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Cardboard 是一款以 agentic（代理式）AI 为设计理念的视频编辑工具，来自 YC（Y Combinator 创业孵化器）W26 批次的项目。讨论围绕工具如何用 AI agent 通过文本或带注释时间线自动完成粗剪、添加 B‑roll 和调整节奏等编辑任务展开，社区提出用 VLM（vision–language model，图像与文本联合理解模型）作为消化粗剪的中间环节。评论同时关注工程细节与兼容性问题，包括 FCP XML（Final Cut Pro 的 XML 导出格式）互操作、以及 ProRes/raw 等专业格式的大文件上传限制。整体对产品定位的共识是优先服务营销人员、内容创作者和创业者，而非剧情长片制作人。
评论总体偏正面，用户称演示与入门体验流畅，创始人易于接触，早期客户反馈表示工具已能简化产品功能更新视频的制作。试用者来自消费级工具用户（如从 CapCut 过渡）到企业内用的案例，很多人表示会试用或愿意建立联系支持产品改进。社区认为相比同批次 YC 支持的同类项目，Cardboard 的方法可能更合适且工程可落地。整体语气既有赞赏也有实际使用期待。
有人具体询问后台 agent 是否通过文本或带注释的时间线来执行编辑，并给出分阶段实现思路：先用文本生成粗剪/叙事结构，再用 VLM（vision–language model，图像与文本联合理解模型）消化粗剪，最后自动添加 B‑roll 并修正时长与节奏问题。评论者还提供了 FCP XML（Final Cut Pro 的 XML 导出格式）生成器的开源实现作为工程参考，暗示互操作性与导入导出格式对落地很重要。该观点把可用的工程工具链与具体模型角色都摆在讨论中心，强调可复用的导出/导入接口。
有评论指出 AI 在视频等非文本应用中的直接价值：用自然语言指令完成“把旁白与画面对齐、剪去无关镜头、添加转场”等重复性任务，对偶尔需要做产品/功能短片的用户尤其有吸引力。评论明确提到把这些能力塞进像 Adobe Premiere 这样的复杂传统编辑器会是一场噩梦，强调工程、UX 和兼容性难题。基于此，有人认为更需要从产品设计层面原生支持 AI 的新工具而非对旧工具做被动补丁。
有人指出当前 10GB 的单文件上传上限会限制使用 ProRes 或 raw 等专业摄像格式的用户，因为这些格式常常远超该阈值。团队回复正在积极提高上限，说明上周刚从 5GB 提升到 10GB，并建议临时通过分段上传来规避。评论把这一限制视为阻碍专业工作流采用的关键点，暗示若要吸引高级视频制作用户，必须尽快解决大文件与编码兼容性问题。
有人询问产品的目标客户是短视频作者、传统 YouTube 创作者还是影视制片厂。创队回应称各类场景都有价值，但当前不重点服务剧情长片（feature filmmakers），更聚焦于营销人员、内容创作者和创业者等需要频繁产出产品/功能短片的群体。这表明产品策略偏向解决高频、商业化的短视频生产需求，而非面向好莱坞级后期制作的深度专业市场。