别迷信一键成片的宣传，AI视频走工程流水线才是正确方向

AI视频生成工具在最近几个月火遍社交平台，但像神器一样的「一键成片」宣传，往往掩盖了实际标准。OpenMontage 就不是这种工具。它在 GitHub 上自称是一个开源的智能体视频生产系统，已收获数万星标。这里没有文生视频的单一按钮，到了仓库里，研究（或设定）、提案、脚本、分镜、找素材、剪辑、配音字幕和渲染，全都在 YAML 流水线和 Markdown 技能文件里被写清楚，再由 Claude Code、Cursor、Copilot 这类编程助手按阶段执行。仓库架构文档说得很直白：控制面是 Agent，不是 Python 总导演。Python 只在 YAML 和技能文件里当工具箱，而 Agent 本身就是控制面。

仓库里有大约十二条生产线，分别针对讲解片、口播、录屏、纪录片蒙太奇、电影感预告、动画、播客切片、本地化配音等。多数骨架仍停留在研究到发布那几站。每站都有验收标准和可选的人工卡点，比如贵的生成步骤会要求先过方案，这比一键烧完预算更像摄制组。也有两种成片路径，别混成同一种「AI视频」。一种用免费库存和公开档案拼真运动镜头，然后剪时间线、渲染。另一种调 Veo、Kling、Seedance 这类模型出画面，再用 Remotion 或 FFmpeg 合成。官方示例里有五美元打出预告片的记录，那是生成成本，不含你花在流水线上的时间和返工。

从 YouTube、Shorts、Reel 或本地成片反推方案也可以，但平台条款和素材版权不因开源而消失。流水线类型决定了先准备什么：讲解 / 动画生成适合科普、产品说明，需模型 Key、预算上限；口播 / 录屏需要已有人声或操作画面，标注素材文件和字幕语言；纪录片蒙太奇追求低成本的真镜头，得找可合法的库存源；切片 / 发声则用长视频再利用，提供原片授权和目标语言。技能文件教 Agent 怎么选工具、怎么记决策。这能减少「每次重写提示词」，但不能保证口播不漂、字幕不错、事实引用都对。卡点关掉之后，它会一直往下做。

所以，把它当成一个视频生产系统，而不是成片按钮。需要编程助手、Python 环境，至少一条可用的生成或库存通道。适合已经能写提示词，也愿意在方案页点同意的人。只想输一句话出竖屏的，会觉得重。流水线更像剧组，分工文件写透了整个链条，这团队感来自分工，不是来自自动上班的员工。想用它，先选一条流水线跑通研究到成片，再谈把剪辑台交给仓库。