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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | bilibili-analyzer |
| description | 自动分析B站视频内容，下载视频并拆解成帧图片，使用AI分析并生成详细的专题文档或实操教程。 |
| metadata | {"short-description":"B站视频AI分析工具"} |
| source | [{"name":"FFmpeg","repository":"https://github.com/FFmpeg/FFmpeg","documentation":"https://ffmpeg.org/documentation.html","license":"LGPL/GPL"},{"name":"Bilibili API","documentation":"https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect"}] |
B站视频内容分析工具。提供视频URL后，自动下载视频、拆解成帧图片，然后使用AI分析内容，最终生成高质量的专题文档或实操教程。
核心特点:
 格式| 工具 | 用途 | 文档 |
|---|---|---|
| FFmpeg | 视频拆帧 | 官网 / 文档 |
| Bilibili API | 视频下载 | API文档 |
scripts/references/脚本使用 .NET 10 单文件执行功能，需要安装 .NET 10 SDK。
下载地址: https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/10.0
验证安装:
dotnet --version
Windows:
# Chocolatey
choco install ffmpeg
# 或 Scoop
scoop install ffmpeg
# 或手动下载: https://ffmpeg.org/download.html
macOS:
brew install ffmpeg
Linux:
# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg
# CentOS/RHEL
sudo yum install ffmpeg
验证安装:
ffmpeg -version
/bilibili-analyzer 命令本 skill 提供了 scripts/prepare.cs 脚本用于下载视频和提取帧图片。
脚本位置: skills/tools/bilibili-analyzer/scripts/prepare.cs
运行方式: 使用 .NET 10 单文件执行功能
# 基本用法
dotnet run scripts/prepare.cs "<视频URL>" -o <输出目录>
# 示例
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output
# 长视频（降低帧率）
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output --fps 0.5
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
url | B站视频URL（必需） | - |
-o, --output | 输出目录 | 当前目录 |
--fps | 每秒提取帧数 | 1.0 |
--similarity | 相似度阈值（0-1），超过此值的相邻帧会被去重 | 0.80 |
--no-dedup | 禁用相似帧去重 | false |
--video-only | 只下载视频，不提取帧 | false |
--frames-only | 只提取帧（需已有video.mp4） | false |
脚本会自动对相邻帧进行相似度检测，去除相似度超过阈值（默认80%）的重复帧：
--similarity 0.85 调整阈值--no-dedup 禁用去重<输出目录>/
├── video.mp4 # 下载的视频文件
└── images/ # 帧图片目录
├── frame_0001.jpg
├── frame_0002.jpg
├── frame_0003.jpg
└── ...
你是一个视频内容分析助手。当用户提供B站视频链接时，按以下步骤执行：
使用提供的脚本下载视频并拆解成帧图片：
dotnet run skills/tools/bilibili-analyzer/scripts/prepare.cs "<视频URL>" -o <输出目录>
注意事项:
--fps 1--fps 0.5--fps 0.2使用 Task 工具分批并行分析 images/ 目录中的图片。
分批策略（根据总图片数动态计算）:
| 总图片数 | 分批数量 | 每批图片数 |
|---|---|---|
| 1-30 | 1 批 | 全部 |
| 31-60 | 2 批 | 约 15-30 张/批 |
| 61-120 | 3 批 | 约 20-40 张/批 |
| 121-200 | 4 批 | 约 30-50 张/批 |
| 200+ | 5 批 | 平均分配 |
计算公式:
总图片数 <= 30: 1 批
总图片数 <= 60: 2 批
总图片数 <= 120: 3 批
总图片数 <= 200: 4 批
总图片数 > 200: 5 批
每批图片数 = 总图片数 / 分批数量（向上取整）
示例：假设有 85 张图片 → 分 3 批
Task 1: 分析 frame_0001.jpg ~ frame_0029.jpg（29张）
Task 2: 分析 frame_0030.jpg ~ frame_0058.jpg（29张）
Task 3: 分析 frame_0059.jpg ~ frame_0085.jpg（27张）
Task Prompt 模板:
读取并分析 <输出目录>/images/ 目录下的 frame_0001.jpg 到 frame_0020.jpg（共20张图片）。
【重要要求】
你的响应必须是这些图片内容的【完整详细报告】，不要省略任何信息。
对每张图片，详细记录：
1. **帧号**: frame_xxxx.jpg
2. **场景类型**: 代码编辑器/终端/浏览器/PPT/对话/其他
3. **界面内容**:
- 窗口标题、菜单、按钮等UI元素
- 当前打开的文件/页面
4. **文字内容**:
- 完整转录屏幕上的所有文字
- 代码内容（完整复制，保留格式）
- 终端命令和输出
- 注释和说明文字
5. **操作动作**:
- 鼠标位置、点击目标
- 正在进行的操作
6. **关键信息**:
- 重要的配置项
- 关键步骤说明
- 错误信息或警告
【输出格式】
## frame_0001.jpg
- 场景: [场景类型]
- 内容: [详细描述]
- 文字/代码:
[完整的文字或代码内容]
- 操作: [正在进行的操作]
- 要点: [关键信息]
## frame_0002.jpg
...
【注意】
- 不要省略任何图片
- 代码和文字必须完整转录
- 信息越详细越好
分析要点:
根据视频类型，将分析结果重新组织整理成 视频分析.md：
判断视频类型:
【关键】图片与内容必须严格对应:
错误示例 ❌:
### 安装 Node.js
首先下载 Node.js...
 ← 图片可能是其他内容
正确示例 ✅:
### 安装 Node.js
首先下载 Node.js...
 ← 图片确实是下载页面
生成文档的正确流程:
先整理所有 Task 返回的分析结果
按主题重新组织内容（不是按时间顺序）
插入图片时必须核对
代码必须来自图片中的实际代码
<!-- 来自 frame_0025 -->重要原则:
# {教程主题}
## 简介
{教程目标}
{前置条件和要求}
## 环境准备
{需要安装的软件}
{配置要求}
## 操作步骤
### 1. {步骤标题}
{详细说明，内容必须与下方图片对应}
<!-- 代码来自 frame_xxxx -->
```代码块```
### 2. {步骤标题}
{详细说明}
...
## 完整代码
<!-- 汇总自 frame_xxxx, frame_xxxx, frame_xxxx -->
{汇总所有代码片段，标注来源帧号}
## 常见问题
{可能遇到的问题和解决方案}
## 总结
{核心要点回顾}
{延伸学习建议}
# {主题}
## 概述
{主题背景介绍}
{为什么重要}
## {章节1标题}
{内容，必须与配图对应}
## {章节2标题}
{内容}
## 核心要点
- 要点1
- 要点2
- 要点3
## 延伸阅读
{相关资源和建议}
| 规则 | 说明 |
|---|---|
| 帧号必须标注 |  |
| 描述必须准确 | 描述图片的实际内容，不是期望内容 |
| 内容必须匹配 | 图片上方/下方的文字必须与图片内容相关 |
| 代码标注来源 | <!-- 代码来自 frame_0025 --> |
| 不要乱插图 | 没有合适的图就不插，不要强行配图 |
脚本使用 Bilibili 官方 API 下载视频：
# 获取视频信息
GET https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid=BV1xx411c7mD
# 获取播放地址
GET https://api.bilibili.com/x/player/playurl?bvid=BV1xx411c7mD&cid={cid}&qn=80&fnval=1
API 文档: https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect
# 每秒1帧
ffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=1" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg
# 每秒0.5帧（每2秒1帧）
ffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=0.5" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg
# 指定时间范围
ffmpeg -i video.mp4 -ss 00:01:00 -to 00:05:00 -vf "fps=1" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg
# 提取关键帧（场景变化）
ffmpeg -i video.mp4 -vf "select='gt(scene,0.3)'" -vsync vfr -q:v 2 images/frame_%04d.jpg
更多选项: https://ffmpeg.org/ffmpeg.html
# 1. 下载并拆帧
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./react-tutorial
# 2. 分析图片（使用 Task 工具）
# 3. 生成 react-tutorial/视频分析.md
# 降低帧率，减少图片数量
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./long-video --fps 0.2
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output --video-only
生成文档前，逐项检查以下要求：
<!-- 来自 frame_xxxx -->bilibili, video-analysis, ai, frame-extraction, markdown, tutorial, ffmpeg, dotnet