
这两天,AI 领域有一款 AI 剪辑插件彻底火了,各大 AI 大佬都在实测推荐它。

它就是:ChatCut。一款 Codex 视频剪辑插件。
ChatCut 是一款对话式 AI 视频剪辑工具,它的核心理念很简单:让你像跟剪辑师说话一样,用自然语言描述需求,AI 帮你完成剪辑。

(图源:X@李岳)
它不做炫技的事,就是帮你把粗剪干完。
不生成任何东西,主要是给已经拍好素材、只想快点出片的人准备的。
ChatCut 的基础能力也非常扎实:
这些功能让它不仅适合普通创作者,也能融入专业剪辑师的工作流。
ChatCut 的革命性在于,它彻底改变了剪辑的交互方式:
1. 自然语言操作,零学习成本
我们不需要学习任何专业软件的操作,不需要理解轨道、关键帧这些概念。
只需要用大白话描述你的需求,AI 就能帮你完成:
2. 文本化编辑,精准高效
ChatCut 的底层逻辑是先把视频转录成文本,然后让你像编辑文档一样去剪辑——删一句话,视频就跟着剪掉;说一声"删掉所有语气词",AI 自动处理。
这种方式把传统剪辑里"在时间轴上找来找去"的繁琐操作,变成了"看文字、改文字"的直观流程。
3. 真实时间轴,专业可控
和很多只能生成不可编辑结果的 AI 工具不同,ChatCut 每次编辑都会返回一个真实的、可编辑的时间轴。
你可以继续让 AI 调整,也可以手动接管进行精修。这意味着它既适合快速粗剪,也能融入专业的后期工作流。
4. 多格式导出,无缝衔接
支持导出 MP4、XML(可导入 Premiere Pro 或 DaVinci Resolve)、SRT 字幕、Word 文档等格式。
这让专业剪辑师可以用它做初剪,再导入传统软件精修,完美融入现有工作流程。
通过这个插件,你可以直接在 Codex 中操作 ChatCut,让 AI Agent 替你完成整个剪辑流程。
ChatCut 把自己的编辑能力变成了一个可被 AI Agent 调用的接口,这背后的技术设计非常值得学习。
这个插件的设计思路非常巧妙,我们来深入拆解一下:
1. MCP Server 架构:产品能力即服务
ChatCut 把自己的编辑能力暴露成一个托管 MCP server,具体的端点地址是:
https://api.chatcut.io/api/external-mcp/mcp
插件本体就是一个标准的 Codex 插件,包含三个核心文件:
plugin.json:插件元数据,让 Codex 能够识别和加载它.mcp.json:MCP 服务器配置,指定连接到上述托管端点skills/:把常见剪辑任务封装成工作流这种架构的好处是,任何支持 MCP 协议的 AI Agent 都可以调用 ChatCut 的能力,而不需要重新开发。
2. 安全认证:零密钥暴露
认证走的是 Codex 自己的 OAuth 登录流程。
当你安装或首次使用插件时,Codex 会弹出登录界面,你只需要按照提示完成 ChatCut 账号的授权即可。
整个过程中,插件不会接触你的密钥,所有认证都在 Codex 的安全框架内完成,这一点做得非常到位。
3. Skills 工作流:封装剪辑知识
这是插件最核心的设计。ChatCut 把常见的剪辑任务封装成了标准化的工作流(skills),目前已经包含了 15 个 Skills 工作流模块。
这样一来,AI Agent 不必每次从零推理"这刀怎么剪",而是可以直接调用这些封装好的工作流:
4. 验证机制:确保执行结果
最有意思的是,agent 甚至能回头验证这些改动在编辑器里真的生效了。
它会检查时间线上的剪辑点是否正确、字幕是否同步、音频是否正常,确保每一次操作的结果都符合预期。
5. 调用其他生成模型
通过这个插件,ChatCut 还可以直接调用 Seedance 2.0 等生成模型,实现更复杂的创作任务。
这意味着你可以在一个工作流中,同时完成剪辑和 AI 生成的工作。
方式一:直接使用 ChatCut 网页版
方式二:通过 Codex 插件使用
剪辑器的交互,正在从"你用鼠标在时间线上拖"变成"你用一句话让 agent 去拖"——ChatCut 把这条路,直接铺成了一个官方 MCP 插件。
对于内容创作者来说,这意味着:从此可以把精力放在创意上,而不是机械操作上。
对于技术从业者来说,这是一个很好的范例——如何把 SaaS 产品的能力开放给 AI Agent 生态。
仓库地址:https://github.com/ChatCut-Inc/agent-plugin