最近一直在研究用 Codex 剪播客，希望把整个流程自动化，但尝试了很多次，始终没有达到稳定可用的效果。我目前总结下来主要有几个原因。 1. 口癖并不是简单的“发现就删除” 大多数人说话都会带一些口癖，例如“呃”“啊”“就是”“然后”等。这些词确实会影响表达效率，需要适当删减。 但问题在于，有些口癖虽然没有实际意义，却承担了语气过渡和情绪缓冲的作用。如果一律删除，反而会让语句变得生硬、衔接突兀。目前 AI 可以识别口癖，却很难准确判断哪些该删、哪些应该保留。 2. 多轨音频比想象中复杂得多 单轨音频相对容易处理，因为只需要关注一个人的表达节奏。 但在多人播客、远程录制等场景下，经常会出现抢话、接话、重叠发言等情况。如果仅依靠文字稿进行剪辑，很容易误删另一位嘉宾刚开始接话的部分，导致对话节奏被破坏。 3. 播客本身就是非标准化内容 播客的魅力恰恰来自于真实交流。 如果所有人都按照稿子朗读，AI 的确可以像处理模板化内容一样精准剪辑。但真实对话里充满了停顿、犹豫、重复、自我修正和临场发挥，这些看似“不完美”的部分，很多时候反而构成了播客的自然感和个人风格。 因此，播客剪辑本质上不是文字任务，而是音频任务。 AI 很擅长发现哪里可能需要剪，但并不擅长判断音频应该从哪一毫秒开始删、在哪一毫秒结束删。很多剪辑事故，往往就发生在前后几百毫秒的误差里。 而这部分工作，目前仍然需要依赖人的耳朵去判断。 有没有研究这方面的朋友，可以一起交流。