DaVinci Resolve 21.1將AI Assistant整合帶入後期製作環境，使支援MCP的AI Agent能透過DaVinci Resolve提供的工具與腳本介面參與工作流程，這次我們以一組實際的錄影素材進行流程測試，觀察Claude+MCP在DaVinci Resolve 21.1中，能夠參與哪些後期工作，以及目前仍有哪些值得注意的限制。

一、AI Agent如何進入DaVinci Resolve？

這次流程的核心並不是「Claude取代DaVinci Resolve」，而是讓兩者形成分工，使用者先提出工作目標再由Claude理解需求並拆解任務，尋找MCP提供可以調用的工具，然後再讓DaVinci Resolve執行實際操作。

因此，AI Agent比較接近一個位於使用者與專業軟體之間的「流程協調」。它可以理解「把這批素材按照錄製時間排列。」、「先找出長停頓，不要直接剪。」，再將這些需求轉換成實際操作，這和過去單純向聊天機器人詢問「怎麼剪影片」有本質上的不同。

二、從大量的素材開始

這次測試使用56支原始MP4、3840×2160、60fps，總長約28.2分鐘，尚未剪輯與整理。

整個流程包含專案建立→素材匯入→Timeline排列→音訊分析→粗剪→聲音整理→語音轉錄→短影音→配樂與不同輸出版本。

在專案建立階段，Claude已能協助建立Resolve專案、讀取指定工作資料夾、將素材匯入Media Pool，並建立對應的Timeline，對少量素材而言，這些工作的差異可能不明顯；但當素材數量增加時，自動匯入、排序與驗證規格開始具有實際價值，規則明確、但操作量大的工作，正是目前AI Agent較適合介入的類型。

三、MCP的能力仍然受到Resolve API限制

這次測試很快碰到一個問題，MCP能做到什麼仍取決於DaVinci Resolve對腳本與API開放了什麼，例如部分Timeline或專案參數，可以透過腳本直接操作；但有些設定仍需要人工確認。

進一步分析音訊時，也發現目前透過Resolve腳本能快速取得的資訊不足，需要另外使用FFmpeg做聲音分析，透過外部音訊分析後，AI將結果重新寫回DaVinci Resolve Timeline，整個28.2分鐘的素材，大約2分鐘完成這一輪分析。

類型	數量
錄製頭尾空白	110
長停頓	37
一般停頓	43
短促聲／疑似咳嗽或雜音	10
呼吸／氣音	21
整段無語音	1

四、從毛片逐步收斂

完成分析後，接著依不同規則建立多個Timeline版本。

版本	主要處理內容	Timeline長度
v01	原始毛片排列	28.2分
v02	頭尾空白、呼吸與部分雜音	16.59分
v03	長停頓、一般停頓與整段無語音	13.65分
v04	進一步縮短停頓	11.62分

最後AI沒有替使用者決定「11.62分鐘就是最好的版本」，而是協助快速產生可比較的版本。

五、語音轉錄

DaVinci Resolve本身已經具備語音轉錄功能，這次約11分多鐘的內容，經過Resolve背景轉錄後得到338句字幕，Claude接著再將這些字幕整理成純文字版本和含Timecode的版本。

六、其他衍生性使用

完成轉錄後，AI Agent可以再根據影片內容挑選適合的段落，建立不同的影音版本，這次建立三支約30秒的影片，包括選擇不同內容段落、建立新的Timeline、使用多段Cut、加入轉場、從指定音樂資料夾挑選背景音樂、將配樂放入獨立音軌、設定片頭與片尾淡化等等。

七、越進入視覺判斷，自動化成本越高

這次另一個測試，是將影片轉成1080×1920的直式版本，並希望畫面能根據滑鼠位置自動移動，Claude嘗試使用Crop、Resize、樣本影像分析與Fusion建立對應處理，但這一段開始遇問題。

• API能力限制
• Fusion批次操作問題
• Resolve穩定性問題
• 需要重新調整流程

相較於素材排序、Marker分析與粗剪，這類高度依賴畫面構圖、視覺判斷與複雜節點操作的工作，目前自動化成本仍然較高。

越接近規則明確的資料處理，AI Agent越容易發揮；越接近高度視覺化與創意判斷的工作，人仍然具有明顯優勢。

八、AI+MCP真的有省時間嗎？

有，但並不是每一個環節。

項目	AI+MCP實際表現	效率觀察
素材排序與Timeline建立	56支素材自動排列	適合大量、規則明確的素材整理
音訊分析與Marker	約2分鐘建立222個Marker	可減少逐段尋找候選剪輯點的時間
多輪粗剪	快速建立v02～v04	可減少大量重複剪切與版本整理
聲音整理	統一套用音訊處理規則	適合大量片段批次處理
語音轉錄	Resolve執行語音辨識	主要在後續整理與再利用
轉錄稿整理	自動產生兩種文字版本	可減少複製、整理與格式化工作
短影音衍生	同一長影片建立多個版本	多版本製作時效益較明顯
Fusion/視覺	需處理API與穩定性問題	不一定比人工更省時間

九、對專業工作與初學者，價值並不相同

對專業人員而言，AI+MCP的價值比較像減輕前期素材與重複性工作的負擔，它可以先完成素材整理、排序、初步分析等等，把時間留給內容判斷、敘事、美感與最終品質。

對初學者而言，價值則比較接近降低操作門檻，縮短看到成果的時間，使用者可以先用自然語言描述，更快得到一個可觀看的Timeline，再反過來理解軟體與修正內容，AI可以成為剪輯流程的輔助入口，但不等於不需要學習剪輯本身。

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