大家好，我是 Ligocut 光剪的开发者，今天想跟大家聊聊，我是怎么靠着 Vibe Coding，拉着各大 AI 当私教，硬生生做出这款适配 Linux 系统的视频剪辑软件。
初衷：Linux 用户实在缺一款好用的剪辑工具
长期用 deepin 等 Linux 系统的用户，一直有个心病：剪映没有 Linux 原生版本。试过 Shotcut、Kdenlive，中文适配不佳，很多功能用不顺手；也折腾过 Wine 跑 Windows 版剪映，预览、导出全程卡顿，体验一言难尽。社区里大量用户都在吐槽这件事，我心里冒出一个大胆想法：能不能自己做一款对标剪映、原生跑在 Linux 上的剪辑工具？
但摆在面前最大的难题：我不熟悉代码，连 Linux 基础命令都半生不熟，更别说视频编码、界面渲染、音频识别这类复杂开发工作。思来想去，唯一的出路就是当下大火的 Vibe Coding —— 我只负责提需求、验收效果，让 AI 全权帮我写代码、调架构、修复 BUG。
踩坑重构、AI 全程加持！20亿 Token 堆出最终成果
最开始我选用 Wails + Golang + Vue 方案开发，项目写到大半才撞见一个致命问题：Linux 平台下的 Wails 依托 Webkit2gtk 内核运行，哪怕我开启了硬件加速，视频渲染依旧卡顿严重。我一度以为是代码写错了，反复调试排查很久，直到偶然在浏览器端调试，发现完全没有卡顿现象，我才彻底醒悟：问题根本不在代码，而是 Webkit2gtk 底层兼容问题。
踩坑之后，我全程联动 GPT 5.5、Opus、DeepSeek V4 Pro、Mimo 2.5、Gemini等多款 AI 模型重构方案，敲定适配 Linux、流畅度拉满的最终技术栈：Electron + Vue 3 + Element Plus + Vite + Golang + Node.js，基于 deepin 25 开发。
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Golang 用子进程的方式跑在 Electron 主进程里，包揽视频解码、导出编码这类重型消耗性能的任务； -
前端依托 WebGL + Vue 做 UI 交互、预览窗口的 Canvas 绘制、GLSL 着色器转场等，保证实时画面效果流畅。
开发终于步入正轨
整款软件完全靠 Vibe Coding 和海量 Token 迭代而成。
初期我薅遍全网免费 AI 额度、共享 API Key，额度耗尽后便自费充值中转站 Token。性价比超高的 DeepSeek V4 Pro 成为主力，单模型就烧掉超10亿 Token，撑起大半核心功能开发与 BUG 修复。Mimo 创作者激励赠送的2亿 Token，我单日全部耗尽，通宵打磨帧缩略图功能，反复推翻重构、极致优化细节。后续我便靠低价中转站、社群邀请额度持续迭代，全程纯为爱发电，用20亿 Token 硬生生完成了整套软件开发——Ligocut 光剪诞生了！
纯本地离线！给国产 Linux 做一套完整剪辑工作台
没有资金搭建云端服务，所以我把光剪内所有高频功能全部做成本地化，适合内网无网用户使用：
本地 AI 语音转字幕
软件内置 tiny 轻量识别模型，开箱即用，中英文识别稳定，歌曲、rap 识别效果一般。大家可以自行下载 small/base/large 等更大模型提升精度，也能接入自己的 AI 多模态模型。同时识别完成的字幕轨道可直接导出 SRT 字幕文件。
全套剪辑基础功能对标主流工具
- 内置多款文本模板：默认文本、多行文本、错位文字和发光文字。
- 自带数十款调色滤镜、13 种内置动画特效。
- 多个转场素材，不过转场需要单独编写 GLSL 着色器，工作量巨大，目前多数还只是占位，等后续有预算补充 token 再完善。
- 除以上功能外，还支持素材多轨道、画面关键帧、蒙版调整等，基础剪辑需求全都能覆盖。
74个 AI 调用接口，一句话自动化剪辑
我专门开放了74个软件操作接口，让 AI 可以直接操控软件。内置自动化工作流面板，自然语言下达指令，就能让 AI 自动新建音视频轨道、批量添加转场、全素材一键生成字幕；多条工作流还能自由组合打包，同时可以实时监控 AI 每一步执行进度。
三种导出模式，兼顾速度与画质
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MediaRecorder：速度最快，默认 webm 格式，搭配 ffmpeg 转码可切换其他格式；
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图片序列导出：画质优秀，但导出速度慢；
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直接 FFmpeg 导出：专业高质量输出，支持自定义码率、分辨率、60 帧高帧率。
因篇幅限制，这里没有完整呈现所有功能，如需了解更多，可移步deepin论坛-光剪专帖查询、反馈。
软件基于 deepin 开发，目前已支持 X86、 ARM、 LoongArch 64 等架构（万分感谢坛友 @罐子 的多架构编译支持），欢迎大家试用。
相关链接：
- 软件下载（夸克网盘）：https://pan.quark.cn/s/b808789d13b2#/list/share
- 问题反馈仓库：https://gitee.com/EIC/ligocut_support/issues
想给同样有想法、不太会代码的朋友一点建议
很多朋友好奇：纯靠 AI，真的能独立做完一整套桌面软件吗？我的答案是可以。
从我个人的经验来看：
- 找准用户真实痛点，明确软件核心解决目标，再对标同类产品梳理、借鉴成熟功能；
- 描述需求尽量细致，越具体，AI 生成的代码越贴合预期；
- 分步开发，先做完核心剪辑功能，再叠加特效、AI 辅助这类附加模块；
- 优先选择高性价比大模型，降低 token 消耗成本；
- 持续迭代，发现 BUG、体验不佳就反馈给 AI，循环优化。
如果你也有想做的工具、软件，但苦于不会编程，完全可以试试 Vibe Coding，期待在社区看到更多朋友的作品和分享~
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