OpenMontage：用AI代理将自然语言生成Remotion视频工程

1. 从"剪辑地狱"到"一句话出片"：OpenMontage 到底在解决什么问题

做视频的人都有一个共同的痛：脑子里想好的效果，落到时间线上就是另一回事。一个 30 秒的产品短片，光是找素材、对节奏、调转场、配字幕，熟练工也得折腾大半天。更别提那些需要动态数据可视化、代码演示动画、多镜头拼接的内容，传统剪辑软件里全靠手动拖拽，改一版就要重来一遍。

OpenMontage 这个项目，就是冲着这个痛点来的。它的核心思路非常直接：把视频制作这件事，从"手动剪辑"变成"用自然语言描述需求，让 AI 代理帮你生成可编程的视频工程"。你告诉它"我要一个 20 秒的科技感开场，黑底白字，标题从左滑入，背景有粒子效果，配一段电子音乐"，它就能给你产出一份基于 Remotion 的代码工程，渲染出来直接就是成品。

这里面有几个关键词需要先拆开讲清楚，不然后面没法聊。

Agentic是第一个。这个词现在被用得很泛，但在 OpenMontage 的语境里，它指的是"AI 不只是回答你一个问题，而是能自主规划、调用工具、分步骤完成一个复杂任务"。具体到视频制作，就是 AI 要自己决定用哪些镜头、什么节奏、怎么转场、字幕放哪里，而不是你一步步告诉它。

AI coding assistant是第二个。OpenMontage 本质上是一个"会写视频代码的助手"。它不直接操作时间线，而是生成 Remotion 的 React 组件代码。这个选择非常关键，后面会详细讲为什么。

Remotion是第三个，也是整个项目的技术底座。Remotion 是一个用 React 写视频的框架，你可以把它理解成"用写网页的方式写视频"。每一帧都是一个 React 组件的渲染结果，时间轴就是帧序列。这意味着视频的每一个元素——文字、图形、动画、音频——都可以用代码精确控制，而且可以参数化、可以复用、可以版本管理。

Veo是第四个，代表的是 AI 视频生成能力。OpenMontage 并不排斥 AI 生成的视频素材，相反，它可以把 Veo 这类模型生成的片段作为素材嵌入到 Remotion 工程里，和代码生成的动画、文字、图形混合使用。

Codex CLI + Remotion这个组合词最近热度很高，说的是用命令行 AI 编程工具直接操作 Remotion 项目。OpenMontage 在交互层面也借鉴了这个思路：你不需要打开复杂的 GUI，在终端里用自然语言描述需求，AI 帮你改代码、跑渲染。

所以 OpenMontage 的定位可以一句话概括：它是一个 agentic 的视频制作系统，用 AI 代理把自然语言需求翻译成 Remotion 代码工程，再通过渲染管线输出成品视频，同时支持接入 Veo 等 AI 生成素材。

适合谁来用？三类人最受益。第一类是开发者，尤其是前端或全栈，本来就会 React，现在可以用熟悉的技能做视频，不用学 Premiere 或 AE。第二类是内容创作者，尤其是做技术教程、产品演示、数据可视化视频的，需要大量动态图形和精确控制。第三类是团队，需要批量生产风格统一的视频内容，比如每周的产品更新、每月的财报动画，用代码模板 + AI 生成可以极大提效。

不适合谁？如果你只是偶尔剪个 vlog，用手机 App 就够了，OpenMontage 的学习曲线和配置成本不划算。它的价值在于"可编程、可复用、可批量"，而不是"简单"。

2. 为什么是 Remotion 而不是传统剪辑软件：技术选型背后的逻辑

2.1 传统剪辑软件的"不可编程"困境

Premiere、Final Cut、DaVinci 这些工具，本质上是"手动操作的时间线编辑器"。它们的优势是直观，所见即所得，但劣势也很明显：所有操作都是不可编程的。你想批量生成 100 个结构相同、只是文字和颜色不同的视频，在传统软件里只能手动做 100 遍，或者写复杂的脚本插件，但那些脚本 API 往往又难用又受限。

更麻烦的是版本管理。一个视频工程文件，改了几十版之后，你根本不知道哪一版改了什么。传统剪辑软件的工程文件是二进制或私有格式，没法用 Git 管理，团队协作全靠"你改完发我，我改完发你"，效率极低。

还有一个隐性成本：动态图形和数据可视化。在 AE 里做一个数据驱动的图表动画，需要手动打关键帧，数据一变就要重做。而在代码里，数据是变量，图表是组件，数据变了重新渲染就行。

2.2 Remotion 的"视频即代码"范式

Remotion 的核心创新是把视频的每一帧都变成 React 组件的渲染结果。你可以这样理解：一个视频就是一系列帧，每一帧是一个 React 组件在特定时间点的快照。时间轴上的动画，本质上就是组件的属性随时间变化。

这个范式带来几个根本性优势。

第一，可编程。视频里的任何元素都可以用 JavaScript 逻辑控制。你想让文字颜色根据数据动态变化？写个函数就行。你想让 100 个视频只有标题不同？写个循环，传不同参数就行。

第二，可复用。一个做好的片头组件，可以在所有视频里复用。改一次，所有视频都更新。这在传统剪辑软件里是不可想象的。

第三，可版本管理。Remotion 工程就是普通的 React 项目，用 Git 管理，每次改动都有记录，团队协作和代码开发一样规范。

第四，可参数化。同一个工程，传入不同的 props，就能生成不同的视频。这为批量生产和个性化定制打开了大门。

OpenMontage 选择 Remotion 作为底座，正是看中了这些特性。AI 代理生成的不是"一个视频文件"，而是"一个可以生成视频的代码工程"。这意味着你可以反复调整、批量渲染、版本迭代，而不是每次都要重新生成。

2.3 Agentic 层带来的"自然语言到代码"翻译

光有 Remotion 还不够，因为写 Remotion 代码仍然需要编程能力。OpenMontage 的 agentic 层解决的就是这个问题：把自然语言需求翻译成 Remotion 代码。

这个翻译过程不是简单的"关键词替换"，而是需要 AI 代理理解视频制作的领域知识。比如你说"开场要有科技感"，AI 需要知道这通常意味着：深色背景、等宽字体、粒子或网格动画、快速切换、电子音效。你说"节奏要快"，AI 需要知道这意味着每个镜头停留时间短、转场干脆、音乐 BPM 高。

这些领域知识，OpenMontage 通过 prompt 工程和工具调用来注入。AI 代理在生成代码之前，会先规划：这个视频分几个场景？每个场景用什么视觉元素？转场怎么处理？音频怎么配？规划完之后，再调用代码生成工具，把规划翻译成 Remotion 组件。

2.4 Veo 等 AI 生成素材的定位

有人可能会问：既然有 Veo 这种 AI 视频生成模型，为什么还需要 Remotion 这种代码框架？直接用 AI 生成整个视频不就行了？

这个问题问得好，但答案也很清楚：AI 生成视频和代码生成视频，解决的是不同层次的问题。

Veo 这类模型擅长生成"实拍感"的片段，比如一个人走路的镜头、一个自然风景的航拍。但它不擅长精确控制文字、图表、数据可视化这些需要像素级精确的元素。你让 Veo 生成一个"显示 2024 年 Q3 营收 1.2 亿美元"的动画，它大概率会生成一堆乱码文字。

Remotion 则相反，它不擅长生成实拍素材，但极其擅长精确控制文字、图形、动画、数据可视化。每一个像素都在代码的控制之下。

所以 OpenMontage 的策略是混合：用 Veo 生成实拍素材，用 Remotion 生成图形和文字，然后在 Remotion 工程里把两者合成。这样既有 AI 生成的视觉冲击力，又有代码控制的精确性。

3. 核心架构拆解：OpenMontage 的四个关键模块

3.1 需求解析与场景规划模块

这是整个系统的入口。用户输入一段自然语言描述，比如"做一个 30 秒的产品发布视频，展示三个核心功能，风格简洁现代，配轻快的背景音乐"。

这个模块要做的事情，是把这段模糊的描述拆解成结构化的场景规划。具体来说，它会输出一个类似这样的规划：

• 场景 1（0-5 秒）：品牌 Logo 动画，深色背景，Logo 从中心放大出现
• 场景 2（5-15 秒）：功能一展示，左侧文字说明，右侧动态图标
• 场景 3（15-25 秒）：功能二和功能三并列展示，上下分屏
• 场景 4（25-30 秒）：结尾 CTA，品牌色背景，网址和二维码

这个规划不是随便生成的，而是基于视频制作的常见模式。OpenMontage 在 prompt 里注入了大量的视频结构知识，比如"产品视频通常以品牌露出开场，以 CTA 结尾"、"每个功能展示 5-10 秒比较合适"、"转场时间控制在 0.3-0.5 秒"。

注意：这个规划阶段的质量直接决定最终视频的质量。如果规划阶段把场景切得太碎，后面渲染出来会显得很赶；如果场景太少，又会显得拖沓。我的经验是，30 秒的视频规划 4-6 个场景比较合适，每个场景 5-8 秒。

3.2 代码生成与组件组装模块

规划完成后，AI 代理开始生成 Remotion 代码。这个过程不是一次性生成整个工程，而是分步骤的。

首先，它会生成一个"场景组件"的骨架。每个场景是一个独立的 React 组件，接收 props 控制具体内容。比如场景 2 的组件可能长这样：

// SceneFeature.jsx import { AbsoluteFill, useCurrentFrame, interpolate } from 'remotion'; export const SceneFeature = ({ title, description, icon, startFrame }) => { const frame = useCurrentFrame(); const relativeFrame = frame - startFrame; const opacity = interpolate(relativeFrame, [0, 15], [0, 1], { extrapolateRight: 'clamp', }); const translateX = interpolate(relativeFrame, [0, 20], [-50, 0], { extrapolateRight: 'clamp', }); return ( <AbsoluteFill style={{ backgroundColor: '#0a0a0a', display: 'flex', alignItems: 'center', padding: '0 120px', }}> <div style={{ opacity, transform: `translateX(${translateX}px)` }}> <h2 style={{ color: '#fff', fontSize: 72 }}>{title}</h2> <p style={{ color: '#888', fontSize: 32 }}>{description}</p> </div> <div style={{ marginLeft: 'auto' }}>{icon}</div> </AbsoluteFill> ); };

然后，它会生成一个"主合成"组件，把所有场景按时间轴拼起来：

// MainComposition.jsx import { AbsoluteFill, Sequence } from 'remotion'; import { SceneIntro } from './SceneIntro'; import { SceneFeature } from './SceneFeature'; import { SceneCTA } from './SceneCTA'; export const MainComposition = () => { return ( <AbsoluteFill> <Sequence from={0} durationInFrames={150}> <SceneIntro /> </Sequence> <Sequence from={150} durationInFrames={300}> <SceneFeature title="实时协作" description="多人同时编辑，毫秒级同步" startFrame={150} /> </Sequence> <Sequence from={450} durationInFrames={300}> <SceneFeature title="智能分析" description="数据驱动决策，一键生成报告" startFrame={450} /> </Sequence> <Sequence from={750} durationInFrames={150}> <SceneCTA /> </Sequence> </AbsoluteFill> ); };

这个生成过程有几个关键点。第一，帧率要统一。Remotion 默认 30fps，所有时间计算都要基于这个帧率。30 秒的视频就是 900 帧。第二，Sequence 的 from 和 durationInFrames 要精确计算，不能重叠也不能有间隙，否则会出现黑帧或跳帧。第三，组件的 props 要设计得足够灵活，这样同一个组件可以复用在不同的场景里。

实操心得：我一开始让 AI 一次性生成整个工程，结果经常出现组件之间不匹配的问题。后来改成"先生成组件库，再生成主合成"，稳定性大幅提升。这就像盖房子，先预制好标准件，再组装，比现场浇筑靠谱得多。

3.3 素材接入与混合渲染模块

OpenMontage 支持三种素材来源：代码生成的图形、Veo 生成的视频片段、用户上传的本地素材。

代码生成的图形就是上面说的 Remotion 组件，完全由代码控制。Veo 生成的视频片段需要通过 API 调用获取，然后作为<OffthreadVideo>或<Video>组件嵌入到 Remotion 工程里。本地素材则通过文件路径引用。

混合渲染的关键在于图层管理。Remotion 的<AbsoluteFill>和<Sequence>天然支持图层叠加，你可以把 Veo 生成的视频放在底层，代码生成的文字和图形放在上层，通过zIndex和opacity控制叠加效果。

这里有个容易踩的坑：Veo 生成的视频帧率和 Remotion 工程的帧率可能不一致。如果 Veo 输出的是 24fps，而 Remotion 工程是 30fps，直接嵌入会导致播放速度不对。解决办法是在嵌入时做帧率转换，或者统一在 Remotion 里用playbackRate调整。

3.4 渲染输出与批量生产模块

Remotion 的渲染是通过@remotion/renderer这个包完成的。你可以在命令行里跑npx remotion render，也可以在 Node.js 脚本里调用renderMedia函数。

对于 OpenMontage 来说，批量生产是核心场景。比如你要生成 50 个不同城市的营销视频，只需要准备一个包含 50 个城市数据的 JSON 文件，然后写一个循环，每次传入不同的 props，调用渲染函数，就能批量输出 50 个视频。

// batch-render.js const { renderMedia, selectComposition } = require('@remotion/renderer'); const cities = require('./cities.json'); async function renderAll() { for (const city of cities) { const composition = await selectComposition({ serveUrl: './out', id: 'MainComposition', inputProps: { city: city.name, data: city.data }, }); await renderMedia({ composition, serveUrl: './out', codec: 'h264', outputLocation: `./output/${city.name}.mp4`, inputProps: { city: city.name, data: city.data }, }); console.log(`Rendered ${city.name}`); } } renderAll();

这个批量渲染的能力，是传统剪辑软件完全无法比拟的。50 个视频，传统方式可能要一周，用 OpenMontage 可能一晚上就跑完了。

注意：批量渲染非常吃 CPU 和内存。Remotion 默认会并行渲染多个帧，如果你的机器核心数不够，建议在配置里限制并发数，否则容易把机器跑挂。我一般设置concurrency: 4，在 8 核机器上比较稳。

4. 从零搭建 OpenMontage 工作流：完整实操步骤

4.1 环境准备与依赖安装

第一步是搭好基础环境。你需要 Node.js 18 以上版本，推荐用 nvm 管理版本。然后创建一个新的 Remotion 项目：

npx create-video@latest openmontage-demo cd openmontage-demo npm install

这个命令会创建一个标准的 Remotion 项目结构，包含src目录、remotion.config.ts配置文件和基本的示例组件。

接下来安装 OpenMontage 相关的依赖。由于 OpenMontage 本身是一个 agentic 系统，你需要安装 AI 代理的 SDK 和 Remotion 的渲染包：

npm install @remotion/renderer @remotion/cli npm install openai # 或其他 AI 代理 SDK

如果你打算接入 Veo 生成素材，还需要安装对应的 API 客户端。具体包名取决于你使用的服务商，这里不展开。

提示：Remotion 的渲染依赖 Chromium，首次安装会自动下载。如果网络环境不好，可以设置REMOTION_CHROMIUM_EXECUTABLE_PATH环境变量指向本地已有的 Chromium。

4.2 配置 AI 代理与 Prompt 模板

OpenMontage 的核心是 AI 代理，所以 prompt 模板的设计至关重要。我建议把 prompt 分成三层：系统层、领域层、任务层。

系统层定义 AI 的角色和基本行为准则：

你是一个专业的视频制作助手，擅长把自然语言需求翻译成 Remotion 代码。 你的输出必须是可运行的 React 组件代码，遵循 Remotion 的最佳实践。 所有动画必须基于 useCurrentFrame 和 interpolate，禁止使用 CSS animation。

领域层注入视频制作的领域知识：

视频结构规范： - 开场 3-5 秒，品牌露出 - 主体每 5-8 秒一个场景 - 结尾 3-5 秒，CTA - 转场时间 0.3-0.5 秒 - 帧率统一 30fps 视觉规范： - 深色背景用 #0a0a0a - 主文字 72px，副文字 32px - 强调色用品牌色

任务层是用户的具体需求，每次调用时动态传入。

这个三层结构的好处是，系统层和领域层可以复用，只有任务层每次变化。这样既保证了输出的一致性，又保留了灵活性。

4.3 生成第一个视频工程

假设我们要做一个 15 秒的产品功能介绍视频。在终端里输入：

node openmontage.js "做一个15秒的产品介绍视频，展示我们的AI笔记功能，风格简洁，深色背景，白色文字，配轻音乐"

OpenMontage 会先输出一个场景规划：

场景规划： 1. 0-3秒：品牌Logo淡入，背景深色 2. 3-10秒：功能展示，左侧文字"AI智能笔记"，右侧动态图标 3. 10-15秒：结尾CTA，"立即体验"按钮动画

确认规划后，AI 开始生成代码。它会创建三个组件文件和一个主合成文件。生成完成后，你可以直接预览：

npx remotion studio

这会启动一个本地开发服务器，在浏览器里实时预览视频效果。你可以边看边调整，比如觉得文字太小，直接改代码里的fontSize，浏览器里立刻更新。

4.4 参数化与批量渲染

单个视频做好之后，参数化是下一步。把视频里所有可变的部分抽成 props：

export const MainComposition = ({ brandName = '默认品牌', featureTitle = '默认功能', ctaText = '立即体验', primaryColor = '#00ff88', }) => { // ... };

然后写一个批量渲染脚本，从 JSON 文件读取数据，循环渲染：

const variants = [ { brandName: '品牌A', featureTitle: '智能笔记', ctaText: '免费试用' }, { brandName: '品牌B', featureTitle: '语音转写', ctaText: '立即下载' }, { brandName: '品牌C', featureTitle: '自动摘要', ctaText: '了解更多' }, ]; for (const variant of variants) { await renderMedia({ composition, serveUrl: './out', codec: 'h264', outputLocation: `./output/${variant.brandName}.mp4`, inputProps: variant, }); }

这样三个视频几分钟就渲染完了。如果有一百个，也就是一晚上的事。

4.5 接入 Veo 生成素材的实操

如果你的视频需要实拍感素材，可以在场景规划阶段标记出来，然后调用 Veo API 生成。具体流程是：

1. 在场景规划里标注"此场景需要实拍素材"
2. 调用 Veo API，传入描述词，获取视频文件
3. 把视频文件放到public目录
4. 在 Remotion 组件里用<OffthreadVideo>引用

import { OffthreadVideo, staticFile } from 'remotion'; export const SceneWithVeo = () => { return ( <AbsoluteFill> <OffthreadVideo src={staticFile('veo-clip-01.mp4')} /> <div style={{ position: 'absolute', bottom: 100, left: 100 }}> <h2 style={{ color: '#fff' }}>叠加的文字</h2> </div> </AbsoluteFill> ); };

实操心得：Veo 生成的视频通常比较短，5-8 秒左右。如果你需要更长的素材，可以生成多段然后拼接，或者在 Remotion 里用loop属性循环播放。但循环播放要注意接缝处的流畅度，最好选首尾帧接近的片段。

5. 常见问题与排查技巧实录

5.1 渲染出来黑屏或白屏

这是最常见的问题，通常有三个原因。

原因一：Sequence 的时间范围不对。如果from和durationInFrames设置错误，比如from是 150 但durationInFrames是 0，这个 Sequence 就不会渲染任何内容。排查方法是把所有 Sequence 的时间范围打印出来，检查是否有重叠或间隙。

原因二：组件内部报错但被吞掉了。Remotion 在渲染时如果组件抛错，有时不会直接显示错误，而是渲染成空白。解决办法是在开发模式下用npx remotion studio预览，浏览器控制台会显示具体错误。

原因三：zIndex 层级问题。如果多个 AbsoluteFill 叠加，后面的可能被前面的完全遮住。检查每个图层的zIndex和opacity。

5.2 动画不流畅或跳帧

动画不流畅通常是interpolate的参数设置问题。比如：

const opacity = interpolate(frame, [0, 30], [0, 1]);

这个写法在 frame 超过 30 之后，opacity 会继续增长超过 1，导致显示异常。正确的写法是加上extrapolateRight: 'clamp'：

const opacity = interpolate(frame, [0, 30], [0, 1], { extrapolateRight: 'clamp', });

另一个常见问题是帧率不一致。如果你的动画是基于秒来计算的，但实际帧率是 30fps，需要做转换。比如"1 秒内淡入"应该是[0, 30]而不是[0, 1]。

5.3 AI 生成的代码跑不起来

AI 生成的代码经常会有一些小问题，比如导入了不存在的组件、props 类型不匹配、JSX 语法错误。排查步骤：

1. 先看终端报错，通常会指出具体文件和行号
2. 检查 import 语句，确保所有导入的组件都真实存在
3. 检查 props 传递，确保父组件传的 props 和子组件接收的一致
4. 如果实在找不到问题，把报错信息贴回给 AI，让它自己修

避坑技巧：我习惯让 AI 生成代码后，先跑一次npx tsc --noEmit做类型检查，很多问题在这一步就能发现，不用等到渲染时才报错。

5.4 批量渲染时内存溢出

批量渲染时，如果并发数设置太高，很容易内存溢出。Remotion 默认会根据 CPU 核心数自动设置并发，但在内存有限的机器上需要手动限制：

await renderMedia({ composition, serveUrl: './out', codec: 'h264', outputLocation: './output/video.mp4', concurrency: 2, // 限制并发数 });

另一个技巧是分批渲染，比如 100 个视频分成 10 批，每批 10 个，渲染完一批释放内存再跑下一批。

5.5 常见问题速查表

6. 进阶玩法：把 OpenMontage 变成团队的内容生产线

6.1 建立组件库，沉淀可复用资产

单个视频做完就完了，但如果你把常用的场景组件沉淀下来，下次做新视频就能直接复用。我建议按功能分类建组件库：

• 开场类：Logo 动画、标题滑入、粒子背景
• 内容类：图文左右布局、数据图表、代码演示
• 转场类：淡入淡出、滑动、缩放
• 结尾类：CTA 按钮、二维码、联系方式

每个组件都设计成接收 props 的形式，这样同一个组件可以通过不同参数适配不同场景。组件库越丰富，新视频的制作速度越快。

6.2 用模板 + 数据驱动批量生产

当组件库足够丰富后，你可以把整个视频抽象成一个"模板"，模板里定义了场景顺序和每个场景用的组件，具体内容通过数据传入。

const template = { scenes: [ { type: 'intro', duration: 3, props: { logo: 'brand.png' } }, { type: 'feature', duration: 7, props: { title: '', desc: '' } }, { type: 'cta', duration: 5, props: { text: '', url: '' } }, ], }; const data = { brand: '品牌A', features: [{ title: '功能一', desc: '描述一' }], cta: { text: '立即体验', url: 'example.com' }, };

这样一套模板可以生成无数个视频，只需要换数据。对于需要批量生产内容的团队来说，这是效率的质变。

6.3 接入 CI/CD，实现自动化渲染

更进一步，你可以把渲染流程接入 CI/CD。比如每次产品更新，自动触发一次渲染，生成更新说明视频。或者每周一自动生成上周的数据周报视频。

具体做法是写一个 GitHub Actions 工作流，在特定事件触发时跑渲染脚本，然后把生成的视频上传到指定位置。这样内容生产就完全自动化了，人只需要审核和发布。

实操心得：CI 环境里跑 Remotion 渲染，最大的坑是 Chromium 依赖。GitHub Actions 的 Ubuntu 环境需要额外安装一些系统库，建议用 Remotion 官方提供的 Docker 镜像，省去配置麻烦。

6.4 多语言与多平台适配

同一个视频，可能需要适配不同语言和不同平台。用 OpenMontage 做这件事非常轻松。多语言只需要准备不同语言的文案数据，渲染时传入对应的语言包。多平台适配则是调整分辨率和时长，比如抖音竖版 9:16、B站横版 16:9、视频号方版 1:1。

const platforms = [ { name: 'douyin', width: 1080, height: 1920, duration: 15 }, { name: 'bilibili', width: 1920, height: 1080, duration: 30 }, { name: 'wechat', width: 1080, height: 1080, duration: 20 }, ];

每个平台渲染一版，一次生成，全平台覆盖。

7. 我对 OpenMontage 这类工具的实际体会

用了一段时间之后，我最大的感受是：它改变的不是"做视频"这件事，而是"做视频的思维方式"。

以前做视频，想的是"这个效果怎么在时间线上实现"。现在做视频，想的是"这个效果用代码怎么描述"。前者是操作思维，后者是工程思维。工程思维的好处是，一旦想清楚了，就可以复用、可以参数化、可以批量。

另一个体会是，AI 代理不是万能的，它需要好的"约束"。你给它的 prompt 越具体、越结构化，它生成的代码质量越高。如果你只是说"做个好看的视频"，它大概率会给你一堆花哨但不实用的东西。但如果你说"深色背景、白色文字、每个场景 5 秒、转场 0.3 秒"，它就能生成很专业的结果。

还有一个坑我踩过：不要试图让 AI 一次性生成完美的视频。视频制作是一个迭代过程，先出粗版，再调细节。OpenMontage 的价值在于把"出粗版"的时间从几小时压缩到几分钟，然后你把省下来的时间用在打磨细节上。

最后分享一个小技巧：如果你对某个效果不满意，不要直接改代码，而是把问题描述给 AI，让它改。比如"这个文字出现得太突然了，加个淡入效果"，AI 会自动找到对应的组件，加上interpolate的 opacity 动画。这样比手动改代码快得多，而且不容易出错。

这个方向后续还可以扩展的地方很多，比如接入更多 AI 生成模型、支持更复杂的交互式视频、和直播流结合等等。但核心思路是不变的：用代码控制视频，用 AI 生成代码，用数据驱动批量生产。