⭐Trae IDE的邪修用法:效率革命!教你用Trae20分钟完成视频拉片!

最近参加了一个短剧课程,在做作业的过程中我这个短剧制作菜鸟一直晕乎乎的,每天都在思考:

咦,什么是拉片?怎么拉片?

拉片要解析那么多内容呀?可一分钟的短剧我翻来覆去看几十遍也给不出超过5条的解析,怎么办?

我只知道这个反转点好看,但是说不出哪里好看,对着视频暂停很多遍也记不下几条分析,脑子里一点专业术语都没有,唉~

时间不等人,可是作业还写不出来,后面每节课又是承接了上一节课,前面作业没做完后面也听不懂,也无法实践,实在着急。

于是我想着,不管怎么样,先把作业完成,我自己不专业,不知道怎么解析,但是AI可以啊!AI啥都懂!于是,我开始找AI这位邪修帮忙。

一开始我想用AI cording工具一句话手搓一个拉片工具,帮忙抽取关键帧图片加拉片解析出报告,但是搞了两天,弄出几个应用半成品,发现应用不好做,debug的时间已经足够我上几天课了,果断止步!

然后听一些小伙伴的建议使用国外大模型直接来拉,结果视频传上去一整天,那边要不回复解析失败,要不就完全不给回应,再次放弃!

再然后,我还尝试使用飞书会议妙记,上传视频让飞书解析内容台词等,结果飞书会议原来只有耳朵,能听,能把台词转成字幕,但是看不了视频也理解不了,唉,难为不了它,只好放过!

就这么尝试+放弃+尝试,锲而不舍地走了很多弯路,终于!让我发现了一个拉片神器——Trae。

用过Trae的朋友先不要质疑,说这是个AI 编程工具,怎么能用来拉片?其实我也是无意间发现的,并且尝试过多次,确定可用,而且过程非常简单!以下就是我总结的怎么用Trae完成拉片教程:

特别注意!

用过Trae的朋友可以直接按照下面的过程复刻,没用过的需要先下载安装一个Trae客户端并且知道基础操作方法,详细方法请先看我这个教程文章:AI第6课(重磅):AI编程!不会写代码也能做应用!

Trae工具分为国内版和国际版,国际版的安装登录需要科学梯子,为了方便大众小白,上面的安装教程主要针对国内版和windows环境。国际版和其它环境安装方式也差不多,你一看就会了。

下面的拉片教程是两个版本都可以复刻的,截图用的是国内版Trae,提示词一模一样,两个版本我都试过,放心操作。

当Trae遇上拉片,三句话完成超详细报告

使用Trae工具,真的三句话,20分钟就能完成拉片过程,我们现在来一步步操作:

第一步:项目初始化配置:

电脑随便哪里新建一个文件夹,命一个名字,我这边命名为“拉片测试”,然后把要拉片的视频文件下载下来放到文件夹中;

打开 Trae CN国内版,点击上方文件-打开文件夹,选到刚才新建的那个文件夹打开,能看到Trae界面左边文件里有你刚才放的视频文件,用鼠标单击一下视频文件(为了激活文件识别,等下可以选到),进入Trae IDE 的 Builder模式,大模型使用AUTO模式(非常重要!一定要用AUTO模式,因为你不知道哪个大模型能解析视频!),此时,你的Trae界面应该如下图所示,注意对照:

第二步:在对话框发指令,确定Trae具备完成拉片工作的技能:

我先尝试问了Trae一个问题:

你可以解析视频吗

它的回答是:可以!太好了!可以继续了!

接下来就是正式进行拉片任务了!我说了拉片任务的第一句话:

我能贩卖时间第一集.mp4 请先逐帧解析一下这个视频的内容,告诉我这个视频讲的是什么,保存到一个新的md文档中

Trae cn的回应如下图,它一开始说环境有问题,缺少依赖,缺少各种工具,无法读取视频,别慌!Trae是一个成熟的工具,它能自己帮你解决这些问题,你只需要看着它工作,每次出来一个对话框问你是否运行的时候坚决点击“运行”即可,几分钟后,你的环境依赖视频工具就都能装好啦!

等这一轮对话结束,你再看左边文件夹栏,就会出现一个视频分析报告markdown文档,里面内容是你发的视频内容分析,这就表示Trae完全可以读取你的视频文件了,接下来可以帮你做更专业的操作了!

第三步:正式拉片:

现在,你可以输入第二句话了:

你能够抽取所有关键帧截图并保存到一个新文件夹中吗?

就这么简单的一句话,是试探,也是期待,大道至简,哈哈!发送,等待…

几分钟后,你就会发现左边文件区出现了一个文件夹,点开一看,全是上传视频的关键帧截图!

而且Trae自动按照1秒间隔截取的,简直是高标准选手!宝宝再也不用每秒钟暂停一次去截图啦!:sob:

有了视频解析报告.md,有了所有关键帧图片以后,我们就可以发第三句话了:

我现在提供一个拉片报告模板结构给你,中间有示例文本,请你照这个框架,把 我能贩卖时间第一集.mp4 进行逐帧解析分析,然后结合文件夹 all_key_frames 中的关键帧图片和 #File: 视频分析报告.md 输出全面、详细、完整,专业,结构化的拉片报告,并保存到新的md文档中,注意格式,让我可以直接复制粘贴到飞书云文档中。 模板:# 专业视频拉片解析报告模板

## 【视频基础信息】

**剧名/视频名称:** [自动提取或用户输入]

**分析集数/片段:** [用户输入]

**单集时长:** [自动计算]

**拉片人:** [用户设置]

**分析日期:** [自动生成]

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## 【节奏与感受】

**0-3秒感受:** [AI分析开场效果和第一印象]

**完播动力来源:** [AI分析吸引观众的核心要素]

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## 【叙事结构】

**Game点(开场):** [AI识别开场设置和吸引点]

**矛盾点(冲突):** [AI识别主要冲突和对立关系]

**升级点(推高):** [AI识别情节推进和张力升级]

**反转点(高潮):** [AI识别关键转折和情绪爆发点]

**钩子(结尾):** [AI识别结尾设计和后续期待]

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## 一、概述与整体印象

[AI生成整体分析示例:]

本集是剧情的一个关键高潮点。主角林逸在上一集遭到商业对手陈雄的陷害与羞辱后,利用重生记忆,在本集的股东大会上精心布局,实现绝地反转。整体节奏张弛有度,开场压抑,中段博弈悬念迭起,结尾反转酣畅淋漓,情绪调动极为成功。平均镜头时长约2.3秒,符合短剧快节奏、高信息量的特征。

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## 二、叙事结构分析(起承转合)

### 起(开端,[时间段])—— [段落主题]

**内容:** [AI分析该段落的具体内容描述]

**功能:** [AI分析该段落的叙事功能和作用]

### 承(发展,[时间段])—— [段落主题]

**内容:** [AI分析该段落的具体内容描述]

**功能:** [AI分析该段落的叙事功能和作用]

### 转(高潮,[时间段])—— [段落主题]

**内容:** [AI分析该段落的具体内容描述]

**功能:** [AI分析该段落的叙事功能和作用]

### 合(结局,[时间段])—— [段落主题]

**内容:** [AI分析该段落的具体内容描述]

**功能:** [AI分析该段落的叙事功能和作用]

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## 三、关键段落分镜拉片表格

*(截图+文字描述)*

| 时间码 | 关键帧截图 | 景别/机位 | 构图/光线 | 画面内容 | 声音设计 | 叙事功能 | 技术亮点 | |--------|------------|-----------|-----------|----------|----------|----------|----------| | 00:00-00:03 | [截图] | 中景/平视 | 三分法构图/自然光 | 主角独坐办公室 | 低沉背景音乐 | 建立情绪基调 | 景深虚化突出人物 | | 00:03-00:08 | [截图] | 特写/微仰 | 对称构图/逆光 | 主角坚毅表情 | 心跳音效 | 展现内心决心 | 逆光轮廓增强戏剧性 | | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

**表格说明:** - **时间码**:精确到秒的镜头时间范围 - **关键帧截图**:该镜头的代表性画面 - **景别/机位**:镜头的景别大小和拍摄角度 - **构图/光线**:画面构图方式和光线运用 - **画面内容**:镜头中的主要视觉元素 - **声音设计**:配乐、音效、对话的设计 - **叙事功能**:该镜头在故事中的作用 - **技术亮点**:值得学习的拍摄或制作技巧

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这次的内容多一些,因为我希望Trae可以按照固定格式输出拉片报告,所以下面带上了拉片报告模板,模版可以用我提供的,也可以用你们自己的,第一句话就用我分享的提示词就行!

照样发送,等待…

还是几分钟,Trae就给了我如下结果——一份专业详细的拉片报告,比自己想的更快,更好,更丰富,你只需要点击保留就可以保存文档了,接下来就直接复制到云文档就可以了。

通过这次使用Trae拉片成功的过程,我有几个感悟:

1.工具的用法不是限定的,编程工具用来解析数据也很好,在学习的过程中,思维要打开,多尝试,说不定就找到新大陆了,正如伟人说的:管它黑猫白猫,抓到老鼠就是好猫;

2.AI可以提效,但是AI有幻觉,会胡说八道(我在拉片过程中就遇到了,还好及时发现并纠正了),人必须首先要有自己的思维,想法,再去使用AI工具,不然就可能会被欺骗,也会过于依赖工具,慢慢地失去自己的思考能力。而且,我们对AI生成的内容一定要仔细审核,因为这也是你自己的东西,你需要对内容负责;

3.TRAE真的是高效工具,20分钟能完成几天的工作量,未来可期!

以上,就是使用Trae三句话20分钟出专业拉片报告的全过程,欢迎交流,互相学习!:heart:

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是的,觉得trae如果加了飞书钉钉这些,就跟openclaw没什么区别啦,甚至跟强大很多

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