要開發AI混剪程序，可以遵循以下步驟：

1. 收集和標記數據：收集各種類型的音頻和視頻素材，并對它們進行標記，以便訓練模型進行混剪。

2. 訓練混剪模型：使用機器學習算法和深度學習技術來訓練混剪模型。這可能涉及到使用卷積神經網絡（CNN）或遞歸神經網絡（RNN）等技術。

3. 開發混剪算法：將訓練好的模型與混剪算法相結合，以生成新的音頻和視頻內容。

4. 優化和測試：通過反復迭代和優化，不斷改進混剪算法和模型，確保其在各種情況下都能夠產生高質量的結果。

需要注意的是，AI混剪程序需要大量的數據和計算資源才能訓練出高質量的模型。因此，建議在開發之前對可用的資源進行充分評估和規劃