拉片笔记（Lapian Notes）最新版

拉片是电影学习的基石，但传统方式往往意味着反复暂停、手写笔记和繁琐的时间轴整理。

拉片笔记（Lapian Notes） 是一款专为影视创作者设计的本地化工具。它将电影拆解为可编辑的结构化数据，利用 AI 辅助分析，全程在本地运行，确保影片与笔记数据绝不上传服务器。

核心功能：自动化与结构化

1. 智能预处理

• 自动抽帧：导入影片后，按 1 秒间隔自动抽取关键帧，生成带截图的全片时间轴。
• 字幕匹配：优先读取内嵌字幕；若无，则自动搜索网络字幕（需联网，但字幕文件本地处理）。
• 本地转码：内置 ffmpeg，自动将非标准格式（如 RMVB, AVI）转为兼容格式，确保流程顺畅。

2. AI 分析包交互

• 离线友好：工具将截图、字幕、剧情资料打包为 ZIP 文件。用户只需将其发送给任意 AI（如 ChatGPT、Claude），粘贴预设指令，即可获得结构化分析结果。
• 无绑定服务：不依赖特定 API，无需配置 Key，尊重用户选择权。
• 结果导入：将 AI 返回的 JSON 文件导回工具，自动生成剧情泳道图、结构树和观众情绪曲线。

3. 深度可视化分析

• 剧情泳道图：根据 AI 识别的剧情线（如主线、支线、情感线），铺开多泳道时间轴。多线复用段落自动生成引用卡，清晰展示叙事交织。
• 情绪曲线：基于观众投入强度，标出全片节奏起伏，帮助创作者理解情感张力分布。
• 结构树：按主线/支线/情感线/信息线分组段落，形成层级分明的叙事骨架。

4. 播放器联动与精修

• 一键跳转：点击笔记中的任意时间点（段落、剧本小节、字幕行），播放器立即跳转至对应位置。
• 片段播放：支持“播放本段”，至段落结束自动暂停，实现真正的边播边记。
• 手动精修：每个段落均提供完整编辑面板，可调整段落功能、关键节拍、剧本还原及创作意图。
• 局部深拆：针对关键段落，可单独打包发给 AI 进行镜头级或视听手法级的深度拆解。

5. 灵活导出

• Markdown/剧本：整份笔记可导出为 Markdown 或标准剧本格式，便于后续写作或分享。
• 分享长图：将泳道时间轴整体导出为长图，直观展示叙事结构。

使用流程：四步向导

1. 导入电影：选择影片文件。工具自动完成转码、抽帧、字幕匹配及 AI 分析包生成。
2. 发送 AI：将生成的 ZIP 包传给任意 AI 模型，粘贴自动复制的指令，获取 JSON 结果。
3. 导回结果：导入 JSON 文件，工具自动生成时间轴、结构树与情绪曲线。
4. 拉片精修：在可视化的时间轴上补充笔记，对关键段落进行二次 AI 深拆，最后导出成果。

快速开始：零门槛部署

非开发者用户

1. 下载：点击 GitHub 页面绿色「Code」按钮，选择「Download ZIP」。
2. 解压：双击或右键解压压缩包。
3. 启动：
   • Windows：双击 run.bat。
   • Mac：双击 run.command。首次运行需在 Finder 中按住 Control 点击 → 打开 → 打开，以绕过安全限制。
   • 注：首次启动会自动下载便携版 Node.js 环境（约几分钟），之后秒开。保持黑色控制台窗口开启即可使用，关闭即退出。

开发者用户

npm install
npm run dev

浏览器访问 http://localhost:5173。注意：自动转码和字幕搜索依赖本地 Dev Server，静态部署（npm run build）时这两项功能将降级为手动操作。

数据存储与隐私

• 本地存储：笔记文本保存在浏览器 localStorage，帧截图缓存在 IndexedDB，所有数据仅存于本机。
• 项目备份：通过「保存项目」功能，导出包含笔记、截图和 Markdown 的自包含 ZIP 包，便于跨设备迁移或备份。
• 隐私承诺：影片文件与分析过程完全本地化，无任何数据上传行为。