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video-bridge

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一个让 AI Agent 获取、转写、检索并理解 B站视频内容的 Skill。给定 BV号或视频链接，优先抓取 B站 AI/CC 字幕（秒级、免转写），无字幕时自动抽音频本地转写（BcutASR，免 key），生成自动章节与全文稿，写入知识库（默认 Obsidian，目录可配，带处理时间戳），并支持跨视频全文检索。适用于用户提供 B站视频链接/BV号，或要求转写视频、总结视频、提取要点、做学习笔记、检索看过的视频讲过什么话题等场景。

video-bridge

video-bridge 把 B站视频转成可检索、可回看的文字知识库：取字幕或转写 → 生成章节与全文稿 → 存入知识库（默认 Obsidian，目录可配）→ 跨视频全文检索。它是 podcast-bridge 的视频版，并复用其转写/章节/Markdown 引擎。

核心原则

根据用户请求选择最窄、最直接的工作流：

用户请求	执行动作
提供视频链接并要求全文稿	运行 `python3.11 analyze.py "<url>"`，返回全文稿路径和统计。
提供视频链接并要求总结、要点或笔记	先运行 `analyze.py` 生成全文稿，读取该文件，再在最终回复中写出用户要求的总结内容。
要“总结/升华/提炼”或一篇有高度的通读笔记	读全文稿后选一个最切合本期主题的身份（如意义疗法心理学家/科学家/人生导师，由内容定），用该视角做全片提炼升华，写进单集文件夹的 `笔记.md`（见 `references/summarization.md` 的笔记工作流）。
问“我看过的视频里有没有讲过某话题”	运行 `analyze.py search "<关键词>"`，区分“全文命中”和命中数量。
想看知识库里收录了哪些视频	运行 `analyze.py list`。
要“按内容分段”的精编/逐字稿（脚本的段落是按时长机械合并，不懂语义）	先 `analyze.py` 出全文稿，Agent 读全文稿后按话题/问答边界重分段，产出逐字精编稿（见 `references/summarization.md` 的 transcript 工作流）。

重要边界：

必须用 python3.11（或更高），不要用系统 python3（3.9 无法 import 转写引擎）。
analyze.py 是确定性入口，负责取字幕/转写、章节、入库、检索。
摘要由 Agent 读全文稿后自己写，脚本不生成摘要文件。如果用户要摘要，最终回复必须包含摘要正文，不能只回“转写完成”。
默认优先 B站字幕（快、免转写）；无字幕才抽音频转写。AI 字幕需要登录态，cookie 自动从浏览器读取。
查询库状态时读实时数据库，不要依赖文档里的固定数量。

参考文件路由

只读取当前任务需要的参考文件：

references/analysis.md：单视频分析流程、字幕 vs 转写降级、启动前检查、参数。
references/summarization.md：brief / deep / 学习笔记 / obsidian 等摘要格式。
references/library.md：知识库结构、全文检索、Obsidian 落点与索引。
references/troubleshooting.md：cookie/字幕缺失、yt-dlp、编码、FTS 等问题。

常用命令

在 video-bridge 目录下运行（或用 analyze.py 绝对路径）：

python3.11 analyze.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xxxxx/"   # 分析单个视频
python3.11 analyze.py BV1xxxxx --transcribe                        # 强制音频转写（忽略字幕）
python3.11 analyze.py BV1xxxxx --no-chapters                       # 不生成章节
python3.11 analyze.py search "<关键词>"                            # 跨视频全文检索
python3.11 analyze.py list --limit 30                              # 列出已收录视频

config.json 的 library_dir 决定知识库落点（首次从 config.example.json 复制后自行设置；指向 Obsidian vault 子目录体验最佳）。

交付要求

分析完成后报告：全文稿路径、字幕来源（字幕 / 转写）、段数、字数、章节数、处理时间。
回答检索类问题时说明覆盖范围：命中多少条、库内共多少视频可全文检索。

video-bridge

核心原则

根据用户请求选择最窄、最直接的工作流：

用户请求

执行动作

提供视频链接并要求全文稿

运行 python3.11 analyze.py "<url>"，返回全文稿路径和统计。

提供视频链接并要求总结、要点或笔记

先运行 analyze.py 生成全文稿，读取该文件，再在最终回复中写出用户要求的总结内容。

要“总结/升华/提炼”或一篇有高度的通读笔记

读全文稿后选一个最切合本期主题的身份（如意义疗法心理学家/科学家/人生导师，由内容定），用该视角做全片提炼升华，写进单集文件夹的 笔记.md（见 references/summarization.md 的笔记工作流）。

问“我看过的视频里有没有讲过某话题”

运行 analyze.py search "<关键词>"，区分“全文命中”和命中数量。

想看知识库里收录了哪些视频

运行 analyze.py list。

要“按内容分段”的精编/逐字稿（脚本的段落是按时长机械合并，不懂语义）

先 analyze.py 出全文稿，Agent 读全文稿后按话题/问答边界重分段，产出逐字精编稿（见 references/summarization.md 的 transcript 工作流）。

重要边界：

必须用 python3.11（或更高），不要用系统 python3（3.9 无法 import 转写引擎）。

analyze.py 是确定性入口，负责取字幕/转写、章节、入库、检索。

摘要由 Agent 读全文稿后自己写，脚本不生成摘要文件。如果用户要摘要，最终回复必须包含摘要正文，不能只回“转写完成”。

默认优先 B站字幕（快、免转写）；无字幕才抽音频转写。AI 字幕需要登录态，cookie 自动从浏览器读取。

查询库状态时读实时数据库，不要依赖文档里的固定数量。

参考文件路由

只读取当前任务需要的参考文件：

references/analysis.md：单视频分析流程、字幕 vs 转写降级、启动前检查、参数。

references/summarization.md：brief / deep / 学习笔记 / obsidian 等摘要格式。

references/library.md：知识库结构、全文检索、Obsidian 落点与索引。

references/troubleshooting.md：cookie/字幕缺失、yt-dlp、编码、FTS 等问题。

常用命令

在 video-bridge 目录下运行（或用 analyze.py 绝对路径）：

python3.11 analyze.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xxxxx/" # 分析单个视频 python3.11 analyze.py BV1xxxxx --transcribe # 强制音频转写（忽略字幕） python3.11 analyze.py BV1xxxxx --no-chapters # 不生成章节 python3.11 analyze.py search "<关键词>" # 跨视频全文检索 python3.11 analyze.py list --limit 30 # 列出已收录视频

config.json 的 library_dir 决定知识库落点（首次从 config.example.json 复制后自行设置；指向 Obsidian vault 子目录体验最佳）。

交付要求

分析完成后报告：全文稿路径、字幕来源（字幕 / 转写）、段数、字数、章节数、处理时间。

回答检索类问题时说明覆盖范围：命中多少条、库内共多少视频可全文检索。