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播客/小宇宙 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。 支持 RSS 批量下载、单集链接转录。
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Obsidian 知识库全生命周期管理：三层架构、素材入库(ABC分级)、健康检查、GBrain/GraphRAG/LLM Wiki 三件套集成、目录整理
X(Twitter) 推文采集 → 统一 frontmatter Markdown。自动区分图文与视频： 图文下载图片本地嵌入，视频提取直链转成文字稿。无需登录（走官方嵌入端点）。
小红书笔记采集 → 统一 frontmatter Markdown → 爆款拆解 + 衍生选题。 支持笔记链接和 xhslink 短链；爆款拆解按「人群×场景×痛点×情绪×钩子」生成可复用选题。
哔哩哔哩视频 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。 支持 BV 号和完整链接，无需登录。
内容加工：给任意采集产物（转录稿 / 文章 / 笔记）自动补「摘要 + 要点 + 标签 + 价值判断」， 写进 frontmatter 并在正文顶部插入摘要块。是「加工层」通用能力，惠及仓库所有采集 skill。
抖音视频 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。 支持短链接和完整链接，无需 cookie/登录。
| name | podcast-transcribe |
| description | 播客/小宇宙 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。 支持 RSS 批量下载、单集链接转录。 |
| category | media |
| triggers | ["用户发送小宇宙/播客链接","帮我转录这个播客","下载播客","批量转录播客"] |
| version | 1.0.0 |
| tags | ["media","audio","podcast","transcription","xiaoyuzhou"] |
将播客音频下载并转录为文字，存为 Markdown 文件。支持小宇宙、喜马拉雅等平台。
# Python 3.9+
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 依赖
pip install faster-whisper
# 系统依赖
# macOS: brew install ffmpeg
# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
python scripts/transcribe.py "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxxxx"
python scripts/batch_transcribe.py --rss-url "http://www.ximalaya.com/album/xxxxx.xml" --count 10
支持多种来源：
注意：小宇宙/喜马拉雅等平台会从页面 HTML 中自动解析 og:audio、<audio> 标签或内嵌 JSON 获取真实音频地址，无需手动提取。
from faster_whisper import WhisperModel
model = WhisperModel('small', device='cpu', compute_type='int8')
segments, info = model.transcribe(
audio_path,
language='zh',
beam_size=5,
vad_filter=True,
)
自动创建带 frontmatter 的 Markdown 文件。
| 模型 | 速度 (CPU) | 中文准确率 |
|---|---|---|
| faster-whisper tiny | ~149s/1h | 一般 |
| faster-whisper small | ~10min/h | 良好 (~85-90%) |
| faster-whisper large-v3 | ~30-60min/h | 最佳 |
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