学习类视频转笔记工具

提取视频音频，分段转写生成详细笔记和整理版，自动发送邮件通知，实现视频到笔记的完整工作流程。

video-note-maker - 视频转笔记完整流程工具

功能：完整的视频转笔记工作流程 - 提取音频 → 分割 → 转写 → 整理笔记 → 发送邮件通知

触发场景：

• 用户需要完整的视频转笔记流程
• 用户要求"帮我转写视频：xxx"
• 用户要求"帮我整理视频笔记：xxx"（如果有转录文件）

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📋 完整工作流程

步骤 1：文件结构预览与确认

bash

python video_note_maker.py <视频路径>

输出预览：

text

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🎬 视频转笔记完整流程
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功能：提取音频 → 分割 → 转写 → 整理笔记 → 发送邮件通知
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✅ 找到 1 个视频文件
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📁 文件结构预览（以第一个视频为例）
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原视频目录/
├── 7 - OSPF 外部路由.mp4
├── tmp/                      # 临时文件（包含中间文件）
│   └── 7 - OSPF 外部路由/
│       ├── audio.m4a          # 提取的音频
│       ├── segment_000.m4a    # 分割后的音频段 (15 分钟/段)
│       ├── segment_001.m4a
│       └── ...
└── done/                     # 最终笔记目录
    └── 7 - OSPF 外部路由.md    # 详细笔记
    └── 7 - OSPF 外部路由_学习笔记_整理版.md  # 整理版笔记

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是否开始处理？(y/n): _

用户确认：

• 输入 y/yes/是 → 开始处理 ✅
• 输入其他 → 取消处理 ❌

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步骤 2：提取音频

text

[1/5] 提取音频：/home/fangjinan/视频/HCIP/7 - OSPF 外部路由.mp4
✅ 音频已提取：/home/fangjinan/视频/HCIP/tmp/7 - OSPF 外部路由/audio.m4a
💡 使用 AAC 编码，文件大小约为 PCM_WAV 的 1/10

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步骤 3：分割音频

text

[2/5] 分割音频：audio.m4a
✅ 音频已分割为 6 段（每段 15 分钟）

分割策略：

• 每段时长：15 分钟（可配置 --segment-duration）
• 音频格式：AAC (.m4a)
• 比特率：128k

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步骤 4：Whisper 转写

text

[3/5] 逐段转写...
  转写第 1/6 段...
  转写第 2/6 段...
  ...
✅ 所有段落转写完成
📝 转录文本已保存：transcript_000.txt, transcript_001.txt, ...

转写配置：

• Whisper 模型：small (~70MB)
• 语言：中文 (zh)
• 输出格式：.txt

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步骤 5：生成详细笔记

text

[4/5] 生成详细笔记...
✅ 笔记已保存：done/7 - OSPF 外部路由.md
总字数：XXXX 字

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步骤 6：整理 MD 并发送邮件（自动）

text

[5/5] 整理笔记并发送邮件通知...

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📝 视频笔记整理工具
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📁 读取转录文件：/home/fangjinan/视频/HCIP/tmp/7 - OSPF 外部路由
✅ 找到 6 个转录文件
🎬 视频时长：1 小时 30 分钟

🔧 整理内容中...

📄 生成 Markdown 文件...

✅ 整理版笔记已保存：/home/fangjinan/视频/HCIP/done/7 - OSPF 外部路由_学习笔记_整理版.md

📧 发送完成通知到你的 QQ 邮箱...
✅ 邮件已发送

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🎉 整理完成！
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📧 邮件通知配置

邮件标题格式

text

视频（{视频名}）笔记整理完成 - 虾妹

示例：

• 视频（7 - OSPF 外部路由）笔记整理完成 - 虾妹
• 视频（6 - 域间防环机制、虚链路）笔记整理完成 - 虾妹

邮件正文内容

text

视频笔记整理任务已完成！

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📋 任务详情

视频：{视频完整路径}
整理时间：2026 年 04 月 10 日 12:30
笔记文件：{output_path}
文件大小：{file_size} 字节

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✅ 使用的技能
- video-note-organizer

✅ 使用的工具
- ffmpeg (音频提取/分割)
- Whisper (语音转文字)
- qwen3.5-plus (AI 整理归纳)

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📁 文件路径

转录文件：tmp/{视频名}/transcript_*.txt
最终笔记：{output_path}

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整理完成！虾妹可以继续处理下一个任务～ 🦐

配置信息

项目	值
收件人	用户配置的邮箱
发件服务器	smtp.qq.com:465
收件服务器	imap.qq.com:993
环境变量	QQMAIL_USER, QQMAIL_AUTH_CODE

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🎯 使用示例

方式 1：单个视频处理（带确认）

bash

python video_note_maker.py "/path/to/video.mp4"

流程：

1. 显示文件结构预览
2. 询问用户确认
3. 用户输入 y 开始处理
4. 完整流程执行
5. 自动发送邮件通知

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方式 2：单个视频处理（自动模式）

bash

python video_note_maker.py "/path/to/video.mp4" --auto

特点：

• 跳过确认步骤
• 直接开始处理

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方式 3：指定视频时长

bash

python video_note_maker.py "/path/to/video.mp4" --auto --duration "1 小时 30 分钟"

用途：

• 如果自动估算时长不准确
• 可以手动指定实际时长

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方式 4：指定分割时长（10 分钟一段）

bash

python video_note_maker.py "/path/to/video.mp4" --auto --segment-duration 600

配置：

• 默认：15 分钟（900 秒）
• 用户偏好：10 分钟（600 秒）

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⚙️ 配置文件

CONFIG 配置项

python

CONFIG = {
    "whisper_model": "small",           # Whisper 模型
    "language": "zh",                   # 转写语言
    "segment_duration": 900,            # 分割时长（秒）
    "audio_quality": {
        "sample_rate": 44100,           # 采样率
        "channels": 2,                  # 声道数
        "codec": "aac",                 # 音频编码
        "bitrate": "128k",              # 比特率
    },
    "temp_dir": "tmp",                  # 临时目录
    "output_dir": "done",               # 输出目录
    "feishu_webhook": os.environ.get("FEISHU_WEBHOOK", ""),  # 飞书 webhook
    "detailed_mode": True,              # 详细笔记模式
    "max_retries": 3,                   # 最大重试次数
    "retry_delay": 5,                   # 重试延迟（秒）
}

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📁 文件结构

输入

text

/home/fangjinan/视频/HCIP/
└── 7 - OSPF 外部路由.mp4    # 原始视频文件

输出

text

/home/fangjinan/视频/HCIP/
├── tmp/
│   └── 7 - OSPF 外部路由/
│       ├── audio.m4a                # 提取的音频
│       ├── segment_000.m4a          # 分割音频段
│       ├── segment_001.m4a
│       ├── transcript_000.txt       # 转写文本
│       ├── transcript_001.txt
│       └── ...
└── done/
    ├── 7 - OSPF 外部路由.md         # 详细笔记
    └── 7 - OSPF 外部路由_学习笔记_整理版.md  # 整理版笔记

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⚠️ 注意事项

1. 文件路径：确保视频文件路径正确
2. QQ Mail 配置：确保 QQMAIL_USER和QQMAIL_AUTH_CODE环境变量已设置
3. 飞书通知：配置 FEISHU_WEBHOOK 可实现实时进度推送
4. 超时设置：转写时间取决于视频时长，可能需要 30 分钟以上
5. 临时文件：处理完成后会自动清理 tmp 目录

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📊 性能预估

视频时长	音频段数	预计时间
30 分钟	2 段	~15 分钟
1 小时	4 段	~30 分钟
2 小时	8 段	~60 分钟
3 小时	12 段	~90 分钟

时间构成：

• 提取音频：1-2 分钟
• 分割音频：1-2 分钟
• Whisper 转写：每段 ~5-8 分钟
• 生成笔记：1-2 分钟

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🎉 更新日志

2026-04-10（今日更新）

• 12:46：完全整合 video-note-organizer，删除该技能目录

  • 将 organize_note.py 的整理逻辑内嵌到 video_note_maker.py
  • 添加了 5 个内嵌函数：read_transcripts(), organize_content(), generate_markdown(), send_email_notification(), organize_and_email()
  • 删除了整个 video-note-organizer 技能目录
  • 实现了真正的完整流程：视频 → 音频 → 转写 → 详细笔记 → 整理版笔记 → 邮件通知

• 12:46：修复文件路径问题

  • 解决了同名目录和文件冲突（如 7 - OSPF 外部路由.mp4/ 和 7 - OSPF 外部路由.mp4）
  • 添加了对 tmp/xxx/ 转录目录的直接调用支持

• 12:42：合并 video-note-organizer，实现完整流程自动化

  • 修改主流程：在转写完成后自动调用整理功能
  • 简化了邮件发送逻辑（不再包含 MD 内容，改为附件形式）

• 12:40：添加文件结构预览和用户确认功能

  • 处理前展示 tmp/ 和 done/ 目录结构
  • 询问用户确认后再开始处理

• 12:30：集成 QQ Mail 邮件通知功能

  • 自动发送整理完成通知到 [e-mail]
  • 标题格式：视频（{视频名}）笔记整理完成 - 虾妹

2026-03-29

• 09:25：添加文件结构预览功能
• 00:00：技能初始创建

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最后更新：2026 年 04 月 10 日 12:46