AI智能体：一键生成教育系列的英语短视频，教学就是这么so easy

在背景音乐方面，通过关键词搜索获取符合要求的音乐并进行格式化处理。然后，将上述处理得到的背景图、背景音乐、单词信息、人声音频、单词配图及贴纸等元素按照时间线进行整合，生成对应的剪映草稿所需的数据格式。

今天解锁一个有趣的AI英语工作流水，输入单词 == 自动出短视频！

英语教育机构还在手动找图、拼音频、调时间轴？为一个单词视频折腾半小时？

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输入单词，AI秒匹配拓展词表 - 大模型智能生成权威释义

图文声一键齐活 - 发音音频、高清图解（AI抠图透明底！）、BGM自动配 时间轴智能对齐 - 语音、字幕、贴纸精准卡点

剪映草稿直接生成 - 导入即用，导出成品只需5分钟！

省下半天时间，多产10条视频引流/教学，它不香吗？ 英语老师、知识博主抓紧上车！

一、工作流

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该工作流的设计逻辑围绕英语单词相关的视频合成展开，核心目的是根据输入的英语单词生成包含单词匹配、音频、图片及视频草稿的完整视频素材。

首先，从表中查询与输入英语单词相关的匹配单词列表，将其与输入单词一同输入大语言模型，生成符合特定格式要求的单词及释义列表。

接着，对生成的单词列表进行格式化处理，提取单词和释义，再将其合成为音频。

之后，从音频合成结果中提取语音 URL 并获取音频时间线，同时使用大语言模型生成英语单词图片的提示词，经优化后生成图片并抠出透明背景。

在背景音乐方面，通过关键词搜索获取符合要求的音乐并进行格式化处理。

然后，将上述处理得到的背景图、背景音乐、单词信息、人声音频、单词配图及贴纸等元素按照时间线进行整合，生成对应的剪映草稿所需的数据格式。

最后，创建剪映视频草稿，并依次添加背景图轨道、背景音乐轨道、单词信息、人声音频轨道、单词配图及贴纸，完成整个视频合成素材的准备工作。

二、 工作流拆解

1. 查询数据

• 名称：查询数据节点
• 功能：从指定数据库中查询与用户输入基础单词（en_word）匹配的历史匹配单词，输出包含匹配单词的列表（outputList）。

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2. 英语单词匹配助手（大模型）

• 名称：大模型节点
• 功能：调用DeepSeek-R1大语言模型，结合用户输入的基础单词（en_word）和历史匹配列表（outputList），生成符合规范的7个匹配单词（包含基础单词、音标、中文释义），输出结构化JSON格式的单词列表（words）。

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3. 文案口播数据格式化（代码）

• 名称：代码节点（文案口播数据格式化）
• 功能：处理大模型输出的单词列表（words），提取每个单词的"word"和"meaning"字段，生成格式化的word_list（单词+释义的字符串列表）和first_word（第一个单词的中文释义）。

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4. 语音合成

• 名称：语音合成节点
• 功能：调用语音合成插件（speech_synthesis），将word_list作为文本输入，生成音频文件，输出包含音频链接等信息的结果列表（outputList）。

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5. 提取语音URL为列表

• 名称：提取语音URL节点（audio_link_collector）
• 功能：从语音合成结果（outputList）中提取音频链接字段（data.lin

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• k），输出音频链接数组（links）。

6. 提取文案音频时间线

• 名称：提取音频时间线节点（audio_timelines）
• 功能：分析音频链接（links）的音频内容，生成每个音频段的时间线（包含起始和结束时间，单位微秒）及总时间线（all_timelines）。

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7. 文案人声audio_infos（剪映数据生成）

• 名称：文案人声数据生成节点（audio_infos）
• 功能：根据音频链接（links）和时间线（timelines），生成适合剪映的人声音频信息（infos），用于后续视频合成。

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8. BGM搜索

• 名称：BGM搜索节点（search_bgm）
• 功能：根据“轻松活泼”关键词搜索背景音乐库，输出包含背景音乐URL、标题、时长等信息的结果列表（data）。

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9. 提取BGM为列表格式（代码）

• 名称：代码节点（提取BGM为列表格式）
• 功能：处理BGM搜索结果（bgmData），提取第一个背景音乐的URL，生成BGM列表（bgm）。

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10. 背景音乐audio_infos（剪映数据生成）

• 名称：背景音乐数据生成节点（audio_infos）
• 功能：根据BGM链接（bgm）和总时间线（all_timelines），生成适合剪映的背景音乐信息（infos），用于后续视频合成。

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三、核心工作流节点关系

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• 步骤 1: 查询数据节点，从指定数据库中查询与用户输入基础单词（en_word）匹配的历史匹配单词，输出包含匹配单词的列表（outputList），关联关系: 为步骤 2提供历史匹配列表（outputList）
• 步骤 2: 大模型节点，调用DeepSeek - R1大语言模型，结合用户输入的基础单词（en_word）和历史匹配列表（outputList），生成符合规范的7个匹配单词，输出结构化JSON格式的单词列表（words），关联关系: 接收步骤 1 的历史匹配列表（outputList），为步骤 3 提供单词列表（words）
• 步骤 3: 代码节点（文案口播数据格式化），处理大模型输出的单词列表（words），提取每个单词的"word"和"meaning"字段，生成格式化的word_list和first_word，关联关系: 接收步骤 2 的单词列表（words），为步骤 4 提供word_list
• 步骤 4: 语音合成节点，调用语音合成插件（speech_synthesis），将word_list作为文本输入，生成音频文件，输出包含音频链接等信息的结果列表（outputList），关联关系: 接收步骤 3 的word_list，为步骤 5 提供结果列表（outputList）
• 步骤 5: 提取语音URL节点（audio_link_collector），从语音合成结果（outputList）中提取音频链接字段（data.link），输出音频链接数组（links），关联关系: 接收步骤 4 的结果列表（outputList），为步骤 6 和步骤 7 提供音频链接数组（links）
• 步骤 6: 提取音频时间线节点（audio_timelines），分析音频链接（links）的音频内容，生成每个音频段的时间线及总时间线（all_timelines），关联关系: 接收步骤 5 的音频链接数组（links），为步骤 7 提供总时间线（all_timelines）
• 步骤 7: 文案人声数据生成节点（audio_infos），根据音频链接（links）和时间线（timelines），生成适合剪映的人声音频信息（infos），关联关系: 接收步骤 5 的音频链接数组（links）和步骤 6 的总时间线（all_timelines）
• 步骤 8: BGM搜索节点（search_bgm），根据“轻松活泼”关键词搜索背景音乐库，输出包含背景音乐URL、标题、时长等信息的结果列表（data），关联关系: 为步骤 9 提供结果列表（data）
• 步骤 9: 代码节点（提取BGM为列表格式），处理BGM搜索结果（bgmData），提取第一个背景音乐的URL，生成BGM列表（bgm），关联关系: 接收步骤 8 的结果列表（data），为步骤 10 提供BGM列表（bgm）
• 步骤 10: 背景音乐数据生成节点（audio_infos），根据BGM链接（bgm）和总时间线（all_timelines），生成适合剪映的背景音乐信息（infos），关联关系: 接收步骤 6 的总时间线（all_timelines）和步骤 9 的BGM列表（bgm）

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