精彩片段

使用此流水线的配方

• 长视频 → 多个带字幕短片，一条命令搞定

  把任意长视频切成 N 个带字幕的短片。只需转录一次，用 AI 自动挑选精彩片段，并行裁剪并为每段加字幕。可选择重新排版为竖屏（9:16）适配 TikTok / Reels / Shorts、方形（1:1）适配 Instagram，或竖版（4:5）——字幕锚点自动调整。

  6 流水线 · CLI

关于此流水线的文章

• 如何把长视频剪成短视频：从转写到竖屏成片

精彩片段 API

从你自己的代码调用此流水线。一次请求即可发起运行；模型是一个输入字段，而不是独立的接口。

import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "highlights",
  input: {
    transcript_asset_id: "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002",
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="highlights",
    input={
        "transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002",
    },
))

client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002"
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "highlights", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

pipe2 pipelines run \
  --pipeline highlights \
  --input-json '{"transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002"}' \
  --wait

获取 API 令牌 →

参数

transcript_asset_id 必填

Transcript to find highlights in. Asset id returned by an upload. See /docs/api/ for the upload flow.

string

count

How many highlight moments to return.

integer 默认 5

language

Transcript language. Leave unset to detect it automatically.

string 默认 en

在 AI 智能体中使用

将任意 MCP 客户端指向 pipe2，你的智能体就能获得这些工具。它会找到这条流水线，读取上方相同的 schema，然后运行它。

• list_pipelines
• get_pipeline_schema
• run_pipeline
• get_pipeline_run_status
• request_upload

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

完整 API 参考→ MCP 设置→ CLI 参考→

常见问题