Video To Article

将视频、字幕文件或大型课程目录转换为结构化图文笔记。用户提到下载视频、转录、抽帧截图、整理成 Obsidian 风格图文笔记、基于字幕学习，或批量导入课程时，都应优先使用这个技能。

Video to Article 全能视频转图文工作流

这个技能用于把视频内容转换成可读、可复用的图文笔记，偏重实际可落地的生产流程。

核心能力矩阵

模式	输入	输出	适用场景
A: 单视频笔记	视频 URL 或本地视频文件	图文混排 Obsidian 笔记，可选 Git 推送	影评、教程、做饭视频、Vlog
B: 字幕学习	已有字幕文件（.srt / .vtt）	摘要、测验、词汇表、章节笔记、问答	基于已有转录内容学习
C: 大课程导入	含大量视频的课程文件夹	Section 级图文文章和索引	Udemy / 慕课 / 培训课程批量导入

模式 A：单视频转图文笔记

常见触发词

“转成笔记”、“做成图文笔记”、“下载并分析这个视频”、“把这个视频整理成文章”

工作流

Step 1：识别平台和认证需求

平台	是否通常需要 Cookie	格式策略	备注
Bilibili (b23.tv / bilibili.com)	通常需要	先跑 -F，再显式选择格式 ID	BV 号视频，可能遇到 412 反爬
YouTube (youtube.com / youtu.be)	通常不需要	优先 bestvideo[height<=720]+bestaudio	下载相对直接
TED / Coursera / Udemy	视情况	先跑 -F	付费内容可能要求登录
抖音 / TikTok / 小红书	通常不需要	自动选择通常够用	短视频居多
其他 1700+ 平台	视情况	先跑 -F	需要时用平台特定兜底策略

Bilibili Cookie 导出示例：

bash

# 将浏览器 Cookie 导出成 Netscape 格式
python3 path/to/bili_cookie_to_netscape.py

Step 2：解析视频 ID 并获取元信息

bash

# 解析 Bilibili 短链
VIDEO_ID=$(curl -sL "https://b23.tv/XXXXX" -o /dev/null -w "%{url_effective}" | sed 's/.*\/video\///;s/[\/?].*//')

# 不下载直接读取元信息
yt-dlp --no-download --print "%(title)s|%(duration)s|%(uploader)s" "<URL>"

Step 3：下载视频

实用默认策略：

• 小于 4 分钟：优先 1080p
• 大于等于 4 分钟：优先 720p

bash

# 先查看可用格式
yt-dlp -F "<URL>"

# 下载（Bilibili 需要时加 --cookies）
mkdir -p "<TEMP_DIR>/<VIDEO_ID>"
yt-dlp -o "<TEMP_DIR>/<VIDEO_ID>/video.%(ext)s" \
  -f "<chosen-format-id>" --merge-output-format mp4 "<URL>"

Step 4：用 Whisper 转录

bash

python3 << 'PYEOF'
from faster_whisper import WhisperModel
model = WhisperModel("base", device="cpu", compute_type="float32",
                     download_root="<CACHE_DIR>")
segments, _ = model.transcribe("<TEMP_DIR>/<ID>/video.mp4", language="zh", beam_size=5)
with open("<TEMP_DIR>/<ID>/transcript.txt", "w") as f:
    for seg in segments:
        f.write(f"[{seg.start:.1f}s - {seg.end:.1f}s] {seg.text.strip()}\n")
PYEOF

语言建议：

• 中文：language="zh"
• 英文：language="en"
• 自动识别：省略语言参数

模型取舍：

• tiny：最快
• base：推荐默认
• small：更准但更慢

Apple Silicon 加速：

• device="mps", compute_type="float16"

Step 5：先分类内容，再规划截图

先根据转录内容判断视频类型，再决定截图密度。

视频类型	特征	截图数量	密度规则
讲演 / 影评 / 长分析	论点推进，口播为主	8-12	大约每 30-40 秒 1 张
教程 / 实操演示	步骤递进，UI 或代码变化明显	3-8	每个关键步骤 1 张
论坛 / 对谈	多人发言，话题切换明显	5-8	说话人切换或话题转折时截
Vlog / 随口杂谈	叙事松散	3-5	按场景变化截
30 秒以内	单点信息	1	开头帧即可
30-120 秒	短内容分段明显	3-5	按段落切分

截图时间点经验：

• 讲演类：标题画面、引出核心概念、每个主要论点首帧、金句时刻、结尾
• 教程类：每个关键步骤变化、UI 切换、结果展示画面
• 避免截图：填充性口播、画面没变化的 talking head、重复画面

命名规范：

• 使用英文 kebab-case
• 使用两位数字前缀
• 例如：01-intro.jpg、02-core-concept.jpg

Step 6：批量抽帧

bash

VIDEO="<TEMP_DIR>/<ID>/video.mp4"
OUTDIR="<TEMP_DIR>/<ID>/screenshots"
mkdir -p "$OUTDIR"
ffmpeg -y -ss <seconds> -i "$VIDEO" -frames:v 1 "$OUTDIR/01-intro.jpg"

Step 7：生成图文笔记

bash

mkdir -p "<VAULT>/assets/video/<VIDEO_ID>"
cp <TEMP_DIR>/<ID>/screenshots/*.jpg "<VAULT>/assets/video/<VIDEO_ID>/"

推荐笔记结构：

markdown

---
title: <核心主题>
source: <Bilibili|YouTube|...>
author: <作者>
type: 文献笔记
tags: [视频笔记, <主题标签>]
created: <YYYY-MM-DD>
---

# <作者>：<标题>

> **来源**：<平台> @<作者>

## 核心洞见
1-2 段概括

![[../../../assets/video/<ID>/02-xxx.jpg]]

## <分节标题>
...
![[../../../assets/video/<ID>/xxx.jpg]]
> "<转录中的引用原文>"

## 行动清单
- [ ] ...

## 金句
> ...

## 相关笔记
- [[已有笔记]] - 关联原因

图片引用格式：

markdown

![[../../../assets/video/<ID>/<filename>.jpg]]

Step 8：把笔记接入知识库

bash

find "<VAULT>" -name "*.md" | xargs grep -li "<core keyword>"

Step 9：提交并推送

bash

cd "<VAULT>" && git add -A && git commit -m "video note: <title>" && git push

模式 B：基于字幕学习

常见触发词

“学习这个字幕”、“总结这个转录”、“根据这个字幕出题”、“整理术语”、“考考我这个视频”

输入来源

来源	获取方式	预处理
自带 .srt / .vtt 字幕	直接读取	优先使用
下载的视频但没有字幕	用 yt-dlp 字幕下载或 Whisper	先去时间码转纯文本
用户直接粘贴字幕	直接使用	清洗后可直接分析

学习模式

B1：知识提取（默认）

输出结构化学习指南，包括：

• Key Concepts
• Key Takeaways
• Examples
• Glossary

B2：章节摘要

按主题切换拆章，每章总结 2-3 句。

主题切换信号：

• 过渡语，例如 “Now let's talk about...”
• 大于 5 秒的长停顿
• 突然引入大量新术语

B3：关键词汇表

提取领域术语、高频词、明确定义的概念和缩写。输出表格包含：

• 术语
• 需要时的翻译
• 上下文解释
• 出现位置

字幕预处理

原始字幕文件通常大部分都是元数据，先清理再分析。

python

import re
def strip_srt(srt_text):
    lines = srt_text.split('\n')
    result = []
    for line in lines:
        line = line.strip()
        if re.match(r'^\d+$', line): continue
        if re.match(r'^\d{2}:\d{2}:\d{2}', line): continue
        if not line: continue
        result.append(line)
    return ' '.join(result)

常见陷阱

• 字幕非常大：分块读取，单次最好不超过 1500 行
• ASR 误识别：标记为 [possible transcription error]
• 内容强依赖视觉：标记为 [visual content here]
• 多人对话：自动字幕可能会把说话人混在一起

模式 C：大型课程批量导入

六阶段流程

Phase	目的	Token 策略
1. 目录分析	建立 section 和 lesson 树	Token 很低
2. 字幕预处理	把字幕批量转成纯文本	终端脚本，零 token
3. 截图规划	预计算 slug 和 ffmpeg 命令	终端脚本，零 token
4. 批量截图	后台运行 ffmpeg	终端脚本，零 token
5. 并行写文章	最多 3 个子代理并发处理 section	只传纯文本和 slug 表
6. 收尾	生成 index.md 和导入日志	Token 很低

Phase 1：目录分析

遍历课程目录，建立如下结构：

text

{Section: [video list]}

课程名和课时名要按数字前缀精确匹配。

Phase 2：字幕预处理

使用 scripts/preprocess-srt.py：

1. 修改课程配置
2. 运行脚本
3. 读取 _preprocessed/section-<slug>.txt

Phase 3：截图规划

使用 scripts/plan-screenshots.py 根据时长和内容类型决定截图点。

预期输出：

• _screenshot_plan.json
• _batch_screenshots.sh

Phase 4：批量截图

bash

bash _batch_screenshots.sh

顺序后台运行即可。ffmpeg 比较吃 CPU，不建议并发抽帧。

Phase 5：并行写文章

子代理上下文写法会强烈影响 token 浪费情况，遵守这三条：

1. 明确说明截图已经准备好，不要重复验证
2. 提供完整的 slug 到 label 映射，不让子代理自己算名字
3. 明确列出哪些课不放截图

示例上下文：

python

context = """
用英文写课程笔记。

Input: _preprocessed/section-01.txt

All screenshots are already prepared. Do not verify files.
Reference them directly as:
  ![[../../../assets/<course>/<slug>-<label>.jpg]]

Slug table (each slug has overview/detail/result unless noted otherwise):
- Installation -> installation (3 images)
- Intro -> intro (no screenshots)

Density: Intro gets no screenshots. Other lessons get 3 screenshots each.

Output: sources/<course>/section-01-xxx.md
"""

并行分配建议：

• 最多 3 个子代理
• 每个子代理最多 4 个 section

Phase 6：收尾

1. 只允许主代理更新 index.md
2. 写导入日志
3. 提交到 Git

前置条件

• yt-dlp：下载视频
• ffmpeg：音频处理和截图
• faster-whisper：语音转录
• 一个最好由 Git 管理的 Obsidian Vault
• git：版本控制和同步

环境检查：

bash

which yt-dlp ffmpeg 2>&1
python3 -c "from faster_whisper import WhisperModel; print('OK')" 2>&1

路径约定

变量	用途	示例
<TEMP_DIR>	临时下载和处理目录	项目内临时目录
<VAULT>	Obsidian 库根目录	~/Documents/Obsidian
<ATTACH_DIR>	Vault 内截图目录	<VAULT>/assets/video/<VIDEO_ID>/
<NOTE_DIR>	笔记输出目录	<VAULT>/reference-notes/

排错

问题	解决方式
Bilibili 412 反爬	刷新 Cookie 并重新登录
Bilibili 格式 ID 失效	先跑 -F，因为每个视频的 ID 可能不同
YouTube 下载失败	处理地区限制，或降级到 -f "best[height<=720]"
Whisper 太慢	切到 tiny，或在 Apple Silicon 上用 device="mps"
截图文件名导致链接混乱	使用英文 kebab-case
Git push 失败	先试 git pull --rebase && git push
子代理反复验证截图	硬编码 slug 表，并明确写 do not verify files