面向课程短视频创作场景，设计Agent根据文案自动匹配分镜与字幕建议。我负责需求拆解、提示词迭代与工具链串联，用Python调用开源多模态模型和向量检索，与两名组员协作完成前端演示。在课程自建80条测试样本中，脚本结构完整率从55%提升至78%，获课程优秀项目评价。项目让我理解多模态模型在视频创作中的落地路径，也锻炼了Agent编排与团队协作能力。

为验证AI视频方向理解，个人开发剪辑助手原型，支持语音转写、关键片段抽取与字幕生成。使用Whisper、FFmpeg和轻量Agent调度，在本地约30段短视频样本上测试，片段抽取准确率约74%，单条处理耗时缩短约35%。项目代码与说明文档已开源，作为个人技术探索记录。通过该项目，我掌握了多模态数据处理与Agent调度链路的完整实现，为AI视频创作场景积累了实践经验。