你有没有想过，让 AI 不光帮你写文案，还能帮你把视频素材、配音、字幕全部扔进剪映——你只需要打开剪映稍微精修一下就能导出？
今天就来拆解一个实战方案：Codex + 剪映自动化工作流。
先澄清一个误解
jianying-editor 不是装在剪映里的插件。
它是给 Codex 用的一个"技能包"（Skill）。Codex 负责生成文案、声音和素材，再通过 Python 把所有内容写进剪映的草稿文件。最后你打开剪映，继续精修和导出。
整个过程是这样的：
Codex 策划内容 → 生成口播文案 → TTS 配音 → 准备画面素材 → 写入剪映草稿 → 你在剪映里微调导出
这个 Skill 到底能干啥？
jianying-editor 是专门面向剪映的自动化剪辑技能，底层用了 JyWrapper 这个高级封装 API。这意味着 Codex 不需要模拟鼠标拖拽时间线，而是直接创建和修改剪映视频草稿。
它主要有六大能力：
草稿管理：创建、覆盖、克隆、检查剪映草稿
素材导入：导入视频、图片、音频和云端素材，自动安排到对应轨道
口播+字幕：生成口播配音、添加字幕，还能配背景音乐
特效装饰：添加标题、转场、滤镜、动画和关键帧
工具调用：录屏、截图、智能变焦、Web 动效合成
导出检查：导出视频或字幕，用 draft_inspector 检查轨道是否正确
一句话总结：它把 Codex 的策划能力，直接连到了剪映可编辑的时间线上。
第一步：让 Codex 自己装技能
打开 Codex，新建一个对话，把下面这段提示词完整复制发给它：
请使用 skill-installer 安装这个 GitHub Skill：https://github.com/luoluoluo22/jianying-editor-skill.git[1]
安装为全局技能 jianying-editor。安装完成后创建独立 Python 虚拟环境，安装 requirements.txt，安装 Playwright Chromium，设置 JY_SKILL_ROOT，并运行 api_validator.py 检查环境。最后告诉我安装目录和检查结果。
Codex 会自动下载技能包、处理 Python 依赖、检查剪映草稿目录。
执行过程中如果出现联网或终端权限提示，按需允许就行。
安装成功后重启 Codex，让新技能进入可用列表。
国内用户注意：如果你用的是国内网络，GitHub 访问可能不稳定。可以考虑：① 用镜像站（如 ghfast.top）替换链接中的 github.com；② 开代理后执行安装命令；③ 手动下载仓库后本地安装。
第二步：跑一个 10 秒小测试
重启 Codex 后，继续发这段提示词：
请使用 jianying-editor 创建一个10秒测试草稿。加入测试视频、背景音乐和标题"Codex + 剪映测试成功"。保存后使用 draft_inspector 检查视频、音频和字幕轨道。
Codex 会编写脚本，把草稿保存到剪映项目目录。
注意：剪映不会实时刷新草稿列表。生成后你可以重启剪映，或者随便进入一个旧草稿再退出来——新的草稿就会出现了。
如果测试草稿能正常打开、轨道完整，说明环境没问题，可以继续下一步。
第三步：制作正式口播视频
小测试通过了，就可以把任务描述得更完整：
使用 jianying-editor 制作一条教程口播视频。生成文案和分镜，调用我的声音，使用指定BGM，准备截图和录屏。添加字幕、转场和提示音，最后写入剪映草稿并检查轨道。
完整流程分四步：
Codex 生成口播结构和文案 TTS 生成配音声音 FFmpeg 和 Computer Use 准备截图、录屏等画面 把视频、配音、BGM、字幕和音效写入剪映时间线
重要提醒：这套方案不是完全替代剪辑师。Codex 先帮你完成重复劳动，你负责节奏、审美和最终导出。不同剪映版本对自动导出的兼容性不一样，生成草稿后人工检查再导出更稳妥。
它和 Remotion、HyperFrames 有啥区别？
如果你对 AI 视频方案有点了解，可能听过 Remotion 和 HyperFrames。来简单对比一下：
Codex + 剪映：产物是可编辑的剪映草稿。适合口播、教程、自媒体内容。你可以在剪映里继续调整，很灵活。
Remotion：用 React 代码写视频。适合数据驱动的批量模板视频，逐帧精确控制，最终直接渲染出成品。不需要剪映参与。
HyperFrames：用 HTML、CSS 和 GSAP 写视频。擅长网页风动画、动态标题和视觉包装，也直接渲染成片。
简单选法：
想保留剪映时间线 → Codex + 剪映 要程序化批量出视频 → Remotion 要网页动效型视觉 → HyperFrames
真正值得期待的是什么？
不是"AI 帮我点几下按钮"就完了。
而是把文案、声音、素材、字幕和剪映草稿连成一条可以反复使用的内容生产线——今天调好的流程，明天换个主题就能再跑一遍。
这才是 AI 视频工作流的核心价值：不是一次性的偷懒，而是可持续的提效。
