video-mover

全自动短视频搬运工具，支持自动下载、去重、AI生成标题+标签、上传，可二开扩展至多平台，例如：TikTok->视频号/抖音/小红书、抖音->TikTok/视频号/小红书......video-processing, automation, tiktok, selenium, pyqt5, ffmpeg, bot, data-scraping, video-deduplication.

  • 语言Python
  • 默认分支main
  • 大小21.2 MB
  • 更新9月20日
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README

Video Mover: 多平台内容分发自动化流水线

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面向多平台内容运营场景的视频处理与发布工作流。

该项目将文件监听、视频标准化处理、文案生成、任务调度和多平台发布整合到一条可配置流水线中，用于探索如何减少内容团队在重复操作上的时间投入。流水线各阶段均为独立模块，可按业务需要组合、替换或关闭。

本项目仅应用于拥有合法使用权的内容与账号。使用者应遵守内容版权、平台规则和当地法律法规。

项目背景

跨平台内容运营通常包含多个相互割裂的步骤：素材进入、格式处理、文案整理、发布时间安排和逐平台上传。重复的人工操作不仅耗时，也容易造成命名、参数和发布记录不一致。

Video Mover 将这些步骤抽象为可组合的任务模块，以便对流程进行自动化、监控和扩展。项目的目标不是替代创作环节，而是把"处理—文案—调度—发布"这类确定性的重复劳动交给流水线，让人保留在素材选择与内容终审环节。

特别鸣谢

IPWO

IPWO 住宅代理提供 195+ 地区动静态住宅代理，适用于 TikTok、社交媒体运营、多平台内容分发、浏览器自动化及数据获取等场景，为开发者和运营团队提供不同地区的网络环境选择。
包含 HTTP(S) / SOCKS5 多协议，充裕住宅流量供免费测试，优惠码：0205， 访问入口

主要能力

  • 目录监听与任务触发：基于 Watchdog 持续监听指定素材目录，新文件进入后自动触发处理任务，支持 7×24 小时无人值守运行。
  • 内容差异化处理工具箱：基于 FFmpeg / OpenCV 的可配置处理链，覆盖自动字幕、自定义标题、背景音乐（BGM）、画中画（PIP）、静音剪辑、镜像、旋转、裁剪、淡入淡出、画质调整，以及背景模糊、帧交换、颜色偏移、纹理噪声等数十种视觉处理项。所有功能独立可配、自由组合，服务于二次创作与素材规范化场景。
  • GPU 加速：在兼容环境下调用 NVIDIA 显卡进行硬件编码加速，显著缩短批量处理时间。
  • AI 文案草稿生成：接入阿里云百炼大模型，分析视频内容后生成标题与标签草稿，发布前由人工终审确认后使用。
  • 任务队列与定时调度：通过 APScheduler 配置任务队列与发布时间表，统一维护执行状态。
  • 多平台发布适配：基于 Playwright 的浏览器自动化，适配 TikTok、抖音、快手、哔哩哔哩、视频号和小红书等平台的上传流程，自动完成登录态复用与表单填写。
  • 可扩展架构：通过插件与 Handler 结构扩展处理步骤及上传适配器，新增平台或处理项无需改动主流程。
  • 日志与状态记录：完整记录任务日志与执行状态，便于失败定位与流程复盘。

📸 软件截图

软件界面演示
软件界面（点击封面跳转 B 站观看演示视频）

脚本运行展示
脚本运行过程展示

工作流

Content input
    -> File watcher
    -> Video processing
    -> Metadata generation
    -> Scheduling
    -> Platform adapters
    -> Execution logs

技术设计

  • main.py：任务编排、文件管理、调度与插件入口
  • Dedup/：基于 FFmpeg、OpenCV 的视频处理模块（对应上方工具箱的各项处理）
  • Upload/：各平台上传适配器与账号配置
  • my_apps.yaml：应用与网络参数配置（输入目录、目标平台、代理、调度等）

主要技术：Python、FFmpeg、OpenCV、Playwright、Watchdog、APScheduler、LLM API。

快速开始

环境要求

  • Windows
  • Python 3.12+
  • Node.js 22.x
  • FFmpeg（需加入 PATH）
  • Chrome

安装

  1. 克隆仓库：

    git clone https://github.com/toki-plus/video-mover.git
cd video-mover

  2. 运行 setup.bat，自动安装 Python、Node.js、Playwright 与相关依赖。建议在独立虚拟环境中运行。

  3. 依赖补丁（关键步骤）：为兼容目标平台接口，需对虚拟环境中的两处第三方库做小改动：

    • f2/apps/tiktok/handler.py（约 389 行）：params={"cursor": cursor, ...} 改为 params={"cursor": int(cursor), ...}；
    • f2/utils/utils.py（约 200 / 690 行）：扩展日期字符串解析逻辑，同时兼容 YYYY-MM-DD 与带时间的格式；
    • tencent_uploader/main.py（约 191 行）：将页面跳转等待超时由 1500ms 提升至 10000ms，避免慢网络下误判失败。

配置

  1. 在 my_apps.yaml 中配置输入目录、目标平台、账号文件、代理和调度参数。
  2. 如启用 AI 文案功能，通过安全的本地配置方式提供 API Key，切勿提交到仓库。
  3. 首次运行平台适配器时，根据提示完成账号登录与 Cookie 初始化。

运行

双击 start.bat，或执行：

python main.py

程序会自动打开浏览器并执行任务，按提示完成首次登录即可进入自动化流程。

当前限制

  • 平台页面和接口发生变化时，上传适配器可能需要同步更新。
  • 部分上游依赖存在版本兼容要求，建议固定依赖版本并使用隔离环境。
  • 项目尚未建立完整的自动化测试与 CI，生产使用前应进行小规模验证。
  • API Key、Cookie 和账号配置不应提交到 Git 仓库。

项目价值

本项目重点验证的是跨工具、跨平台工作流的拆解与编排能力：如何把文件监听、媒体处理、LLM 调用、定时调度和浏览器自动化串成一条可观测、可恢复的流水线，包括任务边界设计、第三方系统适配、失败日志和后续扩展，而非单一的视频处理算法。其中"上游库需要打补丁才能兼容真实平台接口"这类工程细节，也正是自动化项目落地时最常见的隐性成本。

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License

See LICENSE.

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