skipping-lectures

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skipping-lectures

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Turn recorded lectures into study-ready material: transcripts, key points, AI courseware PPTs and notes, so the user can skip classes and still ace exams. Use when the user mentions 录播课/网课/课程回放/不想上课/翘课, turning videos into notes or text, extracting course key points, batch transcribing lectures, exporting courseware/讲稿/笔记, or exam prep material, or when videos must be processed from a school platform (zbkt.ncu.edu.cn 香樟云课堂) or Baidu Pan (百度网盘) AI batch export. Not for generic note-taking, video editing, or unrelated ASR.

skipping-lectures — 录播课 → AI 复习资料流水线

学校每节课都有录播，老师课上强调的内容几乎都出现在试卷上。本 skill 把录播视频 变成「一页纸就能复习」的资料：转写文本 / 提炼重点 / AI 课件 PPT / 讲稿 / 笔记。

这是编排层：实际干活的是两个配套工具仓库（xiangzhang-course-pipeline、 baidu-ai-batch），本 skill 负责判断走哪条路线、给出正确命令、复用共享知识 （CDP 登录态等）。密钥只走环境变量或 gitignore 的 config.json，绝不写进仓库。

两条路线

路线	适用场景	产出	工具
A 转写为主	平台录播还在学校平台、本地磁盘紧张	每节课一份文本（复习用）	xiangzhang-course-pipeline（抽音频 + ASR）
B 网盘 AI 产出	视频已在百度网盘（或愿意上传）	AI 课件 PPT / 讲稿 / 笔记	baidu-ai-batch

两条路线不互斥：文本和 PPT/笔记可以都做。视频已在网盘 → 直接 B； 还没下载/抽过音频 → 默认先 A 拿文本（省空间），需要 PPT 再走 B。

工作流

1. 确认目标：问清视频现在在哪（平台没下/已下载/在网盘）、要什么产出（一两个 问题内搞定，别追问细节）。照上表选路线，两路线可并行。

2. 环境检查：两仓库是否在本地（常见位置 D:\文档\学业资料\1大三\ai_test\， 找不到就 clone 或问用户）；调试浏览器是否开着（curl http://127.0.0.1:9222/json/version 能通即就绪，没开先启动并请用户登录平台/网盘）；config.json 是否已从 config.example.json 复制并填好 courses/videoFolder。

3. 分步执行：每步开跑前告诉用户"现在做 X（第 N 步 / 共 M 步）"，长步骤 （ASR、网盘导出）说明预期耗时；串行执行是故意的——并发会触发网盘限流。

4. 失败即改道：

   失败现象	直接改道
   抽音频/下载 401/403	直链过期：重跑 rebuild_fresh_manifest.cjs 再导 CSV，不重采列表
   CDP 连不上	检查 9222 端口与调试浏览器是否保持打开
   ASR 失败/无结果	查 X-Api-Status-Code 与 volc.seedasr.auc 资源 ID；不行换 MiMo
   产物是 85~91 字占位	服务端生成失败：重跑无用，网页端手动重试该节后跳过
   页面改版脚本失效	按 references/platform-internals.md 重新探测，不硬猜

   其余异常见 references/troubleshooting.md。 断点续传：PPT 看 state.json，讲稿/笔记按本地文件存在跳过，--force 重跑。

5. 验证：核对产物数量（几门课 × 几节 = 多少份），失败项单独列出，别只报总数。

6. 收尾汇报：产物在哪（transcripts/<课程>/、output/、网盘视频目录的 PPT）、 成功/失败数量、失败项下一步；文本类产物提示可丢给任意 LLM 提问/总结，或按课程 合并后提炼重点（一页纸复习）。

共享前置：调试浏览器（CDP）

两个工具都通过 CDP 复用已登录的浏览器会话，不用登录两次：

msedge --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=%LOCALAPPDATA%\edge-debug-profile

独立 user-data-dir（与日常浏览器分开），启动后在浏览器里登录平台/网盘，保持开着； 脚本跑批时新建标签页干活，不影响正常上网。pipeline 的 01_links 脚本用 --cdp flag（端口走 config 的 cdp.port）；baidu-ai-batch 无 flag，读 config 的 host/port（默认 127.0.0.1:9222）。

路线 A：平台录播 → 转写文本

在 xiangzhang-course-pipeline 仓库根目录（步骤详见该仓库 README）：

node 01_links/collect_course_items.cjs --config config.json --cdp   # ① 课程列表 → video-items.json
node 01_links/collect_media_details.cjs --config config.json --cdp  # ② 详情/直链 → media-manifest.json
node 01_links/export_fresh_media_urls.cjs --config config.json      # ③ 直链 CSV
python 02_download/extract_audio.py --config config.json --courses=全部  # ④ 抽音频（不下载视频）
python 03_asr/batch_transcribe.py --csv media_urls/all_fresh_media_urls.csv --out transcripts  # ⑤ ASR

• cp config.example.json config.json 后填 courses（课程名支持部分匹配， 如平台显示「临床药理学（1班）」可配「临床药理学」）
• 火山密钥：VOLC_APP_ID / VOLC_ACCESS_TOKEN（环境变量）；MiMo 备选：MIMO_API_KEY
• 直链带签名会过期（下载 401/403）→ 重跑 rebuild_fresh_manifest.cjs 再导 CSV
• ASR 状态码在响应 Header X-Api-Status-Code，20000000=成功

路线 B：网盘视频 → AI 课件/讲稿/笔记

视频进网盘（离线下载或本地上传），然后在 baidu-ai-batch 仓库：

npm install && cp config.example.json config.json   # 填 videoFolder 等
node bin/list-files.cjs                # ① 从网盘 API 生成视频清单
node bin/export-ppt.cjs                # ② 批量导出 AI 课件 PPT（存回网盘）
node bin/extract-manuscript.cjs        # ③ 批量提取 AI 讲稿 → 本地 TXT
node bin/export-notes.cjs              # ④ 批量生成并导出 AI 笔记

不装 Node 也行：装 Tampermonkey 后用 userscript/baidu-ai-batch.user.js （在网盘文件列表页点「收集本目录视频」→「开始跑批」）。

路线 B 的坑（先读，能省几小时）

• 串行执行是故意的：并发触发限流（早期 20 路并发 PPT 失败率 80%，改串行后近 100%）
• 假成功检测：生成失败时页面留 85~91 字占位模板，按 minContentLen（默认 100）判死
• PPT 导出要点课件区右上角导出图标（.ai-course__export-container），聊天框快捷指令必挂
• 笔记在 #noteIframe 里读不到：把 iframe 的 URL 单独开标签页，iframe 变顶层页就能读 DOM
• 重复跑会积累带时间戳的重复 PPT，记得清理
• 服务端生成失败的重跑也没用（黑屏/无内容/整门课挂掉），需网页端手动重试

与 pipeline 衔接（视频进网盘）

平台 URL 是内网地址（*.ncu.edu.cn），网盘离线下载不保证可用 → 本地批量下载 （download_videos.py）→ 改名（rename_videos.py）→ 网盘客户端上传 → 传完本地删（视频只在网盘）。直链来源：media_urls/all_fresh_media_urls.csv。

安全策略

• 密钥（火山 VOLC_*、MiMo MIMO_API_KEY 等）只走环境变量或 gitignore 的 config.json——所有仓库都是公开的，密钥提交=直接泄露。
• 不把平台 Cookie / 登录凭证写入代码、日志或文档。
• 只操作用户明确要求处理的课程/视频；不批量触碰无关数据。
• 平台/网盘页面改版时按 platform-internals 重新探测，不硬猜、不逆向平台外的东西。

用户愿景（为什么这么做）

• 老师课上强调的内容≈考点，录播是完整信息源
• 一节课的文本可能一页纸就够——为深度思考/论文/睡觉争取时间
• 本 skill 的目标是让「不上课」成为可行选择，而不是鼓励摆烂

常见短语映射

用户说	实际要做
"把课程录播整理一下"	先问视频在哪 → A 或 B
"视频太多了不想下"	路线 A（只抽音频），或 B（视频进网盘）
"帮我把网盘里的课批量导 PPT"	路线 B export-ppt
"AI 提炼这门课的重点"	A 转写文本后交给 LLM 总结，或 B 的笔记
"学校平台不让下载"	平台页面有直链（recordvideo 接口），用 pipeline 提取