{"skill":{"slug":"video-collector","displayName":"一键收藏抖音B站视频到你的飞书多维表格","summary":"抖音/B站视频收藏入库——接收视频链接，自动抓取信息、生成总结、分类、入库飞书多维表格。触发词：视频入库 / 收藏视频 / 帮我整理这个视频。","description":"---\nname: video-collector\ndescription: 抖音/B站视频收藏入库——接收视频链接，自动抓取信息、生成总结、分类、入库飞书多维表格。触发词：视频入库 / 收藏视频 / 帮我整理这个视频。\nargument-hint: <视频链接>\nallowed-tools: Bash(curl *), Bash(node *), Bash(date *), Bash(mkdir *), Bash(rm *), WebFetch, Skill\n---\n\n# 视频收藏入库\n\n接收抖音/B站视频链接 → 自动抓取信息 → 生成总结+分类 → 写入飞书多维表格。\n\n---\n\n## 配置说明\n\n使用前需要在 skill 文件顶部填写你的飞书多维表格配置：\n\n```\nBase Token:  你的Base Token（格式：app_xxxxxxxxxxxx）\nTable ID:    你的Table ID（格式：tblxxxxxxxxxxxx）\nBase URL:    https://my.feishu.cn/base/你的BaseToken\n```\n\n> 如何获取：在飞书多维表格页面 URL 中提取，例如 `https://my.feishu.cn/base/U7DRbtjO6aMlJcsYBGUcvah2nsf`，则 Base Token 为 `U7DRbtjO6aMlJcsYBGUcvah2nsf`。\n\n---\n\n## 字段映射（飞书多维表格）\n\n建议按以下结构创建多维表格字段：\n\n| 字段名     | 类型         | 说明                     |\n|-----------|-------------|------------------------|\n| 标题       | 文本         | 视频标题（主字段）         |\n| 平台       | 单选         | 抖音 / B站               |\n| 链接       | 文本         | 原始视频链接              |\n| UP主/博主  | 文本         | UP主/博主名称            |\n| 时长       | 文本         | 如 \"12:34\"              |\n| 类型       | 单选         | 知识/娱乐/资讯/教程/其他   |\n| 主题       | 多选         | AI/产品/编程/设计/投资/生活/职场/其他 |\n| 内容总结   | 文本         | 2-4句内容概括            |\n| 添加日期   | 日期         | 格式 yyyy/MM/dd          |\n| 标签       | 多选         | 已看/想看/反复看/待整理    |\n\n---\n\n## 流程\n\n### 1. 判断平台\n\n- 抖音：`douyin.com` / `v.douyin.com`\n- B站：`bilibili.com` / `b23.tv`\n\n### 2. 抓取视频信息\n\n**统一方案：dokobot（支持抖音、B站及所有 JS 渲染页面）**\n\n```bash\n# 用 dokobot 读取页面，自动 JS 渲染，所有平台统一处理\ndokobot read \"<url>\" --local --timeout 5000\n```\n\n从返回内容中提取：\n- **标题**：取第一行标题（去除链接和噪音）\n- **UP主/博主**：找 \"UP主名\" 或 \"作者\" 相关行\n- **时长**：找 \"mm:ss\" 或 \"时长\" 相关行\n- **描述/简介**：找正文描述段落\n- **发布时间**：找 \"发布于\" 或日期格式内容\n- **点赞/播放**：找数字+单位（万/千）\n\n**抖音短链补全**：如果是 `v.douyin.com/xxx` 短链，先用 curl 获取完整 URL：\n\n```bash\n# 抖音短链 → 完整 URL\nFULL_URL=$(curl -sL \"https://v.douyin.com/xxx\" -w \"%{url_effective}\" -o /dev/null)\n# 然后送入 dokobot\ndokobot read \"$FULL_URL\" --local --timeout 5000\n```\n\n### 3. 生成字段\n\n**类型判断**（根据内容推断）：\n- 教程/操作演示 → \"教程\"\n- 知识科普/深度解读 → \"知识\"\n- 资讯/热点/新闻 → \"资讯\"\n- 搞笑/娱乐/休闲 → \"娱乐\"\n- 无法判断 → \"其他\"\n\n**主题判断**（多选，最多选3个）：\n- 涉及 AI/大模型/ChatGPT/编程/模型训练 → [\"AI\", \"编程\"]\n- 涉及 产品经理/需求/Aha Moment/用户增长 → [\"产品\"]\n- 涉及 UI/UX/设计/视觉/交互 → [\"设计\"]\n- 涉及 投资/理财/股票/黄金/赚钱 → [\"投资\"]\n- 涉及 职场/求职/面试/职场人际 → [\"职场\"]\n- 涉及 生活日常/美食/情感/家居 → [\"生活\"]\n- 无法判断 → [\"其他\"]\n\n**标签**：默认填 \"想看\"，如果用户说\"已看完\"或类似表述则填 \"已看\"\n\n**内容总结**：根据视频标题+描述，用 2-4 句话概括核心内容。\n\n### 4. 入库\n\n```bash\n# 添加日期用当天，格式 \"YYYY-MM-DD HH:mm:ss\"\nADD_DATE=$(date +\"%Y-%m-%d %H:%M:%S\")\n\n# 写入飞书（替换 <YOUR_BASE_TOKEN> 和 <YOUR_TABLE_ID> 为实际值）\nlark-cli base +record-upsert \\\n  --base-token <YOUR_BASE_TOKEN> \\\n  --table-id <YOUR_TABLE_ID> \\\n  --json @./_record.json\n```\n\n其中 `_record.json` 内容格式：\n\n```json\n{\n  \"标题\": \"视频标题\",\n  \"平台\": \"抖音\",\n  \"链接\": \"https://...\",\n  \"UP主/博主\": \"UP主名\",\n  \"时长\": \"5:31\",\n  \"类型\": \"教程\",\n  \"主题\": [\"AI\", \"设计\"],\n  \"内容总结\": \"内容概括...\",\n  \"添加日期\": \"2026-05-04 10:30:00\",\n  \"标签\": [\"想看\"]\n}\n```\n\n### 5. 输出确认\n\n```\n✅ 已入库视频收藏库\n🔗 https://my.feishu.cn/base/<YOUR_BASE_TOKEN>\n\n📋 {标题}\n🎯 {平台} · {类型} · {主题}\n💬 {内容总结}\n```\n\n---\n\n## 错误处理\n\n- 抓取失败 → 检查 URL 是否有效，确认 dokobot 浏览器扩展已连接\n- 入库失败 → 检查 Base Token 和 Table ID 是否正确配置\n- 字段类型不匹配 → 确认 JSON 中字段值类型与飞书字段类型一致\n","tags":{"bilibili":"1.0.0","douyin":"1.0.0","feishu":"1.0.0","latest":"1.0.0","video":"1.0.0"},"stats":{"comments":0,"downloads":333,"installsAllTime":0,"installsCurrent":0,"stars":0,"versions":1},"createdAt":1777862174291,"updatedAt":1778492842520},"latestVersion":{"version":"1.0.0","createdAt":1777862174291,"changelog":"- Initial release: collect and organize Douyin/Bilibili video links, auto-fetch info, summarize, categorize, and add to Feishu Bitable.\n- Supports video info extraction via dokobot for both platforms, handling short links and JS-rendered pages.\n- Includes configurable field mapping and recommended schema for Feishu Bitable.\n- Automated content type and topic detection, with default tags and summary generation.\n- Clear instructions for configuration, flow steps, and error handling.","license":"MIT-0"},"metadata":null,"owner":{"handle":"keson1521","userId":"s176z2wrwhtz89ms5mtn2msb9h85hpfm","displayName":"黎可升","image":"https://avatars.githubusercontent.com/u/62740990?v=4"},"moderation":{"isSuspicious":false,"isMalwareBlocked":false,"verdict":"clean","reasonCodes":["review.llm_review"],"summary":"Review: review.llm_review","engineVersion":"v2.4.24","updatedAt":1780090738724}}