BiliYouTik2Brain v4.0.5 — 视频→结构化知识引擎

全链路：采集 → 转录 → LLM修正 → 结构化分析 → 图文并茂输出

支持平台

核心能力

• ASR: faster-whisper 本地转录，自动选择最优模型（环境自适应），置信度≥87%
• LLM修正: DeepSeek v4-flash 三层提示词 + 纠错词典 + 反馈闭环
• 关键帧: 混合驱动（音频引导 + 视觉确认 + OCR），图文并茂输出
• 多格式: 笔记 / 知识卡片 / 富文本(图文) / 错题集
• 双层知识: UP主画像 + 领域知识体系
• 反爬: 4平台差异化策略（B站412/抖音Session/小红书yt-dlp/YouTube代理+鉴权）
• 隐私: --private 全本地模式
• 集成: 记忆系统/Obsidian/Notion（默认关闭，配置开启）
• 一键部署: bash install.sh → 自动检测环境 → 安装依赖

基础用法

# 一键部署
bash install.sh

# 完整管线
python3 run.py <视频链接>

# 隐私模式（全本地）
python3 run.py --private <视频链接>

# 仅评论分析
python3 run.py --comments <链接>

# 查看系统状态
python3 run.py --status

# 查看已注册平台
python3 run.py --list-platforms

完整管线流程

URL → 平台识别 → 反爬中间件 → 采集(元信息/音频/字幕/评论)
    → 转录(faster-whisper) → LLM修正(纠错闭环)
    → 关键帧检测+OCR → 结构化分析
    → 模板渲染(笔记/卡片/富文本/错题) → 反馈闭环 → 集成推送

场景示例

处理B站视频：

python3 run.py https://b23.tv/xxx

处理抖音视频：

python3 run.py https://v.douyin.com/xxx/

处理YouTube视频：

python3 run.py https://youtu.be/xxx

批量处理： 多次调用 run.py（每个视频独立进程，智能并发）

输出位置

质量指标

• 转录准确率 ≥ 90% (实测置信度 0.87~0.95)
• 10分钟视频处理 ≤ 5分钟 (实测 33~150s)
• 成本 ≤ ¥0.20/视频
• OCR 覆盖 ≥ 60% 关键帧

配置

配置文件: ~/.biliyoutik2brain/

• sync_config.json — 同步目标(GitHub/Obsidian/Notion)
• integration_config.json — 外部集成开关
• env.yaml — 硬件/引擎/模型选择

注意事项

• 首次运行会自动下载 faster-whisper 模型(~150MB)
• 抖音需要可用的 yt-dlp
• 隐私模式下不调用任何外部 LLM API

版本历史

v4.0.5 安全修整

• [安全] eval() 替换为 dict 映射（system_monitor.py）
• [安全] SSL 证书验证禁用统一管理（_create_insecure_ssl_context()）
• [安全] 安装脚本示例 Key 替换为安全占位符
• [安全] 全量扫描零硬编码密钥