「拉片」是影视行业的老方法：一部电影逐段甚至逐个镜头地反复看，拆它的结构、节奏和视听语言。方法很有效，但手工做极其费时，在文档里记笔记也永远对不上画面。
拉片笔记（Lapian Notes）把这个流程自动化了。它是一个开源免费的本地工具，核心思路是「工具管素材和呈现，AI 管分析，人管判断」。
它怎么工作
第一步，导入电影。工具会在本地按 1 秒 1 帧抽取画面，自动读取内嵌字幕，没有字幕就自动搜索网络字幕，浏览器读不了的格式会自动本地转码。这一步之后，你就有了一条带截图的全片时间轴。
第二步，发给 AI。工具把截图、字幕和剧情资料打包成一个 ZIP，分析指令自动复制到剪贴板。你把它交给 ChatGPT 或任何你在用的 AI。它不绑定任何服务商，也不需要 API Key，用你自己的 AI 订阅就行。
第三步，导回结果。AI 返回一个 JSON 文件，导入后自动生成三样东西：剧情泳道时间轴（按这部电影自己的剧情线铺开多条泳道）、结构树（主线支线情感线信息线分组）、观众情绪曲线（标出全片节奏起伏）。
第四步，精修。每个段落都有完整的编辑面板，可以写段落功能、关键节拍、创作意图。觉得某段特别值得研究，就把它单独打小包再发给 AI，拆到场与镜头级。笔记里的任何时间点都能一键跳转播放，真正做到边播边记。
最后可以导出 Markdown、剧本正文，或者把整条泳道时间轴导出成一张分享长图。
几个设计选择
全程本地运行。影片和笔记数据不上传任何服务器，帧图存在浏览器的 IndexedDB 里。
不内置 AI。市面上很多工具把 AI 分析做成收费接口，这个工具反过来：把「喂给 AI 的材料」标准化，AI 你自己挑。模型在进步，工具不用跟着换。
AI 的结果只是底稿。自动生成的结构和曲线都可以改，拉片的价值在人的判断，AI 负责把体力活干掉。
怎么上手
MIT 开源，下载解压后 Windows 双击 run.bat，macOS 双击 run.command，等它自动装好环境，浏览器会自己打开工具。
项目地址：https://github.com/bkingfilm/lapian-notes
发布一周拿了 300+ star，Issue 区欢迎反馈。