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视频内容处理器 - B站等视频字幕提取与内容总结： 1. 全局考虑：覆盖字幕下载、分块处理、内容总结全流程 2. 系统考虑：URL→下载→分块→总结→输出闭环 3. 迭代机制：根据总结质量优化分块策略 4. Skill化：标准接口，支持多种视频平台 5. 流程自动化：全自动提取和总结
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A/B测试生成器 - 生成可测试的文案/设计变体： 1. 全局考虑：覆盖标题、CTA、说服角度等测试维度 2. 系统考虑：元素选择→变体生成→测试设计→结果分析闭环 3. 迭代机制：根据测试结果优化变体生成策略 4. Skill化：标准接口，可按维度独立生成 5. 流程自动化：自动生成测试方案和变体
学术级深度研究标准Skill - 满足5个标准： 1. 全局考虑：六层模型全覆盖（范式→情报→证据→多维→逻辑→迭代） 2. 系统考虑：研究设计→执行→验证→报告完整闭环 3. 迭代机制：三轮自我修正循环，持续优化研究质量 4. Skill化：标准SKILL.md格式，可安装可调用 5. 流程自动化：六层检查自动执行，质量门控自动验证
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | video-content-processor |
| version | 1.0.0 |
| description | 视频内容处理器 - B站等视频字幕提取与内容总结： 1. 全局考虑：覆盖字幕下载、分块处理、内容总结全流程 2. 系统考虑：URL→下载→分块→总结→输出闭环 3. 迭代机制：根据总结质量优化分块策略 4. Skill化：标准接口，支持多种视频平台 5. 流程自动化：全自动提取和总结 |
| author | Satisficing Institute |
| tags | ["video","subtitle","summary","bilibili"] |
| requires | [{"model":"kimi-coding/k2p5"},{"external":["bilibili-api"]}] |
| 阶段 | 动作 | 输出 |
|---|---|---|
| 解析URL | 识别BV号/EP号/SS号 | ID |
| 下载字幕 | 调用API获取字幕 | 原始字幕 |
| 分块处理 | 按Token安全分块 | 分块文件 |
| 内容总结 | LLM总结各块内容 | 分块摘要 |
| 整合输出 | 合并为完整总结 | 最终报告 |
| 格式 | 说明 |
|---|---|
| BV号 | 普通视频 |
| EP号 | 课程剧集 |
| SS号 | 课程系列 |
bili_temp/
├── {BV_ID}/
│ ├── {BV_ID}_chunk_0.txt
│ ├── {BV_ID}_chunk_1.txt
│ └── summary.md
└── {EP_ID}/
├── chunk_0.txt
└── summary.md
根据总结质量优化分块大小和重叠策略。
video-content-processor/
├── SKILL.md # 本文件
├── _meta.json # 元数据
├── scripts/
│ ├── download_subtitle.py # 字幕下载
│ ├── chunk_content.py # 内容分块
│ └── generate_summary.py # 总结生成
└── rules/
└── chunking_rules.yaml
from video_content_processor import VideoProcessor
processor = VideoProcessor()
# 处理视频
result = processor.process("BV1xx411c7mD")
# 获取总结
summary = processor.get_summary("BV1xx411c7mD")
# 处理视频
openclaw skill run video-content-processor process --url "BV1xx411c7mD"
# 获取总结
openclaw skill run video-content-processor summary --id "BV1xx411c7mD"
| 标准 | 验证项 | 状态 |
|---|---|---|
| 1. 全局 | 全流程覆盖 | ✅ |
| 2. 系统 | 下载→分块→总结闭环 | ✅ |
| 3. 迭代 | 分块策略优化 | ✅ |
| 4. Skill化 | 标准目录 + 调用接口 | ✅ |
| 5. 自动化 | 全自动处理 | ✅ |
版本: v1.0.0
来源: bilibili-subtitle-download-skill散落机制提取
创建: 2026-03-20