拉片笔记（Lapian Notes）

把一部电影变成一份可编辑的拉片笔记：本地抽帧、自动配字幕、一键生成 AI 分析包，把 AI 返回的结果导回来，得到剧情泳道时间轴、结构树和观众情绪曲线。

为想系统学习电影叙事的创作者设计。全程本地运行，影片和笔记数据不上传任何服务器。

English: Full English README → Lapian Notes turns a film into an editable shot-by-shot study notebook — local frame extraction, AI-assisted structure analysis (bring your own AI, no API key), story-line swimlanes, structure tree and audience-emotion curve. UI is currently Chinese-only; everything runs locally.

下载解压后：Windows 双击 run.bat，苹果电脑双击 run.command，等它自动装好，浏览器会自己打开工具。

它能做什么

• 电影时间轴：导入影片后按 1 秒间隔抽帧，生成带截图的全片时间轴
• AI 分析包：把截图、字幕打包成 ZIP，发给 ChatGPT 等任意 AI 分析（不绑定任何 AI 服务，无需 API Key）
• 剧情泳道图：AI 返回结果后，按这部电影自己的剧情线（AI 定制命名）铺开多泳道时间轴，多线复用的段落自动生成引用卡
• 结构树与情绪曲线：按主线/支线/情感线/信息线分组段落，观众投入强度曲线标出全片节奏起伏
• 段落深拆：任意段落可单独打小包发给 AI，拆到场与镜头级（剧本小节、视听手法）
• 播放器联动：笔记里的任何时间点（段落、剧本小节、字幕行）一键跳转播放，「播放本段」到段落结束自动暂停，真正边播边记
• 手动精修：每个段落都有完整的编辑面板（段落功能、关键节拍、剧本还原、创作意图等）
• 导出：整份笔记导出 Markdown、剧本正文，或把泳道时间轴整体导出为分享长图

使用流程

界面顶部有常驻的四步向导，跟着走即可：

1. 导入电影：选择影片文件。之后全自动：格式不兼容自动本地转码，抽帧，读取内嵌字幕（没有就自动搜索网络字幕），最后自动生成 AI 分析包
2. 把分析包发给 AI：把 ZIP 传给 ChatGPT 等任意 AI，先粘贴指令（已自动复制到剪贴板），再上传 ZIP
3. 导回 AI 结果：AI 返回 JSON 文件后点「导入 AI 结果」，时间轴、结构树、情绪曲线自动生成
4. 拉片精修：点段落写笔记；关键段落「只导出本段给 AI」深拆；完成后导出 Markdown

快速开始

不懂编程？三步就能用

1. 下载：点本页面绿色的「Code」按钮，选「Download ZIP」
2. 解压：双击或右键解压下载的压缩包
3. 启动：
   • Windows：双击文件夹里的 run.bat
   • Mac：双击文件夹里的 run.command。第一次系统可能提示"无法打开"，在文件上按住 Control 点击 → 打开 → 打开，只需要这一次，以后直接双击

第一次启动会自动准备运行环境和程序组件（电脑上没装过 Node.js 也没关系，会自动下载便携版，共约几分钟；之后每次都是秒开），完成后浏览器自动打开工具页面。使用期间保持那个黑色服务窗口开着；用完关掉它就是退出。

开发者

要求：Node.js 20.19+ 或 22.12+（一键启动脚本会自动处理，手动跑才需要关心），Chrome 内核浏览器（Chrome / Edge）。ffmpeg 可选，装了才有 RMVB/AVI/HEVC 等格式的自动转码，H.264 MP4 不需要。

npm install
npm run dev

浏览器打开终端提示的地址（默认 http://localhost:5173）。

注意：自动转码和自动搜索字幕由 dev server 的本地接口提供，必须用 npm run dev（或启动脚本）运行才有完整功能。静态部署（npm run build 产物）时这两项会降级为手动操作，其余功能不受影响。

数据存储

• 笔记文本自动保存在浏览器 localStorage，帧截图缓存在 IndexedDB，均在本机
• 「保存项目」会导出一个自包含 ZIP（笔记 + 截图 + Markdown），换浏览器或备份用它
• 受浏览器安全限制，刷新后需要重新选择影片文件才能重新抽帧（已有笔记和截图不受影响）

免责声明

• 本工具仅供个人学习和研究电影叙事使用，请使用你拥有合法访问权的影片
• 网络字幕搜索功能从公开字幕站获取字幕，字幕版权归原作者所有，请勿用于任何商业用途

交流与反馈

• 想交流拉片、聊电影和游戏影像：来 Discord 社区 BKinGfilm（2500+ 成员）
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License

MIT