Agions/dramaxis

🎬 Dramaxis (剧枢) — 电影级多智能体影视叙事与智能解说平台 (Tauri 2 + Rust + React 19)。6 大智能体协同导演、5 轨毫秒级对齐时间轴、四道质量闸门硬核质检、本地优先沙箱架构与剪映草稿深度互通。

🎬 什么是 Dramaxis?

Dramaxis(剧枢)是一款开源桌面应用程序,帮助创作者将原始视频素材转化为精美的 AI 生成短片或解说视频。它结合了 Rust 原生多智能体引擎、基于 Tauri 的桌面外壳和 React 19 前端。该系统编排了多个专门的 AI 智能体(导演、视觉分析师、编剧、配音师、音效工程师、质量审查员),用于:

  • 分析视频帧并提取关键时刻;
  • 编写简短、以钩子为中心的脚本;
  • 生成或克隆配音;
  • 以毫秒级精度对齐音视频轨道;
  • 导出原生 CapCut“草稿”项目,随时进行最终编辑和多平台发布。

该工具面向微短剧、电影风格解说、精彩片段和其他短视频内容的创作者。


🛠️ 核心组件

组件 作用 关键技术
Rust 原生多智能体引擎 驱动工作流、调度任务并运行 AI 智能体。 Rust 1.85+、Cargo 工作空间
智能体 专业 AI 工作者:
  • DirectorAgent – 整体规划与用户交互
  • VisualCriticAgent – 基于 FFmpeg 的帧分析
  • ScreenwriterAgent – 生成 0‑3 秒钩子和第一人称独白,包含自我反思循环以提高完成率
  • VoiceArtistAgent – 选择语音风格,执行零样本克隆(Edge-TTS / GPT-SoVITS)
  • SoundEngineerAgent – 5 轨道毫秒级对齐、BGM 智能避让
  • QualityReviewerAgent – 检查时间、不雅内容、草稿完整性 | src-tauri/crates/agent 下的 Rust crate | | Tauri 2 桌面外壳 | 为 macOS/Windows/Linux 打包应用,并在前端和 Rust 后端之间提供原生 IPC。 | Tauri 2、Rust | | React 19 前端 | 三窗格“集成电影工作室”UI,包含四个“工作坊”:素材库、脚本工作室、工作区、导出中心。 | React 19、TypeScript 5.8 | | LLM 和 TTS 集成 | 连接 11 个 LLM 提供商(OpenAI、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek 等)和多种 TTS/语音克隆服务(Edge-TTS、GPT-SoVITS、本地 Ollama 模型)。 | HTTP 客户端、SDK 封装 | | 导出层 | 生成与 CapCut/剪映兼容的 .draft 文件,实现到最终编辑器的无缝交接。 | Rust export crate |

🚀 工作原理(典型工作流)

  1. 导入与素材库 – 用户拖入长视频;VisualCriticAgent 提取场景、关键帧和情感热图。
  2. 脚本工作室 – ScreenwriterAgent 起草 3 秒钟钩子和第一人称旁白,然后 VoiceArtistAgent 克隆选定语音并生成音频。
  3. 工作区 – SoundEngineerAgent 将生成的语音、背景音乐和原始音频在 5 轨时间线上以 <18 ms 漂移对齐。QualityReviewerAgent 验证草稿。
  4. 导出中心 – 最终项目导出为 CapCut .draft,并可推送到八个预配置的短视频平台(抖音、快手、TikTok、YouTube 等),内置重复内容检测。

📦 开始使用

# 克隆仓库
git clone https://github.com/Agions/dramaxis.git
cd dramaxis

# 安装前端依赖(需要 pnpm)
pnpm install

# 以开发模式运行桌面应用
pnpm tauri dev

# 运行测试套件
cargo test --manifest-path src-tauri/Cargo.toml --all
pnpm test

macOS 提示 – 如果应用被阻止为“已损坏”,请清除隔离标志:

sudo xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/Dramaxis.app

📚 文档与许可

  • 完整文档位于 docs/ 文件夹中,并通过 VitePress 提供服务。
  • 本项目根据 MIT 许可证 发布。

🎯 谁应该使用?

  • 短视频创作者 – 希望获得 AI 辅助脚本编写、配音生成和精确编辑。
  • 社交媒体管理者 – 希望利用内置重复内容检查实现多平台发布自动化。
  • 开发者 – 对面向多模态媒体管道的以 Rust 为中心的多智能体架构感兴趣。

🌐 链接

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