指示與修正後影片確認,整個完成過程大約花了 10 個小時。
不過,這次畢竟是第一次用 AI 來做影片剪輯。只要把這次實作整理成技能或規則,下一次之後應該可以大幅減少工夫。
這次的文章,我們嘗試了和 AI 一起進行 YouTube 影片剪輯。
雖然還沒有達到「因為用了 AI 就大幅變輕鬆」的程度,但我們得以了解目前 AI 在影片剪輯上的能力現況,這是非常有意義的一次企劃。
像這樣,Sapeet 也正在每天與 AI 一起嘗試各種事情,持續投入 AI 的應用。
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原文出處:https://qiita.com/tsukasa_japan/items/b8bca096170d087e271d