Initial commit of akmon project

video_splitter/ai_agent.py

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+import json
+import time
+from typing import List, Dict, Any
+
+class QwenVLSmartSplitter:
+    """
+    模拟 Qwen3-VL 多模态大模型的智能拆条代理
+    """
+    
+    def __init__(self, api_key: str = "mock_key"):
+        self.api_key = api_key
+        # 在实际生产中，这里会初始化 DashScope 或 OpenAI 客户端
+        # from dashscope import MultiModalConversation
+
+    def analyze_video(self, video_path: str, asr_text: str = "") -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        模拟调用 Qwen3-VL 分析视频内容并返回拆条信息
+        
+        Args:
+            video_path: 视频文件路径
+            asr_text: (可选) 视频的语音转写文本，辅助模型理解
+            
+        Returns:
+            List[Dict]: 拆条片段列表
+        """
+        print(f"[*] 正在调用 Qwen3-VL 分析视频: {video_path} ...")
+        print(f"[*] 上下文 ASR 文本长度: {len(asr_text)} 字符")
+        
+        # 模拟网络延迟
+        time.sleep(2)
+        
+        # 模拟 Qwen3-VL 的输出 (JSON 格式)
+        # 实际场景中，这里会将视频帧和 Prompt 发送给模型
+        # Prompt: "请分析这段新闻视频，识别出其中包含的每一条独立新闻报道..."
+        
+        mock_response = [
+            {
+                "start": "00:00:05",
+                "end": "00:02:10",
+                "title": "全县春耕生产工作会议召开",
+                "category": "时政",
+                "summary": "县委书记主持召开春耕生产工作会议，强调要抢抓农时，确保粮食安全。",
+                "tags": ["春耕", "农业", "时政"]
+            },
+            {
+                "start": "00:02:12",
+                "end": "00:05:45",
+                "title": "我县新增三家高新技术企业",
+                "category": "经济",
+                "summary": "科技局发布消息，我县三家企业通过国家高新技术企业认定，实现了零的突破。",
+                "tags": ["高新技术", "企业", "经济"]
+            },
+            {
+                "start": "00:05:50",
+                "end": "00:08:20",
+                "title": "交警部门开展电动车专项整治行动",
+                "category": "民生",
+                "summary": "为规范交通秩序，交警大队在主要路口开展电动车违规行为专项整治。",
+                "tags": ["交通", "整治", "民生"]
+            }
+        ]
+        
+        print("[+] Qwen3-VL 分析完成，识别出 3 个新闻片段。")
+        return mock_response
+
+    def generate_cover(self, video_path: str, timestamp: str) -> str:
+        """
+        模拟智能封面生成
+        """
+        # 实际逻辑：提取指定时间戳的帧，或者让模型选一帧
+        return f"{video_path}_cover_{timestamp.replace(':', '')}.jpg"