# 使用 uv 安装（推荐）
uv add dramacraft

# 或使用 pip 安装
pip install dramacraft

# LLM 配置
LLM__PROVIDER=baidu
LLM__API_KEY=your_api_key_here
LLM__SECRET_KEY=your_secret_key_here

# 剪映配置
JIANYING__INSTALLATION_PATH=/Applications/JianyingPro.app

# 视频处理配置
VIDEO__TEMP_DIR=./temp
VIDEO__OUTPUT_DIR=./output

# 启动 MCP 服务器
uv run dramacraft start

# 调试模式启动
uv run dramacraft start --debug

# 查看帮助
uv run dramacraft --help

{
  "mcpServers": {
    "DramaCraft": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "dramacraft", "start"],
      "env": {
        "LLM__PROVIDER": "baidu",
        "LLM__API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "DramaCraft": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "dramacraft", "start"],
      "env": {
        "LLM__PROVIDER": "baidu",
        "LLM__API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

{
  "mcp.servers": [
    {
      "name": "DramaCraft",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "dramacraft", "start"]
    }
  ]
}

用户: 帮我为这个短剧视频生成搞笑解说文案

AI: 我来为您生成搞笑解说文案。

[调用 generate_commentary 工具]
✅ 解说文案生成完成！

生成内容包括：
- 🎭 幽默开场白
- 🎯 关键情节解说
- 💬 互动元素设计
- 🎪 精彩结尾

文案已保存，可直接用于视频制作！

用户: 我有3个短剧片段，想制作一个2分钟的精彩合集

AI: 我来为您制作精彩合集！

[调用 smart_video_edit 工具]
🔍 正在分析视频内容...
✅ 识别出12个精彩片段
✅ 智能选择最佳8个片段
✅ 添加专业转场效果
✅ 生成配套解说文案
✅ 创建剪映项目文件
✅ 已自动导入剪映

您的精彩合集已准备就绪！可以在剪映中进一步编辑。

用户: 我有一个短剧系列10集，想批量生成解说文案

AI: 我来批量处理您的短剧系列。

[调用 batch_process 工具]
📊 正在批量分析10个视频文件...
🎤 正在生成解说文案...
📁 正在创建剪映项目...

✅ 批量处理完成！
- 10个解说文案已生成
- 10个剪映项目已创建
- 1个系列预告片已制作

所有文件已保存到 output/ 目录。

# 系统诊断
uv run dramacraft doctor

# 配置验证
uv run dramacraft config --validate

# 工具测试
uv run dramacraft test --tool generate_commentary

# 性能监控
uv run dramacraft monitor --realtime

dramacraft/
├── analysis/          # 视频内容深度分析
├── sync/             # 时间轴精确同步
├── audio/            # 智能音频增强
├── effects/          # 自动化特效系统
├── video/            # 剪映格式兼容
├── workflow/         # 端到端自动化
├── automation/       # 剪映自动化引擎
├── llm/              # 大模型集成
├── monitoring/       # 性能监控
└── utils/            # 工具库

# 1. Fork 项目
# 2. 创建功能分支
git checkout -b feature/amazing-feature

# 3. 提交更改
git commit -m 'Add amazing feature'

# 4. 推送到分支
git push origin feature/amazing-feature

# 5. 创建 Pull Request

# 安装开发依赖
python scripts/dev.py install

# 启动文档服务器
python scripts/dev.py serve

# 代码质量检查
python scripts/dev.py lint

# 运行测试
python scripts/dev.py test

# 完整开发流程
python scripts/dev.py all

# 本地构建
mkdocs build

# 本地预览
mkdocs serve

# 检查部署状态
python scripts/check_deployment.py