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中文视频知识抽取器

支持链接、文件路径和文件夹批量输入,先用 Whisper 转写,再对长内容分块总结,并在 LLM 可用时增强生成摘要、要点、章节和行动项,输出 summary.md、notes.md、chapters.md、knowledge.json 和 manifest.json,便于沉淀到知识库。

louisshao464
louisshao464
热度 21.03
最近更新 2026-05-14 22:56:48
分类:知识依赖:代码执行 / 读写文件 / 第三方 API / 内部调用大模型应用场景:摘要总结 / 笔记整理 / 工作流 / 研究

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add video-knowledge-extractor
Metadata
name
video-knowledge-extractor
description
从视频、音频、播放列表或本地文件中抽取知识,生成摘要、要点、章节和适合知识库沉淀的 Markdown/JSON。适用于链接、文件路径和文件夹输入。

中文视频知识抽取器

把视频内容整理成可复用的知识资产。

何时使用

  • 用户给出视频或音频链接,希望整理成笔记
  • 用户给出本地文件、文件夹或批量列表,希望自动处理
  • 用户需要摘要、要点、章节、行动项,而不只是转写
  • 用户要把内容沉淀到 Obsidian、Notion 或其他知识库

核心流程

  1. 识别输入类型
  2. 下载或直接读取媒体
  3. Whisper 转写
  4. 长内容自动分块总结
  5. LLM 后处理生成摘要、要点、章节和行动项
  6. 输出固定格式文件

处理原则

  • 优先输出可入库内容,而不是只返回原文
  • 本地文件和文件夹直接读取,不强制下载
  • 长视频自动分块,避免单次上下文过大
  • LLM 可用时自动增强,不可用时回退本地规则

输出

  • summary.md
  • notes.md
  • chapters.md
  • knowledge.json
  • manifest.json

参考文件

  • 运行说明:README.md
  • 示例输入输出:examples.md
  • 输出模板:output_templates/
  • 处理脚本:scripts/process_media.py