一、引言与设计背景
本节概要
本节将系统阐述当前AI视频生成产业在前制作业阶段所面临的结构性挑战，深入剖析传统素材与脚本管理方式在命名规范、检索效率、版本控制、团队协作及版权合规等方面的五大核心痛点。在此基础上，提出构建一个以Trae为流程中枢、Cursor为质量终端的新型协同管理系统的必要性，并明确该方案的核心目标：实现从创意输入到成品输出的全流程可追溯、高效率、高质量闭环。
随着生成式人工智能技术的迅猛发展，AI视频生成已从实验性工具演变为内容创作的核心生产力引擎。据行业统计，2025年全球AIGC视频市场规模突破180亿美元，年复合增长率达67%1。然而，这一技术红利的背后，是日益加剧的前制作业压力。创作者不仅需要处理海量的图像、音频、视频等多模态素材，还需撰写结构复杂、语义精准的提示词脚本，其工作量与专业门槛并未因自动化而降低，反而因“提示工程”成为新技能要求而进一步上升2。
当前素材与脚本管理实践中普遍存在以下五大痛点：

1. 命名混乱与存储无序：缺乏统一的命名规范导致文件如final_v2_real_final.png、script_副本.txt泛滥，严重干扰检索与协作。
2. 检索低效与信息孤岛：依赖人工记忆或简单关键词搜索，查找特定镜头平均耗时超过15分钟，且难以实现跨项目复用3。
3. 版本冲突与历史缺失：多人并行修改易造成文件覆盖，缺乏有效的版本追踪机制，误用旧版素材风险高达18%。
4. 协作困难与流程断裂：策划、设计、工程、审核等角色间沟通成本高，任务状态不透明，跨部门协作周期平均长达2天3。
5. 版权风险与合规隐患：AI生成内容可能无意中复现受版权保护的品牌标识或肖像，构成法律纠纷风险，且未强制标注“AIGC”标识违反国家网信办2025年底新规。
   为应对上述挑战，本方案提出整合Trae与Cursor两大AI原生开发环境，构建一套专为AI视频生成前期作业优化的协同管理系统。Trae以其强大的端到端自动化能力（SOLO模式）和标准化的6A工作流（Align, Architect, Atomize, Approve, Automate, Assess），承担项目组织、任务调度与流程管控职能；Cursor则凭借其卓越的上下文理解、代码审查与规则管理能力，负责脚本精修、质量保障与细节优化。二者通过MCP协议（Model Context Protocol）实现深度集成，形成“宏观流程由Trae驱动，微观质量由Cursor把关”的人机协同范式。
   本方案旨在达成三大核心目标：

• 提升创作效率：通过自动化分类、智能检索与批量生成，将素材准备时间缩短40%以上；
• 保障内容质量：建立标准化的提示词模板与编码规范，确保输出风格一致、逻辑严谨；
• 实现全流程可追溯：所有操作均纳入Git版本控制，支持变更回溯、责任界定与审计合规。

AI视频生成工作流DAG图：从数据查询到报告视频输出
二、系统总体架构设计
本节概要
本节将详细阐述系统的四层架构模型，包括用户交互层、应用服务层、工具集成层与数据存储层，阐明各层级的技术选型与功能定位。重点说明系统遵循“中心化控制、分布式执行、模块解耦”的架构原则，并通过有向无环图（DAG）定义的工作流引擎，实现从素材上传到成果回流的完整闭环。
在明确了系统目标后，接下来将详细阐述其架构设计。本系统采用分层解耦的微服务架构，确保各组件职责清晰、独立演进，同时通过标准化接口实现高效协同。整体架构划分为四个逻辑层级，自上而下分别为：用户交互层、应用服务层、工具集成层与数据存储层。
架构原则
• 中心化控制：由Trae作为任务调度中枢，统一管理项目生命周期与工作流编排。
• 分布式执行：具体任务（如脚本优化、视频生成）由Cursor或其他专用服务异步执行，避免单点瓶颈。
• 模块解耦：各功能模块通过API与消息队列通信，支持独立部署与弹性伸缩。
四层架构模型详解

1. 用户交互层（Web IDE前端）

提供基于浏览器的集成开发环境，采用React框架结合Monaco Editor构建，支持实时协作编辑、任务看板可视化与多媒体预览。用户可通过图形界面完成素材上传、脚本编写、审批发起等操作，亦可直接调用Trae与Cursor的AI功能。
2. 应用服务层（核心业务逻辑）

包含三大核心服务：

• 素材库管理服务：负责多媒体资产的分类、打标、检索与去重。
• 脚本协作引擎：支持多人实时编辑、AI润色建议与版本对比。
• 工作流编排器：基于Airflow定义DAG，串联各处理节点，实现自动化流水线。

3. 工具集成层（AI能力枢纽）

本层是系统智能化的核心，通过MCP协议无缝集成外部AI工具：

• Trae IDE：作为主控智能体，驱动6A工作流，执行需求对齐、架构设计与任务拆分。
• Cursor IDE：作为质量智能体，执行脚本优化、代码审查与上下文感知改写。
• 其他MCP服务：包括Seedance2.0（视频生成）、MiniMax MCP（语音合成）、Figma Bridge（UI解析）等。

4. 数据存储层（三位一体架构）

采用混合存储策略，满足不同类型数据的访问需求：

• 对象存储（S3/OSS）：存放原始图像、音频、视频等大文件，支持自动缩略图生成。
• 向量数据库（Pinecone）：存储素材的语义特征向量，支持高维ANN搜索与相似度计算。
• 关系型数据库（PostgreSQL）：管理元数据、用户权限、日志记录与版本信息。
  核心行为流说明
  系统的核心行为流是一个闭环的自动化工作流，其典型路径如下：

1. 输入阶段：用户上传Figma设计稿或输入自然语言需求。
2. 解析与生成：系统调用Figma MCP解析图层结构，生成前端组件代码；同时启动Trae SOLO模式，依据6A流程生成初步脚本。
3. 优化与审批：初版脚本推送至Cursor进行语法与逻辑审查，利用.cursorrules文件确保符合团队规范；完成后进入Approve阶段，需项目经理确认。
4. 执行与生成：审批通过后，工作流引擎触发Seedance2.0 API，批量生成视频片段。
5. 回流与沉淀：新生成的视频自动拆解为关键帧与音频单元，经Whisper识别生成字幕与关键词，归档至素材库，形成知识增强回路。
   综上所述，该架构通过分层设计实现了关注点分离，借助MCP协议打通了AI工具链，形成了一个既能自动化执行又能精细化控制的智能创作平台。
   三、功能模块详解
   本节概要
   本节将深入剖析四大核心功能模块的技术实现细节：图像素材管理、音频视频素材处理、脚本协作平台与AI辅助生成接口。每个模块均配备具体应用场景示例，展示其在真实创作流程中的价值。
   3.1 图像素材管理模块
   本模块致力于解决图像素材的分类、检索与质量控制问题，构建结构化的视觉资产库。
   功能特性：

• 三级分类体系：按“基础元素库（角色/场景/道具）→ 动作模板库 → 特效资源库”组织，支持树形导航与拖拽归档。
• 统一命名规范：文件上传时自动重命名为 {project}{scene}{style}{timestamp}{seed}.png 格式，杜绝命名混乱。
• 智能标签生成：调用Clarifai API识别画面中的品牌LOGO、人物表情、场景类型，并生成情绪标签（如“欢快”、“忧郁”）。
• 语义化检索：支持自然语言查询，如“穿汉服的女孩在樱花树下微笑”，系统结合文本描述与向量索引返回匹配结果。
• 质量检测与去重：使用SSIM算法计算图像相似度，自动标记模糊、抖动或重复的低质素材，辅助清理。
  应用场景示例：

某短视频团队正在制作一组“国风美食”系列视频。策划人员上传一批AI生成的“古装厨师烹饪”图像后，系统自动将其归类至角色/厨师/古风目录，添加“中式厨房”、“蒸汽”、“专注”等标签，并重命名为food_video_chef_gufeng_202602251030_123456.png。当剪辑师后续搜索“古风厨房场景”时，系统能精准返回相关素材，检索时间从平均12分钟缩短至15秒内。
3.2 音频视频素材处理模块
本模块专注于音视频文件的格式转换、元数据提取与智能分析，提升后期制作效率。
功能特性：

• 格式统一与压缩：支持MP3、WAV、AAC等音频格式与MP4、MOV、MKV等视频格式，后台自动转码为标准H.264/MP3封装，便于跨平台播放。
• 音频特征分析：利用AI模型提取BPM（节拍每分钟）、能量值、愉悦度等维度，构建“音乐情绪矩阵”，支持按“快节奏+激昂”组合筛选背景音乐11。
• 唇形同步评估：集成Wav2Lip模型分析配音与口型的匹配度，生成同步评分报告，指导优化8。
• 关键帧与波形预览：自动生成视频的关键帧缩略图集与音频的波形图，便于快速浏览内容。
  应用场景示例：

在制作一段科技产品宣传视频时，音频工程师需为旁白选择合适的背景音乐。他在系统中设置筛选条件：“BPM: 100–120, 情绪: 科技感, 能量: 高”。系统从素材库中返回三首候选曲目，并显示其波形图与情绪雷达图。他选定一首后，系统自动将其与旁白音频对齐，经Wav2Lip分析确认唇形同步误差小于0.2秒，满足播出标准。
3.3 脚本协作平台模块
本模块是创意落地的核心载体，支持从分镜脚本到提示词的全生命周期管理。
功能特性：

• 多人实时协作：基于CRDT算法实现无冲突的并发编辑，支持光标位置共享与评论批注。
• 提示词工程模板：内置结构化表单，引导用户填写“人物+服饰+场景+动作+镜头风格”五大要素，确保提示词完整性2。
• 版本历史与差异对比：所有修改均提交至Git仓库，支持查看每次变更的diff，并一键回滚至任意历史版本。
• 审批流程嵌入：在6A工作流的Approve阶段，系统锁定脚本文件，直至指定审批人确认方可进入下一环节。
  应用场景示例：

一个三人团队合作开发“未来城市”主题短片。策划在Trae中生成初版分镜脚本后，设计师与编剧同时接入Cursor协作编辑。设计师在“夜景飞行”分镜中添加“无人机视角，赛博朋克霓虹灯”细节；编剧则优化台词节奏。两人修改实时可见，无冲突发生。完成后，项目经理收到审批通知，在对比了修改前后的内容后点击“通过”，系统自动解锁文件并触发视频生成任务。
3.4 AI辅助生成接口模块
本模块提供标准化的API，连接各类AI生成模型，实现自动化内容生产。
功能特性：

• 多模型路由：通过n1n.ai等聚合平台，支持动态切换Sora、Veo、Seedance2.0等不同视频生成模型17。
• 批量提示词生成：支持从CSV或JSON导入场景列表，自动生成对应提示词组，提升批量创作效率。
• 异步任务队列：使用Celery + Redis管理生成任务，支持优先级设置、失败重试与进度追踪。
• 结果回调与验证：生成完成后，系统自动下载视频，调用AI质检模型评估画质、连贯性与版权风险。
  以下是调用Seedance2.0 API进行视频生成的核心代码片段：
  import requests
  import json
  import time

API_KEY = ‘your_volcengine_access_key’
SECRET_KEY = ‘your_volcengine_secret_key’
SEEDANCE_API_ENDPOINT = ‘https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/videos/generate’

REQUEST_CONFIG = {
‘model’: ‘seedance-2.0’,
‘prompt’: ‘一个穿着汉服的女孩在江南水乡石桥上跳舞，水面波光粼粼，古风氛围感拉满’,
‘negative_prompt’: ‘模糊，低画质，变形，穿帮，文字水印’,
‘video_duration’: 10,
‘resolution’: ‘1080p’,
‘aspect_ratio’: ‘16:9’
}

def generate_seedance_video(api_key, secret_key, endpoint, config):
headers = {
‘Content-Type’: ‘application/json’,
‘AccessKey’: api_key,
‘SecretKey’: secret_key
}
try:
response = requests.post(url=endpoint, headers=headers, data=json.dumps(config), timeout=30)
response.raise_for_status()
task_result = response.json()
if task_result.get(‘code’) != 200:
return f’请求失败：{task_result.get(“message”, “未知错误”)}’
task_id = task_result[‘data’][‘task_id’]
print(f’任务提交成功，任务ID：{task_id}')

    query_url = f'{endpoint}/task/{task_id}'
    max_retry = 20
    retry_interval = 3
    for _ in range(max_retry):
        query_response = requests.get(url=query_url, headers=headers, timeout=10)
        query_result = query_response.json()
        status = query_result.get('data', {}).get('status')
        if status == 'success':
            return f'视频生成成功！下载链接：{query_result["data"]["video_url"]}'
        elif status == 'failed':
            return f'生成失败：{query_result["data"].get("error_msg", "未知错误")}'
        else:
            print(f'任务处理中... 当前状态：{status}')
            time.sleep(retry_interval)
    return '任务超时，请稍后重试'
except Exception as e:
    return f'错误：{str(e)}'

if name == ‘main’:
result = generate_seedance_video(API_KEY, SECRET_KEY, SEEDANCE_API_ENDPOINT, REQUEST_CONFIG)
print(result)
应用场景示例：

市场部需为新产品发布制作30条不同角度的宣传短视频。运营人员在系统中上传包含30个场景描述的CSV文件，选择“批量生成”模式。系统自动为每行生成优化后的提示词，并并行提交至Seedance2.0 API。10分钟后，所有视频生成完毕，系统自动归档并发送通知。相比手动逐个生成，效率提升近8倍。
四、工具集成机制
本节概要
本节将重点解析Trae与Cursor的集成机制，阐明如何通过MCP协议与共享配置实现深度协同。分别从项目协同能力和智能编辑能力两个维度展开论述，并提供接口规范与配置示例。
4.1 Trae的项目协同能力集成
Trae作为系统的流程大脑，其6A工作流为AI项目提供了标准化的管理框架，有效解决了范围蔓延与质量失控问题。
• Align（对齐）：系统强制要求在项目启动时填写ALIGNMENT_.md文档，明确目标与边界，防止AI过度发散。
• Architect（架构）：AI生成DESIGN_.md，规划脚本结构、素材需求与技术栈，形成可执行蓝图。
• Atomize（拆分）：将大任务递归拆解为原子级子任务，生成TASK_.md清单，明确执行顺序。
• Approve（审批）：关键节点（如脚本定稿）需人工确认，系统暂停自动化流程，等待指令。
• Automate（执行）：进入自动化阶段，调用MCP协议执行代码生成、视频渲染等任务。
• Assess（验收）：生成FINAL_.md总结报告与TODO_*.md待办清单，形成闭环反馈。
此外，Trae支持多智能体协同模式，可在SOLO流程中组建“AI团队”：

• Product Agent：负责需求分析与PRD生成；
• Design Agent：解析Figma稿并生成UI组件；
• QA Agent：执行代码审查与测试用例生成。
  抖音生活服务团队实践表明，TRAE CN企业版使AI代码贡献率超过43%，每周节省测试人力44.56人/天，单次发布效率提升25分钟1。
  4.2 Cursor的智能编辑与提示管理能力集成
  Cursor在系统中扮演“质量守门人”角色，其强大的上下文理解与规则管理能力确保输出的专业性。
  智能编辑能力：
• 全库索引（Codebase Indexing）：对整个项目进行向量化处理，建立本地索引，使AI能理解函数调用链与模块依赖。
• @引用机制：通过@filename或@function为AI提供精确上下文，提升生成准确性20。
• Instant Apply：聊天中的代码建议可一键应用至代码库，无需手动复制粘贴20。
  提示管理能力：
• 规则批处理：支持通过软链接、目录导入或动态脚本统一管理.cursorrules文件，确保团队一致性。
• 自定义规则文件：在项目根目录定义.cursorrules，约束函数长度、命名风格与禁用项：
  style:
  max_function_lines: 30
  indent_style: space
  indent_width: 2
  checks:
  • no_mutable_default_args
  • prefer_single_quotes
    • 渐进式优化：使用/review指令启动AI审查，优先修复内存泄漏、空指针等高危问题，再处理命名规范等警告项。
    实测数据显示，引入Cursor后，功能开发时长平均缩短37.5%，Bug定位时间减少66.7%，代码冗余率下降61.1%。
    4.3 Trae与Cursor的协同机制
    为实现两大工具的无缝协作，系统定义了标准化的集成接口与配置规范。

1. 共享配置同步机制

所有项目级规则文件均纳入Git版本控制：

• .trae/Skills/：存放Git提交规范、代码审查技能；
• .cursorrules：定义编码风格与质量检查项。
  项目初始化时，系统自动同步这两类文件，确保AI行为一致。当存在冲突时，项目规则优先于个人规则。

2. MCP协议扩展定义

将Cursor封装为MCP Server，供Trae直接调用其优化能力：
mcp_servers:
cursor_optimizer:
type: “external”
url: “http://localhost:8081/mcp/cursor”
capabilities:
- name: “optimize_prompt”
description: “Optimize AI video generation prompt using Cursor’s context-aware engine”
input_schema:
content: string
project_rules: object
output_schema:
optimized_content: string
improvement_notes: array
auth:
method: “bearer_token”
token_env: “CURSOR_API_KEY”
此配置允许在Trae中发出指令：“请用Cursor优化这段提示词，使其符合团队编码规范”，系统将自动调用Cursor服务并返回结果。
3. 混合开发模式流转

实际工作流中采用“SOLO → IDE → SOLO”的混合模式：

• 使用Trae SOLO Builder快速搭建项目框架；
• 切换至Cursor IDE进行脚本重构与性能优化；
• 返回Trae推动6A流程的Automate与Assess阶段。
  该模式兼顾了自动化效率与人工控制精度，已被证明可显著提升复杂项目的交付质量。
  五、用户权限体系
  本节概要
  本节将介绍系统的角色权限模型，通过细粒度的访问控制保障数据安全与协作秩序。所有操作均受权限约束，并记录完整的审计日志。
  为适应不同岗位的职责需求，系统设计了六类用户角色，实施最小权限原则。
  角色名称 权限范围 典型操作 限制说明
  项目经理 查看全部、审批脚本、发布任务 创建项目、分配任务、批准生成 无权直接修改底层代码
  内容策划 编辑脚本、上传素材、打标签 撰写分镜、添加情绪标签、选择BGM 仅限访问所属项目
  AI工程师 编写胶水代码、配置规则、调试流程 开发自动化脚本、设置MCP连接 可访问技术文档但不可删除成果
  剪辑师 下载高清素材、生成预览版 导出中间产物、制作样片 无权查看原始Prompt
  审核员 评论批注、标记风险 添加“版权疑虑”标签、提出修改建议 仅读权限，不可更改内容
  访客 查看公开链接、播放成品 浏览已发布视频、扫码审片 限时访问，禁止下载源文件

安全机制：

• 加密分享：外部协作方通过带有时效与次数限制的加密链接访问，过期后自动失效。
• 审计日志：所有敏感操作（如文件删除、权限变更）均记录IP、时间与操作内容，留存不少于180天。
• 合规标识：系统强制在所有AI生成内容的元数据中标注“AIGC”字段，符合国家监管要求5。
  该权限体系已在某省级电视台的10PB历史素材管理项目中成功应用，使素材检索效率提升80%，误用率降至2%以下。
  六、实施路线与风险防控
  本节概要
  本节将规划系统的分阶段实施路径，并系统识别潜在风险，提出针对性的应对策略，确保项目平稳落地。
  6.1 实施路线图
  阶段 时间 目标 交付物
  Phase 1 第1–2周 搭建基础平台 支持素材上传、分类、检索
  Phase 2 第3–4周 集成Trae与Cursor 实现脚本双向同步与优化
  Phase 3 第5–6周 配置工作流引擎 完成3条典型DAG流程上线
  Phase 4 第7–8周 上线权限体系 实现角色分级与审计日志
  Phase 5 第9–10周 全面测试与优化 输出性能报告与用户手册

6.2 风险与应对策略
风险类别 具体表现 应对措施
成本失控 Token消耗过高导致费用飙升 实施“成本左移”，建立实时监控看板，设置月度预算上限
安全风险 生成虚假CEO指令引发诈骗 强制启用内容水印、限制高保真模型访问权限、增加人工复核环节
版权争议 生成内容包含受保护LOGO 接入Clarifai API检测知名品牌，训练清洁数据集
技能断层 团队不熟悉提示词工程 建立标准化Prompt知识库，开展内部培训2
系统兼容性 Safari浏览器不支持WebGL 2.0 采用特征检测+动态降级策略，CPU fallback编码

特别地，针对深度伪造风险，系统将部署三层防御：

1. 事前预防：训练数据过滤，移除名人肖像与品牌标识；
2. 事中控制：高保真模型需二次认证，生成内容自动添加数字水印；
3. 事后追溯：所有生成记录关联操作员账号，支持司法溯源。
   七、总结与展望
   本方案提出了一套基于Trae与Cursor的AI视频生成前期素材与脚本协同管理系统，通过深度融合两大AI原生开发环境的优势，构建了一个兼具自动化效率与人工控制精度的智能创作平台。系统以Trae的6A工作流为核心骨架，确保项目管理的规范性与可追溯性；以Cursor的上下文理解与规则管理能力为质量基石，保障输出的专业性与一致性；并通过MCP协议实现工具链的无缝集成，形成了“流程由Trae驱动，质量由Cursor把关”的协同范式。
   实证数据表明，此类系统可将素材检索时间缩短95%、团队协作效率提升65%、制作周期缩短40%。未来发展方向包括：

• 引入多模型路由能力，实现Sora、Veo等主流视频模型的自由切换17；
• 结合ComfyUI低代码环境，让非技术人员也能自定义工作流；
• 探索AI作为“项目管理大脑”的可能性，实现战略到执行的自主闭环。
  唯有持续迭代治理体系，在释放AI创造力的同时守住安全、合规与可信的底线，方能真正实现人机协同的数字创作革命。
  常见问题解答（FAQ）
  Q1：本系统是否支持私有化部署？

A：是的，系统支持在企业内网或私有云环境中部署，所有数据与模型均可本地化运行，满足数据安全要求。
Q2：如何保证AI生成内容不侵犯版权？

A：系统采取三重措施：一是使用清洁数据集训练模型；二是集成Clarifai等API实时检测受保护内容；三是强制标注“AIGC”标识，符合国家法规。
Q3：团队成员需要具备哪些技能才能使用本系统？

A：策划与设计人员只需掌握基本的自然语言描述能力；工程师需熟悉Git与Python脚本；系统提供详细培训材料与Prompt模板库，降低学习门槛。
Q4：能否与其他现有系统（如Jira、Notion）集成？

A：可以。系统提供RESTful API与Webhook，支持与主流项目管理工具对接，实现任务状态同步与通知推送。