BiliBili ShadowReplay 開源直播切片工具，直播還在播就能回放剪精華

用 AI 摘要這篇文章：

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想把一場 B 站直播的精華片段存下來，一般做法是一路手工：開錄影軟體盯著直播、事後在幾個小時的影片裡翻找那三十秒、進剪輯軟體切割、想還原直播氛圍還得另外抓彈幕壓字幕，最後再手動登入投稿。這條鏈每一步都斷一次：錄影軟體不知道直播何時開始、剪輯軟體不知道彈幕長什麼樣、投稿頁面又要你重新填一次資料。開源工具 BiliBili ShadowReplay（GitHub 帳號 Xinrea 的 bili-shadowreplay 專案）要做的事，就是把這整條鏈收進同一個桌面視窗：直播邊播邊快取、直播還在進行就能拖回去回放、看好區間按鍵生成切片，字幕、彈幕、投稿都在同一個畫面完成。

這個專案從 2023 年 4 月開始累積，到 2026 年 9 月已經有 1,100 多顆星、800 多個提交、版本迭代到 v2.22.5，MIT 授權，以 Rust 搭配 Svelte 寫成，用 Tauri 打包成 Windows、macOS 與 Linux 的桌面軟體。它的能力與設計取捨，在原始碼與官方文件裡都攤得開：接下來談的是它被設計成什麼、帳號與資料怎麼被對待；至於實際跑起來的成效與穩定度，要裝了才知道。

一個視窗收完錄製、回放、切片到投稿

先看它實際把哪些工作放進了同一個畫面。

錄製端它扮演的是直播流的快取者。加入一個直播間之後，工具會在背景持續把直播串流寫進快取目錄，直播結束時自動整理成一場錄播紀錄。比較特別的是回放設計：直播還在進行時，預覽視窗就能從目前的直播位置往回拖，等於把「直播不可重來」這件事拿掉，看到精華的當下就可以回頭重看、確認，再決定要不要剪。官方文件對這類工具的碎片檔有明確提醒：快取目錄裡的錄播檔是直播流的分段，不是拿來直接播放或投稿的成品，要透過預覽視窗劃出時間區間生成切片，輸出的才是常規 mp4 檔。若你只想把它當單純的錄播軟體，設定裡有整場錄播生成的開關，直播結束後自動產出整場影片。

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切片操作圍繞著鍵盤快速鍵設計：在錄播或直播的播放軸上，按左中括號鍵標記起點、右中括號鍵標記終點，按 g 生成切片，q 與 e 直接跳到選區兩端。生成的切片可以再進預覽視窗二次剪輯，也可以匯入外部影片一起管理。播放軸下方還有一條全片音量波形，搭配彈幕密度統計圖，找高能段落時有兩種視覺線索可以對照。

字幕與彈幕是它與一般螢幕錄影軟體差異最大的部分。彈幕在錄製時就透過 WebSocket 一併收進資料庫，回放時照時間軸滾動顯示，統計圖呈現彈幕密度分布，點擊圖上高峰可直接跳到該時間點；生成切片時可以選擇把該時段的彈幕轉成 ASS 字幕格式燒進影片，字級、透明度、顯示時長都可調。字幕生成走 Whisper 語音辨識，模型可以在本機跑，也能改用線上 API。往外部剪輯軟體的銜接也考慮到了：原始碼裡有一個獨立模組負責輸出 Premiere Pro XML 格式的工程檔，剪映這類可直接讀該格式的軟體能無損接手後製。

投稿是最後一環。在切片預覽視窗右側填標題、簡介、標籤、分區，封面有線上編輯器，右上角選擇要用哪個帳號送出，投稿成功後切片清單會顯示對應的 BV 號，點了直接跳到 B 站觀看頁。多帳號在這裡有明確的分工設計：直播流抓取用的是該平台的帳號，原始碼裡多帳號並存時是隨機選用；投稿與彈幕發送則是在介面上明確指派帳號，要送哪個號開口說了算。

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圍繞這條主鏈還有一圈配套，用配置檔的預設值就能看出優先順序。直播開播、下播、切片完成、投稿完成四個節點預設都會發系統通知；另有事件推送的設計，直播狀態變化可以送到外部服務，讓錄製工作站接進自己的監控流程。設定裡也有自動化的開關：切片生成後自動上字幕、直播結束自動生成整場錄播的選項都存在，預設關閉，方向是把人留在決策點上，機器只處理重複勞動。

錄得到五個平台，投稿只有 B 站

它支援的直播平台，三份官方資料各說各話，值得逐份對照。README 列了 B 站、抖音、TikTok、快手四個；官方文件站首頁的功能卡只寫 B 站與抖音兩個；而原始碼裡，錄製器平台目錄有五個實作（B 站、抖音、虎牙、快手、TikTok），前端添加直播間的視窗也對應有五個平台選項。以原始碼與介面為準，實際能錄的是五個平台，連 README 都漏列了虎牙。

投稿方向則只有一條路。官方工作流程文件明確寫著，投稿功能目前僅支援 Bilibili，上傳走的正是 B 站創作中心的會員介面。換句話說，其他四個平台的錄製能力，定位都是為了把素材剪成切片後投回 B 站，這也是 B 站直播切片這個創作生態的主流工作流。想直接投稿到抖音或其他平台的人，這套工具到此為止。

這個平台組合的實際意義是：B 站直播與 B 站帳號功能可及，是這套工具最主要的使用場景；抖音、快手、虎牙這幾個平台在台灣的連通與帳號取得各有變數，適用性因人而異。

把 B 站帳號交給它之前，先看憑證怎麼被保存

這套工具的核心交換其實只有一條：你要把 B 站帳號的登入憑證交給一個第三方桌面軟體，換它代替你呼叫直播串流、彈幕發送與投稿這些平時只在瀏覽器裡發生的操作。錄直播、發彈幕、投稿，每一項都建立在 cookie 與 CSRF token 之上。所以真正值得看清的問題是：這些憑證交出去之後，被存在哪裡、以什麼形態存在。

答案分成三層，而且每一層都不一樣。

桌面版是目前最謹慎的形態。原始碼的憑證模組用 AES-256-GCM 把每個帳號的 cookie 與 CSRF token 加密後寫入本機 SQLite 資料庫，加密用的主密鑰不落在資料庫裡，而是存進作業系統的憑證存放區：macOS 是鑰匙圈、Windows 是認證管理員、Linux 是 Secret Service。程式啟動時會驗證密鑰可否解開既有帳號，失敗時提供清空登入資訊或退出檢查鑰匙圈兩條路，不會靜默把資料留在半解密狀態。值得知道的是時間線：這套加密是 2026 年 9 月 14 日才進到主線的 commit，直接回應前一天社群提出的加密需求。在此之前下載的版本，帳號憑證是以明文寫進資料庫的，所以如果你手上有一份更早的安裝包，升級不只是拿新功能，也把憑證保存方式換到新的一層。

Docker 與 Termux 部署是另一層，而且是明文的。官方文件寫得很直白：Docker、Termux 與預設的無介面建置使用不帶加密特性的編譯，帳號憑證以明文保存在資料目錄。想把錄製工作站架在 NAS 或伺服器上、透過瀏覽器的 Web 介面管理（官方 Docker 映像監聽 3000 連接埠，資料、快取、輸出三個目錄掛載出來），代價就是憑證以明文躺在掛載的資料目錄裡。它甚至照顧到了拿 Android 手機當錄製機的用法：官方為 Termux 環境提供 ARM64 映像，搭配 proot-distro 不需要 root 權限就能跑，官方建議預留 4GB 儲存空間，並提醒要允許程式在背景執行，否則錄製行程會被系統終止。文件也提醒了配套限制：關閉加密的版本打不開含加密帳號的資料庫，只把資料庫檔案複製到別台機器也救不回帳號，主密鑰跟著原機器的鑰匙圈走。技術上可以在有鑰匙圈服務的機器自行編譯帶加密的無介面版本，但那就脫離官方發佈的便利路徑了。

第三層是登入方式本身。B 站帳號支援掃碼登入與手動貼上 cookie 兩種，官方建議前者；抖音帳號只有手動一途，官方文件的教學是打開抖音個人頁、開瀏覽器開發者工具、從網路請求的標頭裡把整串 cookie 複製出來貼進設定頁。這條路對一般使用者不算友善，但它的存在本身就說明了這套工具的工作方式：它操作的是各平台網頁版的內部介面，不是官方提供的公開 API。

官方安裝包和自編譯的差別，在一份錯誤回報

原始碼裡有一段不到三十行的遙測初始化，值得攤開來看。程式只在建置環境提供 Sentry 端點時才啟用錯誤回報，這個開關是編譯期決定的；官方的建置流程會從儲存庫裡的加密變數注入端點，所以從 GitHub Releases 下載的官方安裝包與官方 Docker 映像都帶著這份錯誤回報，選項裡還開啟了連同 IP 位址等識別資訊一併送出的設定。相對地，任何人把原始碼抓下來自己編譯，環境裡沒有那個變數，遙測就完全不會啟動，不需要改任何一行程式碼。

對使用者的實際意義有兩條。照官方路徑安裝的人，等於接受當程式出錯時把錯誤上下文送給作者的 Sentry 服務，這是常見的桌面軟體除錯實務，但知道它存在與否仍是你的選擇權。在意這條線的人，專案是 MIT 授權、建置文件齊全，自編譯一個不帶遙測的版本是實際可行的乾淨路徑，兩種版本的功能差異為零。

AI 功能的邊界：模型自己帶，或根本不出門

這套工具的 AI 有兩件，各自的資料邊界都留給使用者決定。

AI 助手是一個寫在 Rust 後端的代理，官方給它取了名字與人設。它的職責是代管錄播：讀取直播間與錄播資料、交叉比對字幕與彈幕密度找高光、下指令生成切片。從原始碼裡的系統提示詞看，作者給它的約束寫得相當具體，要求它剪輯高光前先讀字幕與彈幕再交叉驗證，不得憑空捏造時間點。模型不由這套工具提供，設定頁只接受 OpenAI 相容協定的端點與金鑰，原始碼裡同時內建了對 Ollama 本地端點的支援，預設位置是本機的 11434 連接埠，等於可以把整個 AI 助手放在不對外的模型上跑。安全設計上有一道明確的閘：唯讀操作立即執行，刪除、上傳、改配置、生成檔案這類會動到資料的操作，一律回報待確認狀態，由使用者在介面上手動放行，系統提示詞裡還寫死了「不得重複呼叫、不得聲稱操作已完成」的約束。

字幕辨識的邊界更乾淨。本地路線用 sherpa-onnx 執行 Whisper 模型，模型檔從 75MB 的 tiny 到 2.9GB 的 large-v3 共五個等級，首次使用時自動下載到應用資料目錄，之後辨識都在本機完成，macOS 版內建 GPU 加速，Windows 的 CUDA 版靠 Nvidia 顯卡加速，CPU 版則是純處理器推理。線上路線就是一般 Whisper API，自備金鑰。官方文件裡有一段難得的設計自白：作者承認中文語音辨識有更好的服務，但那些服務需要把檔案上傳到物件儲存再非同步處理，考量實作複雜度，最後選擇了本地 Whisper 與線上 Whisper 這兩種請求回來直接拿結果的路線；這個選擇的附帶效果，是辨識過程不必把影音檔送給第三方服務。對剪直播切片這種素材常常不適合外流的場景，這個結果是順的。

裝之前該知道的幾條界線

平台風控是最實際的一條。官方常見問題明載，添加大量 B 站直播間會觸發 -352 錯誤，這是 B 站的風控機制，官方的建議是拉長直播間狀態的檢查間隔。這條是官方文件的說法，方向很清楚：房間數量要節制，它適合的是盯固定幾間直播間的工作站，不適合無上限的爬錄。

介面語言只有簡體中文。整個前端沒有多語言架構，按鈕、選單與文件都是簡體，看慣繁體的台灣使用者操作不成問題，但要有心理準備。

系統相依性要先備齊。macOS 與 Linux 版不內建 FFmpeg，要自己先裝好，否則無法預覽直播與生成切片；Windows 版把 FFmpeg 與 ffprobe 一起打包，裝了就能用。Windows 使用者還要在兩種安裝包之間選：體積 108MB 的 CPU 版，或 558MB、內建 Nvidia GPU 加速的 CUDA 版，差異只在字幕辨識的推理速度。macOS 的安裝包分 Intel 與 Apple 晶片兩種，都是 45MB 上下。

版本節奏很快，這是優點也是負擔。2026 年 8 月中到 9 月中就發了十個版本，更新涵蓋硬切處音訊斷續的修復、長時間錄播預覽的順暢度、帳號加密，以及開機自動啟動的開關，最近一次提交落在 2026 年 9 月。快有好處，也表示你手上的版本幾週後就會落後，定期回 Releases 頁看一眼是必要習慣。

最後是一條工具不管、但要自己管的線：直播內容的版權與創作規範。錄別人的直播做切片、壓彈幕、投稿到自己的帳號，這套工具把技術流程全部打通，但授權取得、是否違反平台規範、切片的創作倫理，都留在使用者身上。B 站對直播切片有自己的授權與激勵機制，動手之前值得花時間弄清楚。

誰適合裝、從哪裡下載

整理成一個判斷：長期追特定幾間 B 站直播間、固定產出切片投稿的人，這套工具把你的工作流從五個軟體壓縮到一個視窗，桌面版的憑證加密與本機 AI 選項也把風險面收斂到可理解的程度，值得一試。只偶爾想存一場直播的人，通用錄影工具加事後剪輯可能更省事；要把工作站掛上伺服器的人，記得 Docker 版的帳號是明文保存，自己衡量那台機器的安全性。

下載從 GitHub Releases 頁面走，官方文件指向的同一下載處，安裝包連結與版本檔案都在同一頁，文件站也對下載來源有一句提醒：因為程式會管理帳號等敏感資訊，請從信任的來源取得。對 B 站生態圈的其他開源工具有興趣的讀者，可以接著看我們介紹過的 bilibili 觀看紀錄備份工具、會自動跳過 B 站植入廣告的瀏覽器擴充，以及把 B 站答題外包給語言模型的硬核會員答題工具；若你處理的是一般影片的語音轉文字，開源影片轉圖文工具 AI-Media2Doc 走的也是類似的本機處理路線。