我把2条Vlog交给Codex，结果它超过了90%的剪辑员工

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今天，我连续发了两条呼伦贝尔的旅行 Vlog。

一条是《这个夏天在呼伦贝尔的 7 天》，一条是“呼伦贝尔山水禅七第 2 弹”。

两条视频的主剪辑，都不是人完成的。

是 Codex。

不是剪映里点一下“一键成片”，也不是套一个固定模板，把素材随机拼起来。

而是我们把要求、流程和判断，一点点训练给 Codex，再让它去操控剪映，像一个真正的剪辑员工一样完成工作。

第一条由 AI 主剪、人工微调后发布。

第二条继续沿用同一套方法，很快又完成了一版。

我看完成片后的真实感受是：

在标准化 Vlog 的执行层面，训练过的 Codex，已经超过了 90% 的普通剪辑员工。

这不是夸张，也不是说它已经能取代最顶级的导演和剪辑师。

而是“剪辑”这份工作里，大量过去必须由人反复完成的执行，已经可以交给 AI 了。

01 Vlog 比口播难得多，AI 却开始能剪了

口播视频的逻辑相对简单。

删停顿、去废话、加字幕、配花字、补几个重点画面，流程相对固定。

但 Vlog 不一样。

同样是几十段素材，有的人剪出来只是流水账，有的人却能剪出情绪、节奏和故事。

哪个画面应该先出现？

哪些素材虽然拍了，却必须舍得删？

哪里要快，哪里要停？

音乐应该在哪一刻进来？

风景、人物、动作和情绪，怎么串成一条完整的线？

所以团队以前一直觉得，Vlog 是最难交给 AI 的内容之一。

它不只是识别素材，更需要“懂这条视频想让人感受到什么”。

也正因为这样，当这两条呼伦贝尔 Vlog 真正跑出来时，我才会觉得这件事比“一键生成字幕”重要得多。

剪辑过程截图｜人物被放进辽阔草原里，画面负责交代空间，也负责制造呼吸感。

AI 已经不只会处理文字、图片和表格。

它开始进入审美工作流，接管更复杂的内容生产。

02 我看了工作记录，才知道 AI 是怎么“看懂”素材的

很多人看到 AI 剪辑，第一反应是：是不是剪映又出了一个新功能？

不是。

这次真正工作的，是 Codex。

它先理解任务，再调用工具、读取素材、执行剪辑流程，最后把结果交给人验收。

我后来查看了剪辑电脑里留下的工作记录。

它不是只知道“这是一段草原视频”，而是把镜头拆到了非常具体的程度：

湖岸草脊、骑马、从上马到沿水边骑远——情绪是“新鲜、兴奋”，景别是全景。

雨后山坡、人物站在完整彩虹前张开双臂——情绪是“惊喜、明快”。

草原湿地、人物沿坡走近水道再回望镜头——情绪是“温柔、舒展”。

营地、帐篷、落日、风车、烟花、车内自拍，也都被识别成了可以调用的叙事片段。

也就是说，Codex 做的第一件事，不是立刻下刀剪。

它先把一堆散乱素材，变成了一批带有场景、人物、动作、情绪、季节、景别和时长的“镜头资产”。

然后它再根据这条 Vlog 的主题去选。

“旷野自由”需要的是开阔、奔跑、风、远景和人物舒展；“山水禅七”需要的不只是景色，还要有行走、停留、人与自然之间的呼吸感。

它能把镜头放进时间线，组织人物、风景和动作的顺序，形成可以继续修改的剪映草稿，最后我在进行审美确认和微调，真的yyds。

普通的 AI 功能，只能完成一个点。数字员工，能完成一条链。

读素材 → 理解镜头 → 建立标签 → 围绕主题筛选 → 重组节奏 → 生成剪映草稿 → 人工微调 → 发布。

剪辑过程截图｜湿地航拍被识别为“清朗、辽阔”的远景，适合放在节奏转换处做情绪留白。

剪辑过程截图｜从空镜切回人物群像，Vlog 才不只是风景拼盘，而有了真实的人和行程。

前者是“帮你做一下”。后者是“你把任务交给它”。

未来真正值钱的，不是你会不会使用 100 个 AI 工具，而是你能不能把一个 AI 训练成长期为你工作的员工。

03 为什么我敢说，它超过了 90% 的普通剪辑员工

我说的不是顶级审美，也不是电影级创作。

我说的是内容团队里最常见、也最消耗人的标准化执行。

这里的“90%”不是一份行业统计报告，而是我看完实际交付后，对普通执行型剪辑水平的判断。

第一，它不会嫌素材多。

几十条、几百条素材，对人来说意味着反复筛选和大量时间；对 AI 来说，只要流程足够清楚，就是一次可以持续执行的任务。

第二，它不会因为重复而敷衍。

同一套字幕、节奏、画面组织和交付标准，它可以一次次照做，不会今天认真、明天疲惫。

第三，它会把修改变成下一次的能力。

人改完一条视频，经验可能只留在脑子里。

但当我们把“哪里不对、为什么要改、以后遇到什么情况怎么处理”写进 Skill，下一次它就会带着新标准继续工作。

第四，它的能力可以复制。

一个优秀剪辑师的经验，很难瞬间复制给整个团队。

但一套训练好的工作流，可以被反复调用，也可以继续迭代。

AI 真正拉开的差距，不只是“省了几个小时”，而是过去属于某个员工的执行能力，开始变成公司的可复用资产。

04 但我不会说：以后完全不需要人了

这两条视频的真实工作方式，是：

AI 主剪，人工微调。

我反而觉得，这才是现阶段最成熟的人机协作。

因为 AI 可以做大量执行，但最后的审美判断、表达意图和取舍，仍然需要人负责。

什么画面最像我？

这条视频到底想留下旅行的松弛，还是一个创业者在路上的生命状态？

某个镜头技术上没有问题，但放在这里是不是太满、太用力？

这些判断，不应该被一句“全自动”掩盖。

我们要的也不是为了炫技，强行把人从流程里拿掉。

真正好的 AI 工作流，是让人从大量重复劳动里出来，把时间留给审美、判断和创造。

不是人什么都不做，而是人终于可以只做最值钱的部分。

05 最先被淘汰的，不是剪辑师，而是只会执行的人

这两条 Vlog 发出来以后，有人问我：以后是不是不用招剪辑了？

我的答案是，顶级剪辑师不会消失，真正有审美、有创意、能做导演判断的人，反而会更值钱。

但只会机械执行、不会定义标准、不会训练 AI 的岗位，一定会越来越危险。

过去，一个老板要扩大内容产能，只能继续招人。

现在，一个人也可以先把自己的经验训练给 AI，再让 AI 变成摄影助理、剪辑助理、文案助理、运营助理。

团队的边界，会被重新定义。

个人 IP 的产能，也会被重新定义。

这才是我认为 Codex 最值得重视的地方。

AI 不会一下子替代所有人。

但会训练 AI、能把经验变成 Skill 的人，一定会替代只会重复执行的人。

而当一个人拥有越来越多这样的数字员工，他就不再只是一个人。

他是在经营一支可以持续学习、持续复制、持续进化的 AI 团队。

这才是属于普通人的超级个体时代。

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