竞品分析 · 底稿
一个开源项目 OpenMontage,几乎就是我们设想的"在 AI 编程助手里跑全流程视频生产"的现实版。好消息有两个:它验证了方向,而且它正好不做我们要做的那层。
自称"世界首个开源 agentic 视频生产系统"。把你的 AI 编程助手(Claude Code / Cursor)变成一个完整制作 studio:一句话进去,它自己研究、写脚本、找素材、剪辑、渲染出片。12 条流水线、52 个工具、500+ 技能。能拉真实素材(Archive.org / NASA),也有本地零成本路。一条片约 0.15 到 1.33 美元。
没有中央代码在指挥。AI 助手自己读声明式文件、调工具。原则:"代码只管工具和存储,不管创作和评审。"
research → 脚本 → 分镜 → 素材 → 剪 → 合成,每一阶段产一个标准产物,逐阶段校验、存档,可在关键处暂停等人批。
按任务匹配、质量、控制、可靠、成本、延迟、连续性给模型打分排序。这正是我们最初想的"成本/质量路由器",它已经做了。
它把"生产执行"做得很全。但它主动声明不碰创作判断,这正是我们的位置。
OpenMontage 已经做了
生产执行的全套
它不做的,正是我们的位置
对不对题的判断
关键判定
它有班子、有路由、有流水线、有真实素材,唯独没有那台"对不对题"的判断引擎,而且是它自己明确留出来的洞。这就是 AI 副导演要补的那一层。
"在编程助手里跑全流程视频生产"这条,基本就 OpenMontage 一个。周边只有零星几个,都不在我们要做的那层。
本地 AI 剪辑器
转录驱动、导出 Premiere/Resolve。偏剪辑工具,不是全流程,也不判断。
OpenMontage 的改名 fork
同样的描述、同样的洞,不是独立设计。
ViMax · FilmAgent 等
有创作评论 agent,但跑在生成素材上,评的是"对错/一致",不是品味。
值得借鉴的是它的架构,不是它的声誉。agent 即编排、流水线结构、七维选模——干净、可学,而且"把编程范式搬进视频"这条它已经走通,这点对我们最有参考价值。
但它很新(2026-04),发布期声量很大(社媒、播客、导航站),却几乎没有独立的技术评测;输出质量没有第三方验证,看着像营销驱动多于口碑驱动。
AI-native、活在编程助手里、把 agent 团队范式搬进视频——真有人做出来、开源能跑。不是空想。
它声明不做品味判断。我们的"对不对题"判断恰好补这层,而且是它结构上不做的。
路由、流水线、渲染它都做了。我们把力气全押在判断层,借它的思路、不碰它的代码(AGPL)。
详细的"借范式自建 vs fork"取舍与 AGPL 红线,见 像写代码一样拍片。