Skill: yll-kb/video-to-notes (version 1.3.0)

--- name: video-to-notes description: 将视频内容（课程/讲座/教程/纪录片/会议/演讲等）自动转为高质量结构化学习笔记。核心价值：看视频容易忘、看一遍记不住 → 转成笔记随时回看。支持本地视频文件、YouTube/B站等网络链接。流程：提取音轨 → Whisper 语音转文字 → AI 生成结构化笔记。适用场景：任何想从视频中高效学习的人——自学程序员、学生、职场进修者、知识爱好者。触发条件：用户提供视频路径/链接，或说"把这个视频整理成笔记"、"帮我记笔记"、"转成学习笔记"。支持中英文，一次 1-3 个文件。 metadata: openclaw: requires: bins: ["python3", "ffmpeg", "ffprobe"] pip: - openai-whisper --- # Video to Notes — 视频转学习笔记 **看视频 ≠ 学会。笔记才是真正属于你的知识。** 用户只需要说一句："帮我把这个视频整理成笔记"。剩下的事 AI 自己搞定。 --- ## 用户视角 —— 他们只需要知道这些 用户不需要理解 Python、ffmpeg、whisper 是什么。他们只需要： 1. **提供视频** — 给文件路径，或者发个链接（YouTube/B站等） 2. **说明需求**（可选）— "用英文"、"只要重点"、"按课堂笔记风格" 3. **等着拿笔记** AI 自动完成全部工作。 --- ## AI 工作流 ### 第一步：检测 & 安装依赖 用户说想转视频后，**AI 先静默检查环境**： ```bash # 检查所有依赖，缺什么装什么 python3 --version # 缺 → brew install python3 ffmpeg -version # 缺 → brew install ffmpeg python3 -c "import whisper" # 缺 → pip3 install openai-whisper pip3 list 2>/dev/null | grep -q yt-dlp # 缺 → pip3 install yt-dlp （可选，仅URL需要） ``` > ⚡ **依赖安装规则（必遵守）** > > 所有环境安装操作必须遵循以下步骤： > > 1. **先检测，再报告** — 运行检测后，明确告诉用户哪些工具/包缺失，用具体名称列出 > 2. **必须征得用户明确同意** — 拿到 `yes` / `可以` / `装` 后再执行；不要直接后台静默安装 > 3. **安装命令必须完整告知** — 例如 `pip3 install openai-whisper` 或 `brew install python3 ffmpeg` > 4. **没有例外** — 即使是 pip 包也需用户确认后再装 ### 第二步：获取视频 | 来源 | AI 处理方式 | |------|------------| | **本地文件** | 直接读取路径 | | **URL（YouTube/B站等）** | 先告知用户要下载到哪个目录，确认后再执行 `python3 scripts/download_video.py <URL> --output-dir <目录>` | | **平台限制无法下载** | 礼貌告知用户："这个平台的视频有限制，能不能先下载到本地发给我？" | ### 第三步：转写 ```bash python3 scripts/transcribe.py <视频路径> [选项] ``` **参数选择逻辑：** | 场景 | 推荐参数 | |------|---------| | 普通视频 | `--model base`（默认，速度与精度平衡） | | 长视频（>1h） | `--model turbo`（速度快，精度接近 large） | | 中文视频 | 加 `--language zh` 提升准确率 | | 批量处理 | 多个路径一起传，最多 3 个 | | 超长视频（>2h） | 自动提示用户，建议只处理单个文件确保质量 | ### 第四步：AI 生成学习笔记 ⭐ — 核心价值 转写完成后，读取 `.txt` 文件，自动生成结构化学习笔记。 **笔记风格自动匹配：** | 内容类型 → | 自动选择风格 | |------------|-------------| | 编程/技术教程 | 📚 **标准学习笔记** — 带代码块、架构说明 | | 学生网课/公开课 | 🎓 **课堂笔记** — 考点、例题、易错点 | | TED/演讲/行业分享 | 🏢 **演讲笔记** — 核心观点、金句、行动项 | | 纪录片/科普 | 📰 **纪录片笔记** — 时间线、发现、数据 | | 一般教学/培训 | 📚 **标准学习笔记** — 知识要点结构化 | > 详细模板见 → [📖 笔记模板参考](references/note-templates.md) **笔记语言：** 默认用当前对话语言。用户可指定（"用英文写"、"中日双语"等）。 **质量准则：** 详细准确 / 结构化清晰 / 信息密度高 / 忠实原文不编造 / 设计为可复习 --- ## 脚本参考（AI 用） ### `scripts/transcribe.py` ```bash # 日常 python3 scripts/transcribe.py course.mp4 # 长视频 + 中文 python3 scripts/transcribe.py lecture.mp4 --model turbo --language zh # 批量 python3 scripts/transcribe.py p1.mp4 p2.mp4 p3.mp4 ``` ### `scripts/download_video.py` ```bash python3 scripts/download_video.py "https://youtube.com/watch?v=xxx" --output-dir 目录 ``` --- ## 常见用户需求 & AI 应对 | 用户说 | AI 怎么做 | |--------|----------| | "帮我把这个视频整理成笔记" | 检测依赖 → 转写 → 自动匹配风格生成笔记 | | "把桌面上这三个视频都处理了" | 批量转写，最多3个；如果是系列课程，跨文件整合成连贯知识体系 | | "用英文写笔记" | 转写保持原语言，笔记用英文生成 | | "这个 TED 演讲帮我记一下" | 识别为演讲类型 → 用演讲笔记模板 | | "只要第二个部分的内容" | 选择性转写/笔记，跳过无关内容 | | "太长了，先处理这一个" | 长视频自动建议只处理单个 | | "这是 YouTube 链接" | 下载 → 转写 → 笔记 | --- ## 注意事项 - **隐私：** 转写稿和笔记可能包含敏感内容，完成后提醒用户检查并酌情删除 - **版权：** 下载网络视频请遵守平台条款，仅用于个人学习 - **文件清理：** 临时 `.wav` 自动删除，只留 `.txt` 和笔记 - **输出路径：** 默认以视频文件所在目录或用户指定目录作为输出位置，生成前告知用户 - **长视频：** >2h 自动提示，建议单文件处理 - **失败处理：** 下载失败/转写出错 → 友好告知用户并提供替代建议 --- ## 资源结构 ``` video-to-notes/ ├── SKILL.md ← 本文 ├── scripts/ │ ├── transcribe.py ← 语音转文字 │ └── download_video.py ← 网络视频下载 └── references/ ├── workflow.md ← 详细工作流（AI 参考） └── note-templates.md ← 笔记模板 & 示例 ```


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