過去基本上就是家庭手工業
ShortWave.STUDIO 製作並公開的內容之一，是名為「OPTOg」的影片內容。
過去我們主要以「Ping」這個名稱製作類似談話節目的內容，但後來開始製作一些不太適合放進原本框架裡的作品，因此最後才改成現在這個名稱。
不過，這些都是題外話。
一直以來，我們製作的影片內容基本上都是靠人工完成。
如果整理成流程，大概是這樣：
- 用日文撰寫腳本
- 利用 AI 翻譯成英文
- 根據腳本內容，在 HeyGen 製作主要影片與音訊
- 部分素材，例如縮圖圖片，利用 AI 製作
- 開啟影片剪輯軟體，匯入製作好的素材並進行剪輯
- 輸出完成的影片，再上傳到 YouTube、網站等平台
……嗯，就是非常普通的製作流程。
AI 雖然已經用在翻譯與素材製作等部分，但整體製作流程的大多數工作仍然是手工完成。
完全就是家庭手工業。
時機成熟了
一開始這樣其實也沒什麼問題。
畢竟，製作內容本身就是一件有趣的事。
不過，每支影片需要投入的時間與精力其實相當可觀。
隨著時間經過以及環境變化，開始進行創作這件事本身，在心理上的門檻也逐年提高。
幸運的是，整套製作流程其實已經相當固定。
使用的素材、軌道配置、套用的設定等，也早就逐漸模板化。
換句話說，只要整理並驗證「該如何把原本由人執行的工作自動化」，就很有可能大幅降低整體工作量。
而且時機也剛剛好。
現在已經是可以使用 OpenAI 的 GPT-6 Astra，以及 Anthropic 的 Fable 5.1 的時代。
詳細調查、研究，以及根據結果進行實作，感覺都可以交給它們處理。
於是，我們終於決定著手進行這項一直很想做、卻總是被往後延的現代化改修工程。
先從整理開始
首先要做的，是制定基本方針並整理需求。
也就是所謂的需求定義。
首先，我們決定不追求完全自動化。
自動化的對象僅限於「作業」，而屬於「創作」範疇的工作則由人類負責。
這兩點被設定為「絕對不能動搖的原則」。
在這個前提下，盡可能將可以自動化的部分自動化。
但是，也必須比較投入的成本與得到的成果，只實作真正具有成本效益的部分。
細節其實還有很多，不過基本上就是這樣。
我們把這些原則以及實際的工作內容交給 AI，請它提出幾種實現方案。
最後決定採用的方向，是結合 MCP、UXP，以及畫面操作來完成整套流程。
實作與驗證
主要素材是透過一個叫做 HeyGen 的服務製作。
而 HeyGen 剛好提供了 MCP。
實際測試之後，我們發現它涵蓋了過去大部分由人工完成的操作。
也就是說，那一側的流程幾乎全部都有機會自動化。
然而，Premiere Pro 並沒有提供讓 AI 直接自動操作它的機制。
如果要自動化剪輯操作，就必須有某種東西負責在兩者之間進行中介。
經過一番調查之後，我們決定導入一個叫做「Premiere Pro MCP」的應用程式。
簡單來說，就是利用 MCP，在 AI 與 Premiere Pro 之間扮演橋樑的應用程式。
現在市面上已經有不少這類產品，如果有興趣的話，也可以自行研究看看。
不過，它當然也不是萬能的。
隨著調查繼續深入，我們也發現有不少操作是它無法實現的。
最後，我們決定採用混合方式：除了自行實作 UXP 之外，也加入 Codex 實際操作瀏覽器等方式，藉此完成整體流程的自動化。
可以做到的事，以及做不到的事
經歷了各種波折之後，最後實作出了兩套彼此分離的自動化 Skill。
現在的流程變成這樣：
- 用日文撰寫腳本
- 利用 AI 翻譯成英文
- Skill #1 讀取腳本內容，自動生成影片與音訊，並下載完成的素材
- 部分素材，例如縮圖圖片，利用 AI 製作
- Skill #2 啟動影片剪輯軟體，依照既定規則處理並配置各種素材
- 接手已經完成初步配置與處理的剪輯專案，再由人進行細部調整
- 輸出完成的影片，再上傳到 YouTube、網站等平台
其中第 3 與第 5 項，就是這次新增的自動化部分。
這些工作如果由人工完成，很容易讓人覺得麻煩。
現在能夠自動處理之後，整體製作確實輕鬆了不少。
作為參考，目前整個工作流程中的責任分界大概如下。
AI 與自動化負責的工作
- 在 HeyGen 生成影片與音訊
- 自動下載並整理生成素材
- 確認字幕與台詞之間的對應關係
- 擷取候選場景
- 將素材匯入 Premiere 並進行配置
- 套用預先規定的初始處理
- 其他可以程序化的重複性工作
人類負責的工作
- 構思企劃
- 撰寫腳本
- 整體演出
- 各項素材的詳細設定與效果套用
- 字幕調整
- 確認並修正 AI 的處理結果
- 判斷作品是否完成
「沒有自動化」不代表「做不到」
這次的自動化專案，仍然保留了不少需要人工處理的工作。
這是刻意留下來的。
原因就是前面提到的成本效益評估。
例如：
- 雖然可以自動化，但人直接做反而比較快
- 需要依個別情況判斷
- 結果不夠穩定
- 會消耗太多 AI credit
- 包含太多模糊判斷
- 技術上可以實現，但實作成本過高
- 單純就是我自己想做的部分
基於這些理由，我們刻意沒有把某些工作納入自動化。
如果進一步重新整理影片本身的結構，其實還可以繼續擴大自動化的範圍。
甚至可以說，完全自動化大概也是做得到的。
但是……
如果真的做到那個程度，就不再是 ShortWave.STUDIO 了。
持續成長的系統
這套系統才剛剛上線，或許還不能稱得上完美。
不過，這類用於提升內部效率的工具，本來就應該在實際使用的過程中不斷改善。
未來在持續製作內容的同時，我們也會根據過程中發現的問題與得到的經驗持續修改系統。
希望最後能逐漸打造出一個更有效率的製作環境。
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