短剧出海本地化:一套可规模化的全自动 AI 配音流水线设计与实践
本文记录了我在真实短剧出海项目中,从 0 到 1 设计并落地的一套全自动视频本地化流水线。该系统以 SSOT 为核心,串联 ASR、翻译、TTS 与混音等多个阶段,在严格的成本与时间轴约束下,实现了可重跑、可人工干预、可规模化的工程化交付。
本文记录了我在真实短剧出海项目中,从 0 到 1 设计并落地的一套全自动视频本地化流水线。该系统以 SSOT 为核心,串联 ASR、翻译、TTS 与混音等多个阶段,在严格的成本与时间轴约束下,实现了可重跑、可人工干预、可规模化的工程化交付。
本文面向工程团队负责人与一线开发者,系统梳理 AI 辅助编程从提示词设计、代码生成、质量门禁到生产发布的全链路管控方案。核心命题是:如何建立一套工程机制,让 AI 生成的代码能够安全、可控地跑在生产环境中。
初级工程师写代码,高级工程师设计模块,架构师定义系统边界。技术人的成长不是语言和框架的堆叠,而是思维维度的跃迁——从实现到抽象,从局部到全局,从技术到系统。
OPPO 不缺技术、不缺供应链、不缺渠道,但在高端市场始终没有建立起「唯一旗舰」的心智。问题的根源不在产品力,而在品牌架构——产品线互相踩线、组织激励错位、旗舰叙事断裂。
本文基于 Mousika 规则引擎平台,系统解析其如何通过 DSL 编排与 JS 求值分层、四棵同构树贯穿全链路、万物皆 UDF 的统一抽象,实现规则从可视化配置到动态执行再到归因分析的完整闭环。适合对业务规则引擎、DSL 设计、动态规则平台感兴趣的工程师阅读。
Agentic 系列终篇。从 Observability、Evaluation、Cost Engineering、Security 四个维度,系统性地讨论 Agent 从实验室走向生产环境所面临的核心挑战与工程实践。包含完整的 Trace 设计、评估框架、成本模型、安全防护方案,以及一张整合前 13 篇所有概念的生产架构全景图。
当前 Agent 工具集成面临 N×M 问题:每个框架、每个应用都在重复造轮子。MCP(Model Context Protocol)正在尝试成为 Agent 工具世界的 HTTP——一个标准化的通信协议。本文深入剖析 MCP 的架构设计、通信机制与安全模型,探讨工具协议化的趋势、trade-off 与未来走向。
Agentic 系列第 12 篇。客观审视 AI Agent 框架的价值与局限。深入分析 LangChain 的抽象模型与陷阱、LangGraph 的状态机优势与学习曲线,横向对比 CrewAI、AutoGen、Semantic Kernel 等框架,最终给出框架 vs 自研的决策矩阵。核心立场:理解原理再用框架,框架是加速器而非必需品。
单个 Agent 的能力有天花板——Context Window 有限、专业化受限、单点故障、串行瓶颈。本文系统拆解多 Agent 协作的四种核心模式(Supervisor-Worker、Peer-to-Peer、Pipeline、Dynamic Routing),深入 Agent 间通信机制、状态管理、错误处理与成本控制,并用 Python 从零实现一个 Supervisor-Worker 协作框架。