bili-note

name	bili-note
description	Turn Bilibili videos that are already registered and parsed in MindSpace, or Bilibili opus/article posts, into evidence-linked Markdown learning notes. Use whenever the user asks to 提取、提炼、总结、整理 B站/Bilibili 视频、课程、动态、图文或专栏，保存学习笔记，结合评论区补充观点，或从已解析视频中查找带时间戳的内容和关键画面。Video tasks require an authorized mediaId from the current attachment context; this skill never installs or runs its own ASR models.
allowed-tools	media_read, vision_analyze, exec_command, file_read, file_write

Bili Note

把 B 站视频或图文内容整理成可检索、可复用、可回查证据的 Markdown 学习笔记。

视频内容统一由 MindSpace 媒体模块负责字幕、语音转录、时间轴和关键帧；本技能不下载视频音频，不安装或运行 Qwen3-ASR、Whisper、Faster Whisper、FunASR、Python/CUDA 环境或模型缓存。

两条工作路线

先判断输入属于哪一类，不要混用流程。

已解析视频

当前附件上下文必须提供 mediaId。视频 URL 或 BVID 本身不足以开始转录。

1. 用 media_read(mediaId="<authorized mediaId>", mode="metadata") 检查授权、解析状态、时长和可用模式。
2. 如果解析未完成、失败或没有 mediaId，停止内容提炼，告诉用户先在 MindSpace 中添加并解析视频。
3. 根据用户问题先用 media_read(mediaId="<authorized mediaId>", mode="search", query="<主题>") 定位主题，不要默认加载整段转录。
4. 用 media_read(mediaId="<authorized mediaId>", mode="transcript") 读取连续上下文；下一页传入上一页的 nextCursor 作为 cursor。长视频按主题和时间段取证。
5. 需要验证 PPT、代码、界面操作、板书或无解说画面时，用 media_read(mediaId="<authorized mediaId>", mode="frames") 获取候选关键帧，再按需交给 vision_analyze。
6. chapters 和 artifacts 只在 metadata 声明可用时读取。
7. 如用户要求评论区，可运行辅助脚本抓取评论；评论失败不影响基于系统媒体证据写笔记。
8. 写作时区分转录证据、画面证据、评论/元数据和 Agent 推理。

Opus、动态与专栏图文

图文不是视频语音解析，继续使用脚本抓正文、图片、代码块和可选评论。

{
  "cmd": "python",
  "args": [
    "/skills/bili-note/scripts/run_bili_note.py",
    "https://www.bilibili.com/opus/1194341967364882439",
    "--work-dir", ".\\tmp_bili_opus",
    "--archive-dir", "D:\\knowledge\\原始材料\\O1194341967364882439",
    "--comments"
  ]
}

脚本型能力要求 Agent 已绑定 exec_command 且允许执行 python。如果不可用，说明限制并让用户直接提供图文正文；不要声称已经提取或归档。

视频输入检查

没有 mediaId

明确告诉用户：

• 先在 MindSpace 中添加该 B 站视频；
• 在媒体解析配置中选择服务商并完成解析；
• 再把已登记的视频作为附件交给当前 Agent。

不要自行回退到下载音频或安装 ASR。

解析进行中或失败

转述 media_read(mode="metadata") 返回的状态和错误。解析进行中时让用户稍后重试；解析失败时让用户在媒体界面重试或调整服务商。

只有转录，没有画面

可以生成“基于转录的学习笔记”，但涉及视觉演示的判断要标记为未验证。

只有画面，没有转录

除非用户接受视觉限定结果，否则不要把少量关键帧写成完整视频总结。

取证策略

先搜索，再连续读取

• 用户指定主题时，先用 search 找命中段落。
• 需要理解论证链或操作过程时，再按命中时间附近调用 transcript。
• 使用 startMs/endMs 控制范围，并沿 nextCursor 分页。
• 不要为了“完整”一次性读取全部长视频，避免上下文被原始转录占满。

时间戳引用

转录证据尽量保留 [HH:MM:SS-HH:MM:SS]。没有时间戳时明确标记为纯文本转录，不自行推测时间。

画面证据

关键帧只证明对应时间点的可见内容。不要仅凭单帧推断完整操作过程；必要时读取相邻帧并结合转录。

评论区

只保留：

• 对原内容的纠错；
• 实践经验或失败案例；
• 有价值的问题与作者回复；
• 可验证的补充资料和替代方案。

过滤打卡、求资料、广告、情绪化争论和无关闲聊。

辅助脚本

检查图文/评论脚本环境

{
  "cmd": "python",
  "args": ["/skills/bili-note/scripts/check_environment.py", "--json"]
}

该检查只验证 Python、B 站公开接口和图文/评论脚本，不检查任何 ASR、模型或 CUDA 环境。

获取视频元数据和评论

视频内容仍由 media_read 提供；该脚本只用于补充公开元数据和评论。

{
  "cmd": "python",
  "args": [
    "/skills/bili-note/scripts/extract_bilibili.py",
    "BVxxxx",
    "--out", ".\\tmp_bili_context",
    "--comments"
  ]
}

图文一键提取与归档

{
  "cmd": "python",
  "args": [
    "/skills/bili-note/scripts/run_bili_note.py",
    "https://www.bilibili.com/opus/1194341967364882439",
    "--work-dir", ".\\tmp_bili_opus",
    "--archive-dir", "D:\\knowledge\\原始材料\\O1194341967364882439",
    "--comments"
  ]
}

run_bili_note.py 不再处理视频 URL；视频应通过系统媒体解析路线进入。

写作前定标

根据证据量决定笔记规模，而不是让所有视频都输出相同长度。

• 短观点视频：重点还原问题、判断、论据和适用边界。
• 长课程：按学习模块组织概念、流程、实践和坑点，不按分 P 流水账压缩。
• 转录稀疏但视频很长：检查关键帧，无法补足视觉证据时明确限制。
• 图文：根据正文、图片、代码块、评论和证据索引决定粒度。

图文归档生成 metadata/note_budget.json 时先读取预算；视频路线根据 media metadata、实际读取的转录范围和视觉依赖自行定标。

推荐笔记结构

1. # 标题
2. ## 学完你应该获得什么
3. ## 一句话总论
4. ## 适用场景与前置知识
5. ## 知识地图
6. ## 核心概念卡
7. ## 方法或流程
8. ## 关键洞察与适用边界
9. ## 实践清单
10. ## 坑点、反例与评论补充
11. ## 自测题
12. ## 证据与原文位置
13. ## 来源、覆盖与局限

证据标注

正文使用简洁数字编号 [1][2]，在“证据与原文位置”中说明类型：

• 转录证据：媒体 ID、时间范围和短引用；
• 画面证据：关键帧时间戳和可见内容；
• 评论证据：评论 ID、作者和关键观点；
• 图文证据：归档证据 ID 和原文位置；
• Agent 推理：明确写成综合判断，不伪装成原作者原话。

不合格信号

• 用户只给视频 URL，却绕过系统媒体模块自行下载和转写。
• 没有 mediaId 或解析未完成，却声称已完整观看视频。
• 长视频一次性加载全部转录，导致上下文浪费。
• 把分 P 目录或评论罗列当成学习笔记。
• 字幕稀疏且缺少视觉验证，却声称完整解析。
• 不区分原文证据、评论观点和 Agent 推断。

相关文件

• scripts/check_environment.py：检查图文/评论辅助脚本和 B 站公开接口。
• scripts/extract_bilibili.py：抓取视频公开元数据和可选评论，不处理字幕、音频或 ASR。
• scripts/run_bili_note.py：图文/动态一键提取与归档；视频输入会提示改用系统媒体解析。
• scripts/extract_bilibili_opus.py：抓取图文正文、图片、代码块和评论。
• scripts/archive_bili_materials.py：归档图文与评论材料并生成证据索引。
• scripts/score_bili_note.py：验收归档型笔记的长度、压缩比和证据引用。
• scripts/update_note_budget_section.py：把图文归档预算和评分写回 Markdown。
• references/bilibili-api-notes.md：公开元数据、评论和图文接口注意事项。